Інтелектуальний огляд автоматизації

Оптичне розпізнавання символів (OCR), що використовується для «читання» паперу або цифрових документів (наприклад, PDF-файлів), є одним із прикладів. Традиційно, OCR залежить від програмного забезпечення для розпізнавання образів для ідентифікації літер і цифр. Однак, оскільки шрифти та особливо почерк можуть дико відрізнятися, це мало обмеження на те, наскільки точно це може зробити.

Поява машинного навчання в OCR звела нанівець це обмеження. Нейронна мережа машинного навчання може “читати” символи, визначаючи унікальні шаблони в кожному з них і вивчаючи нові шаблони для врахування варіації. З часом, це дозволяє йому краще послідовно розрізняти Os і 0s або 5s і Ss — визнаючи, що вужче коло відповідає шаблону нуля більше, ніж літера O. Деякі інші застосунки інтелектуальної автоматизації:

• Екстракція інформації про документ (DOX). Еволюція OCR. DOX може витягувати дані, відформатовані в заголовках і таблицях у файлах електронних таблиць (структурованих даних), а також відсканованих документах (неструктурованих даних). Це дозволяє підприємствам швидко обробляти великі суми рахунків-фактур, замовлень на купівлю, квитанцій, форм, заяв та інших, а також забезпечити їх відповідність іншим записам.

• Інтелектуальні взаємодії з клієнтами. Використовуючи обробку природної мови, інтелектуальні чат-боти з автоматизацією процесів розуміють і реагують на запити клієнтів з урахуванням контексту, адаптованими відповідями, що не тільки прискорює час реакції, але і підвищує загальне задоволення клієнтів, зменшуючи навантаження на допоміжний персонал.

• Прогнозне ведення. Постійно аналізуючи історичні та сенсорні дані в режимі реального часу, інтелектуальна автоматизація процесів може виявляти ранні попереджувальні ознаки несправності обладнання, дозволяючи бригадам технічного обслуговування планувати своєчасні втручання та динамічно регулювати інтервали обслуговування, що зменшує час простою та витрати на ремонт.

Це показує, як ШІ може автоматизувати раніше ручні процеси, щоб різко підвищити точність і швидкість. У цій статті ми також розглянемо, як це призводить до кращого прийняття рішень, оптимізації робочих процесів технічного обслуговування та підвищення операційної ефективності для підприємства та його персоналу.

Компоненти інтелектуальної автоматизації

Інтелектуальна автоматизація складається з трьох основних компонентів. Разом вони забезпечують стратегічну основу для того, як підприємства можуть підвищити операційну ефективність:

1. Штучний інтелект (ШІ): технологія, яка дозволяє комп'ютерам вчитися і вирішувати проблеми, як це роблять люди. Галузі ШІ включають машинне навчання, обробку природної мови, комп’ютерний зір і генеративний ШІ.

1. Управління бізнес-процесами: Цей компонент охоплює проектування, експлуатацію та оптимізацію оцифрованих бізнес-процесів з формальними правилами.

1. Роботизована автоматизація процесів (RPA): Програмні роботи, які виконують повторювані ручні, низькорівневі завдання, такі як вилучення даних.

Як працює інтелектуальна автоматизація?

Щоб зрозуміти, як працює інтелектуальна автоматизація, корисно спочатку зрозуміти ще дві основні форми автоматизації:

Традиційною автоматизацією процесів є використання програмного забезпечення та технологій, що відповідають запрограмованим правилам для автоматизації повторюваних бізнес-процесів. Інтеграція кількох автоматизованих процесів створює наскрізний процес — цей процес відомий як оркестрація потоку операцій.

Роботизована автоматизація процесів є основним компонентом BPA. Це відноситься до ботів, запрограмованих на наслідування і копіювання дій людини для виконання повторюваних завдань. Інтегруючи їх в бізнес-системи, RPA боти можуть автоматизувати широкий спектр завдань на основі правил.

Інтелектуальна автоматизація процесів – це наступна еволюція. Він інтегрує передові методи ШІ, включаючи можливості машинного навчання (ML) і обробки природної мови (NLP), з роботизованою автоматизацією процесів для виконання передових завдань, для яких вона не обов'язково попередньо запрограмована. Він також може виводити бізнес-контекст за даними та вчитися на його досвіді, роблячи його набагато гнучкішим і адаптованішим, ніж старіші форми автоматизації. Приклади:

• У процесі від потенційної можливості до оплати (цикл пошуку потенційних можливостей і перетворення їх на клієнтів-платників) торговий персонал може використовувати інтелектуальну автоматизацію процесів для створення замовлень клієнта з або зі структурованих даних (наприклад, в електронних таблицях Microsoft Excel), або з неструктурованих даних (як у відсканованих PDF-файлах). Вони можуть витрачати час, який вони економлять на наданні персоналізованого обслуговування клієнтів.

• У процесі прийняття на пенсію (цикл пошуку працівників і керування їх поїздкою до їх виходу) персонал відділу кадрів може використовувати інтелектуальну автоматизацію процесів для перегляду резюме під час підбору персоналу.

Чому інтелектуальна автоматизація важлива?

Інтелектуальна автоматизація важлива, оскільки вона об'єднує ефективність автоматизованих процесів на основі правил з розширеними можливостями штучного інтелекту, які можуть аналізувати складні дані та вчитися на досвіді. Це дозволяє підприємствам автоматизувати завдання, які раніше були поза автоматизацією, що призводить до більшої узгодженості, кращого прийняття рішень та зниження експлуатаційних витрат.

Переваги інтелектуальної автоматизації

Інтелектуальна автоматизація дозволяє підприємствам оптимізувати процеси та приймати кращі рішення, що призводить до таких переваг:

• Підвищена ефективність, точність і послідовність: системи ШІ можуть виконувати повторювані завдання з підвищеним темпом автоматизації. Це покращує продуктивність і звільняє людських працівників для зосередження уваги на стратегічній діяльності вищого рівня.

• Покращена рентабельність інвестицій: зі скороченням витрат, економією часу та зниженням ризиків, які постачаються з інтелектуальною автоматизацією, підприємства, які вирішили інвестувати, можуть очікувати значного ROI.

• Покращений користувацький досвід: чат-боти можуть пропонувати персоналізовану підтримку клієнтів 24 години на добу. Чим швидше вони зможуть вирішити свої проблеми, тим менше шансів, що вони розглянуть конкурента.

Виклики інтелектуальної автоматизації

Переваги зрозумілі. Однак, підприємства, які вирішили прийняти інтелектуальну автоматизацію процесів, повинні підготуватися до впливу, який вона може мати на свою робочу силу.

У той час як деякі співробітники можуть відчувати себе звільненими від менальних завдань, інші можуть відчувати себе під загрозою. Керівництво може полегшити цю тривогу, впроваджуючи політики, які заохочують працівників до підвищення кваліфікації та перепідготовки. В ідеалі, підприємство може з'явитися з більш стратегічними та креативними мислителями, орієнтованими на інновації — їх прийняття рішень підкріплюється аналізом, наданим ШІ.

Підприємства, які розглядають прийняття ШІ, також повинні розглянути питання щодо упередженості в ШІ, прозорості в тому, як він робить висновки, та підзвітності. Це всі теми, які може допомогти визначити комітет з етики ШІ організації.

Іншим розглядом є технічний борг, який виникає під час міграції до технології ШІ, а також збереження старих застарілих застосунків. Такі фактори, як погана якість даних, недостатня інфраструктура та розриви навичок, можуть перешкоджати ефективності інтелектуальної автоматизації на підприємстві. ШІ може допомогти організаціям зменшити роки технічної заборгованості шляхом автоматизації операційних завдань, таких як код рефакторингу, який розробники часто повинні обробляти.

Інтелектуальні технології автоматизації

Інтелектуальна автоматизація виникає, коли підприємства застосовують технології ШІ до традиційної автоматизації процесів. До таких технологій відносяться:

• Штучний інтелект
  AI є основою інтелектуальної автоматизації, що дозволяє системам обробляти інформацію, виявляти закономірності та приймати рішення без втручання людини. На відміну від традиційної автоматизації, яка дотримується попередньо визначених правил і використовує структуровані дані, керовані ШІ системи можуть аналізувати складні дані — як структуровані, так і неструктуровані — для вилучення аналітичних даних і адаптації до нової інформації. Ця здатність дозволяє бізнесу автоматизувати процеси прийняття рішень, підвищити ефективність і підвищити точність у випадках, коли автоматизація на основі правил не може.
• Машинне навчання
  Машинне навчання є гілкою ШІ, що включає складні алгоритми. Це забезпечує розширені можливості розпізнавання образів, які виходять за рамки традиційних статистичних методів. Завдяки великим та різноманітним наборам даних моделі можуть надавати аналітичні дані, які інформують про прийняття рішень у режимі реального часу. На додаток до безперервного навчання, він також може адаптуватися з часом, факторинг попередніх дій і результатів у своїх рекомендаціях.
• Обробка природної мови
  NLP - це підмножина машинного навчання, яка спеціалізується на задачах на основі мови та неструктурованих голосових і текстових даних, які надходять з ним. NLP дозволяє чат-ботам та віртуальним помічникам розуміти людські команди природною мовою, враховуючи настрої та наміри надавати індивідуальні відповіді. Результат - краще обслуговування клієнтів від імені бізнесу. Автоматизована класифікація документів є ще одним застосуванням NLP. Це забезпечує швидшу маршрутизацію та обробку, легшу відповідність та ефективніше керування документами. Розробники також можуть застосовувати NLP під час процесу кодування. Це може допомогти з усім, від пропозицій кодування до налагодження до генерування документів.
• Комп'ютерний зір
  Комп'ютерний зір є застосуванням інтелектуальної автоматизації до візуальної інформації (наприклад, зображення або відео дані). Підприємства можуть використовувати це для таких завдань, як моніторинг та перевірка зносу трансформаторів, підстанцій та силових ліній електричної мережі.

Випадки використання інтелектуальної автоматизації

Підприємства вже ставлять інтелектуальну автоматизацію процесів у використання. Ось кілька прикладів:

• Фінанси та бухгалтерський облік
  Фінансові та бухгалтерські відділи підприємств використовують інтелектуальну автоматизацію для прискорення цілого ряду робочих процесів. За допомогою обробки рахунка-фактури він може витягувати дані з рахунків-фактур і зіставляти їх із замовленнями на купівлю. За допомогою керування витратами він може класифікувати витрати працівника та позначати аномалії для перегляду. А за допомогою фінансової звітності він може консолідувати дані з кількох джерел, генерувати звіти та забезпечувати відповідність правилам.

• Логістика ланцюгів поставок
  Інтелектуальна автоматизація допомагає ланцюжкам поставок залишатися стійкими, покращуючи керування запасами, автоматизуючи поповнення запасів та оптимізуючи маршрути доставки. Це призводить до мінімізації термінів поставки та витрат, зменшення дефіциту та надмірного запасу, а також збільшення прозорості завдяки відстеженню відвантаження в режимі реального часу.

• Автоматизація обслуговування клієнтів
  Підприємства все частіше використовують інтелектуальну автоматизацію для полегшення обслуговування клієнтів. Чат-боти і віртуальні помічники, наприклад, можуть обробляти запити клієнтів і надавати підтримку. Якщо проблема занадто складна, і вони не можуть, вони направляють її людському агенту у відповідному відділі.

  ШІ також може аналізувати відгуки клієнтів та взаємодії, щоб виявити настрої та покращити стратегії реагування. Це називається аналіз настроїв.

Майбутнє інтелектуальної автоматизації

Прийняти інтелектуальну автоматизацію процесів – це залишатися конкурентоспроможним. Підприємства, які знаходять стратегію, щоб організувати її за допомогою традиційної автоматизації процесів та агентних систем ШІ, можуть очікувати підвищення продуктивності, підвищення точності та економії на своїх наскрізних процесах.

Агенти ШІ можуть спеціалізуватися на більш складних завданнях, що дозволяє їм співпрацювати в різних відділах та організаціях. Уявіть, що один керує компонентами запасу та поставки логістичного ланцюга та працює з іншим, щоб відстежувати пов’язані рахунки-фактури та бухгалтерські книги.

Це зміщує тягар цих повторюваних робочих процесів від людських команд, які тепер вільні зосередитися на інших, вищих рівнях ролей у R&D, корпоративній соціальній відповідальності або технічній підтримці. Ці завдання вимагають навичок, пов'язаних зі штучним інтелектом, таких як емпатія, ідеація та нюанс.

Інвестуючи в впровадження інтелектуальної автоматизації та підвищення людського таланту, підприємство може з'явитися з робочою силою, збільшеною штучним інтелектом, а не заміненим ним. Співпраця між обома можуть принести рівень ефективності, яку раніше вважали неможливим.