Översikt över intelligent automatisering

Optisk teckenigenkänning (OCR), som används för att ”läsa” papper eller digitalt baserade dokument (som PDF:er), är ett exempel. Av tradition var OCR beroende av programvara för mönsterigenkänning för att identifiera bokstäver och siffror. Men eftersom typsnitt och särskilt handskrift kan variera vilt, hade den gränser för hur exakt det kunde göra detta.

Tillkomsten av maskininlärning i OCR negerade denna begränsning. Ett neuralt nätverk för maskininlärning kan ”läsa” tecken genom att identifiera unika mönster i var och en och lära sig nya mönster för att ta hänsyn till variation. Med tiden gör detta det möjligt för den att bättre konsekvent skilja mellan Os och 0s eller 5s och Ss - som inser att en smalare cirkel matchar mönstret av en nolla mer än en bokstav O. Några andra applikationer för intelligent automatisering är:

• Dokumentinformationsextraktion (DOX). Utvecklingen av OCR. DOX kan extrahera data formaterade i rubriker och tabeller i kalkylbladsfiler (strukturerade data) samt skannade dokument (ostrukturerade data). Detta gör att företag snabbt kan bearbeta stora mängder fakturor, inköpsorder, kvitton, formulär, ansökningar och andra och se till att de matchar andra poster.

• Smarta kundinteraktioner. Med hjälp av naturlig språkbearbetning förstår och svarar intelligenta processautomatiserade chattrobotar kundförfrågningar med kontextmedvetna, skräddarsydda svar, vilket inte bara påskyndar svarstiderna utan också förbättrar kundnöjdheten och minskar samtidigt arbetsbelastningen för supportpersonalen.

• Prediktivt underhåll. Genom att kontinuerligt analysera historiska sensordata och sensordata i realtid kan intelligent processautomatisering upptäcka tidiga varningstecken på utrustningsfel, vilket gör det möjligt för underhållsteam att planera in punktliga åtgärder och justera serviceintervallen dynamiskt, vilket minskar driftstopp och reparationskostnader.

Detta visar hur AI kan automatisera tidigare manuella processer för att dramatiskt öka noggrannheten och hastigheten. I den här artikeln kommer vi också att undersöka hur det leder till bättre beslutsfattande, effektiviserade underhållsarbetsflöden och mer operativ effektivitet för ett företag och dess personal.

Komponenter i intelligent automatisering

Intelligent automatisering består av tre huvudkomponenter. Tillsammans utgör de en strategisk ram för hur företagen kan öka sin operativa effektivitet:

1. Artificiell intelligens (AI): Teknik som gör det möjligt för datorer att lära sig och lösa problem som människor gör. AI-fält inkluderar maskininlärning, naturlig språkbehandling, datorseende och generativ AI.

1. Hantering av affärsprocesser: Denna komponent omfattar design, drift och optimering av digitaliserade affärsprocesser med formella regler.

1. Robotic process automation (RPA): Programvarubotar som utför repetitiva manuella, lågnivåuppgifter som dataextraktion.

Hur fungerar intelligent automatisering?

För att förstå hur intelligent automatisering fungerar är det bra att förstå ytterligare två grundläggande former av automatisering först:

Traditionell processautomatisering är användning av programvara och teknik som följer programmerade regler för att automatisera upprepade affärsprocesser. Integrering av flera automatiserade processer skapar en komplett process – detta kallas för arbetsflödesorkestrering.

Robotprocessautomatisering är en primär komponent i BPA. Det syftar på botar som är programmerade att emulera och kopiera mänskliga handlingar för att slutföra repetitiva uppgifter. Genom att integrera dem i affärssystem kan RPA-botar automatisera ett brett spektrum av regelbaserade uppgifter.

Intelligent processautomatisering är nästa utveckling. Den integrerar avancerade AI-tekniker, inklusive maskininlärning (ML) och NLP-funktioner, med robotprocessautomatisering för att utföra avancerade uppgifter för vilka den inte nödvändigtvis är förprogrammerad. Det kan också härleda affärskontexten bakom data och lära av sina erfarenheter, vilket gör den mycket mer flexibel och anpassningsbar än äldre former av automatisering. Exempel:

• I lead-to-cash-processen (cykeln för att hitta leads och omvandla dem till betalande kunder) kan säljare använda intelligent processautomatisering för att skapa kundorder från antingen strukturerade data (som i Microsoft Excel-kalkylblad) eller ostrukturerade data (som i skannade PDF:er). De kan spendera den tid de sparar på att ge personlig kundservice istället.

• HR-personal kan använda intelligent processautomatisering för att kontrollera meritförteckningar under rekryteringen i processen för att hitta anställda och hantera deras resa tills de avslutar.

Varför är intelligent automatisering viktigt?

Intelligent automatisering är viktig eftersom den sammanför effektiviteten i automatiserade, regelbaserade processer med avancerade funktioner för artificiell intelligens som kan analysera komplexa data och lära av erfarenhet. Detta gör det möjligt för företag att automatisera uppgifter som tidigare varit bortom automatisering, vilket leder till mer konsekvens, bättre beslutsfattande och lägre driftskostnader.

Fördelarna med intelligent automatisering

Intelligent automatisering gör det möjligt för företag att effektivisera processer och fatta bättre beslut, vilket leder till följande fördelar:

• Ökad effektivitet, noggrannhet och konsekvens: AI-system kan köra repetitiva uppgifter med ökad automatiseringshastighet. Detta förbättrar produktiviteten och frigör mänskliga arbetstagare att fokusera på högre strategiska aktiviteter.

• Förbättrad avkastning: Med de kostnadsminskningar, tidsbesparingar och riskreducering som följer med intelligent automatisering kan företag som väljer att investera i förvänta sig betydande avkastning på investeringen.

• Förbättrad kundupplevelse: Chatbots kan erbjuda personlig kundsupport 24 timmar om dygnet. Ju snabbare de kan lösa sina problem, desto mindre troligt är det att de kommer att överväga en konkurrent.

Utmaningar med intelligent automatisering

Fördelarna är tydliga. Men företag som väljer att införa intelligent processautomatisering bör förbereda sig för den effekt den kan ha på sin mänskliga arbetskraft.

Medan vissa anställda kan känna sig befriade från meniga uppgifter kan andra känna sig hotade av det. Ledningen kan lindra denna oro genom att implementera policyer som uppmuntrar anställda att vidareutbilda sig och omskola sig. Helst kan ett företag växa fram med mer strategiska och kreativa tänkare fokuserade på innovation – deras beslutsfattande förstärks med insikter från AI.

Företag som överväger att införa AI bör också undersöka frågor som rör partiskhet inom AI, transparens i hur det drar slutsatser och ansvarsskyldighet. Allt detta är ämnen som en organisations AI-etikkommitté kan hjälpa till att definiera.

En annan faktor är den tekniska skuld som uppstår vid migreringen till AI-teknik samtidigt som äldre gamla appar bibehålls. Faktorer som dålig datakvalitet, bristfällig infrastruktur och kompetensbrister kan alla hindra effektiviteten hos intelligent automatisering i ett företag. AI kan hjälpa organisationer att minska år av teknisk skuld genom att automatisera operativa uppgifter, till exempel refaktorkod, som utvecklare ofta måste hantera.

Intelligent automatiseringsteknik

Intelligent automatisering uppstår när företag tillämpar AI-teknik på traditionell processautomatisering. Dessa tekniker omfattar följande:

• Artificiell intelligens
  AI är grunden för intelligent automatisering, vilket gör det möjligt för system att bearbeta information, identifiera mönster och fatta beslut utan mänsklig inblandning. Till skillnad från traditionell automatisering, som följer fördefinierade regler och använder strukturerade data, kan AI-drivna system analysera komplexa data – både strukturerade och ostrukturerade – för att extrahera insikter och anpassa sig till ny information. Denna förmåga gör det möjligt för företag att automatisera beslutsprocesser, öka effektiviteten och förbättra exaktheten på sätt som regelbaserad automatisering inte kan.
• Maskininlärning
  Maskininlärning är en gren av AI som involverar komplexa algoritmer. Detta möjliggör avancerade mönsterigenkänningsfunktioner som går utöver traditionella statistiska metoder. Med stora och varierande dataset kan modeller leverera insikter som ligger till grund för beslutsfattandet i realtid. Förutom kontinuerligt lärande kan den också anpassas över tid och ta hänsyn till tidigare åtgärder och resultat i sina rekommendationer.
• Naturlig språkbehandling
  NLP är en delmängd av maskininlärning som specialiserar sig på språkbaserade uppgifter och de ostrukturerade röst- och textdata som kommer med det. NLP gör det möjligt för chattrobotar och virtuella assistenter att förstå mänskliga kommandon genom naturligt språk, med tanke på känsla och avsikt att leverera skräddarsydda svar. Resultatet blir bättre kundservice på uppdrag av verksamheten. Automatisk dokumentklassificering är en annan tillämpning av NLP. Den möjliggör snabbare routing och bearbetning, enklare regelefterlevnad och effektivare dokumenthantering. Utvecklare kan också använda NLP under kodningsprocessen. Det kan hjälpa till med allt från kodningsförslag till felsökning till dokumentgenerering.
• Datorseende
  Datorseende är tillämpningen av intelligent automatisering av visuell information (som bild- eller videodata). Företag kan använda detta för uppgifter som övervakning och inspektion av slitage på transformatorer, transformatorer och kraftledningar i ett elnät.

Användningsfall för intelligent automatisering

Företagen använder redan intelligent processautomatisering. Här är några exempel:

• Ekonomi och redovisning
  Företagens ekonomi- och redovisningsavdelningar använder intelligent automatisering för att påskynda en rad arbetsflöden. Med fakturabearbetning kan den extrahera data från fakturor och matcha dem med inköpsorder. Med utläggshantering kan den kategorisera anställdas utlägg och flagga avvikelser för granskning. Och med finansiell rapportering kan den konsolidera data från flera källor, generera rapporter och säkerställa efterlevnad av föreskrifter.

• Logistik i försörjningskedjan
  Intelligent automatisering hjälper försörjningskedjorna att förbli motståndskraftiga genom att förbättra lagerhantering, automatisera lagerpåfyllning och optimera leveransvägar. Detta resulterar i minimerade leveranstider och kostnader, minskad brist och överlagring, samt ökad transparens genom spårning av sändningar i realtid.

• Automatisering av kundservice
  Företagen använder i allt högre grad intelligent automatisering för att underlätta kundservice. Chatbotar och virtuella assistenter kan till exempel hantera kundförfrågningar och ge support. Om ett problem är för komplext och de inte kan det, riktar de det till en mänsklig agent på lämplig avdelning.

  AI kan också analysera återkoppling från kunder och interaktioner för att upptäcka attityd och förbättra svarsstrategier. Detta kallas sentimentanalys.

Framtiden för intelligent automatisering

Att använda intelligent processautomatisering är att förbli konkurrenskraftig. Företag som hittar en strategi för att orkestrera den med traditionell processautomatisering och system med agentisk AI kan förvänta sig att öka produktiviteten, förbättra noggrannheten och spara på kostnaderna i hela processen.

AI-agenter kan specialisera sig på mer komplexa uppgifter så att de kan samarbeta mellan olika avdelningar och organisationer. Föreställ dig att en hanterar lager- och leveranskomponenterna i en försörjningskedja och arbetar med en annan för att spåra associerade fakturor och ledgers.

Detta förskjuter bördan av dessa repetitiva arbetsflöden bort från mänskliga team, som nu är fria att fokusera på andra, högre nivå roller inom FoU, företags sociala ansvar eller teknisk support. Dessa jobb kräver kompetens AI kämpar med, som empati, idéer och nyans.

Genom att investera i intelligent automatisering och kompetenshöjande mänskliga talanger kan ett företag växa fram med en arbetsstyrka som förstärks av AI – snarare än en som ersätts av den. Samarbetet mellan båda kan medföra nivåer av effektivitet som tidigare ansetts omöjliga.