`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Как машинное обучение повлияет на роботизацию бизнес-процессов

Технология роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) обладает огромным потенциалом, раскрытие которого может обеспечить повышения операционной производительности и снижения затрат на ведение бизнеса. Все рутинные и повторяющиеся изо дня в день процессы, которых существует множество в каждой организации, благодаря внедрению RPA  могут быть существенно усовершенствованы.

Однако, будем откровенны, при всех преимуществах роботизации технология всё-таки имеет свои ограничения. Они появляются, когда процессы происходят по нетривиальным сценариям и требуют принятия решений или анализа. На данном этапе развития технологии программный робот способен воспринимать только шаблонные структурированные данные и осуществлять операции, основанные на чётко определённых параметрах. Распознавать неструктурированные или полуструктурированные массивы данных и делать на их основе аналитические выводы является только прерогативой человека. Однако будет ли эта ситуация оставаться и в дальнейшем неизменной?

Никто из нас не рождается с априори сложившимся мировоззрением и опытом. Человек становится тем, кем себя создаёт в процессе обучения и развития. Похожая идея ‒ способности машин самостоятельно «обучаться» ‒ заложена и в технологию машинного обучения (Machine Learning, ML). Как оказывается, машины также могут учиться на основе собственного опыта, в процессе анализа и обработки больших массивов данных находить в них закономерности и прогнозировать результаты.

Сама идея машинного обучения не нова и уже широко апробирована такими технологическими гигантами, как IBM (Watson, 2011), Google (AlphaGo, 2015). Но только сейчас ‒ с развитием современных технологий и усовершенствованием уже разработанных прототипов ‒ появляются предпосылки для её полноценной технической реализации. Машинное обучение уже стало органической частью нашей повседневной жизни. На основе наших предыдущих предпочтений специально настроенные алгоритмы подбирают нам ленту новостей в соцсетях и товары в интернет-магазинах, осуществляют фильтрацию почтовых сообщений от спама; всё совершеннее становится машинный перевод (например, Google Translate) благодаря доступной ручной функции «улучшить перевод» и т. п. По мнению специалистов, направление машинного обучения станет одним из определяющих в развитии компьютерных технологий в XXI веке.

Поэтому с появлением и активным внедрением машинного обучения осуществление программными роботами исключительно рутинных задач становится далеко не верхней границей их потенциальных возможностей. Применение технологий машинного обучения в роботизации бизнес-процессов позволит значительно расширить её функциональность. Благодаря когнитивным технологиям программные роботы будут становиться всё умнее, в состоянии выполнять ещё более сложные задачи, чем на это способны сегодня, развивать и совершенствовать свои навыки, которые не были в них заложены с самого начала. Поэтому сочетание возможностей этих технологий позволит достичь ещё большей операционной эффективности.

Для более наглядного понимания, как может быть реализована технология машинного обучения на элементарном уровне, предложу вашему вниманию короткое видео. Н нем программный робот в соответствие с настроенным алгоритмам уже «обучен» идентифицировать, классифицировать (соответственно, распознавать) и обрабатывать полуструктурированные данные в виде разных типов документов, в частности сканы счетов различного типа и формата.

Где именно может применяться технология машинного обучения в сфере роботизации бизнес-процессов? Без лишних - прежде всего в области совершенствования распознаваемых объектов и данных. Поскольку программный робот может сейчас качественно и без ошибок считывать только структурированный печатный текст, следующим шагом для него должно стать качественное распознавание нестандартных шрифтов, неструктурированных данных, рукописного текста, человеческих лиц и естественного языка. Вместе с расширением распознавательных возможностей параллельно будет совершенствоваться и потенциал роботизации по эффективной обработке бизнес-процессов. А это всё в конечном итоге позволит их еще лучше оптимизировать и как следствие - сократить операционные расходы на их содержание.

Однако всё-таки не следует забывать и о существовании определённых рисков при интеграции машинного обучения и роботизации бизнес-процессов. В случае если, робот будет корректно запрограммирован на выполнение нужных действий при помощи апробированных методов RPA, можно быть абсолютно уверенным в точности выполнения роботизированного процесса. Однако если вы всё же рассчитываете на более широкие возможности программного робота, но объём предоставленных ему для анализа и «принятия решения» данных будет неполным, некорректным или недостаточно продуманным, то здесь нельзя полностью исключить возможность возникновения ошибок. Более того, при таких условиях они будут вполне закономерны. Впрочем, если в вашей команде разработчиков есть специалисты с соответствующими навыками, способные тщательно продумать и корректно применять учебные алгоритмы программирования, то таких рисков, бесспорно, можно избежать.

Поэтому выбор, несомненно, будет оставаться за вами: классическая роботизация бизнес-процессов или классическая роботизация, умноженная на возможности когнитивных технологий машинного обучения. Оба варианта способны открыть несравненно лучшие возможности для оптимизации бизнеса. Однако уже и сегодня совершенно очевидно, что будущее всё-таки будет за последней.

Человек vs робот: основные преимущества роботизации процессов

Современные технологии открывают всё новые возможности для оптимизации бизнес-процессов. Одним из таких мощных инструментов является их роботизация (Robotic Process Automation, RPA).

Перспективы её применения чрезвычайно широки ‒ в банковском секторе, финансах и аудите, страховании, сфере услуг, фармацевтике и др. Везде, где сотрудники вынуждены тратить значительную часть своего рабочего времени на осуществление кропотливых “механических” действий в то время, как могли его посвятить более творческой и интеллектуальной работе.

Роботизация станет просто находкой там, где существует много ручных, рутинных, прогнозируемых и повторяемых изо дня в день задач и процессов. И чем больше таких процессов в организации, чем обоснованнее решение их роботизации, тем больше у программных роботов шансов продемонстрировать свою эффективность, тем меньше будет рисков, связанных с возникновением ошибок, и тем скорейшей окупаемости (ROI) можно ожидать от RPA.

При качественном внедрении роботизации программные роботы органически интегрируются с уже существующими корпоративными системами, в том числе и с системами электронного документооборота. В предыдущем блоге именно эта темы и была затронута. Сегодня же детальнее рассмотрим основные особенности роботизации бизнес-процессов в их сопоставлении с процессами, которые человек совершает вручную. Попробуем сформулировать несколько основных характеристик, которые отличают технологию роботизации и дают ей значительные конкурентные преимущества.

Для более наглядного понимания небольшое видео, где на уровне интерфейса пользователя видны в сравнении действия человека и программного робота, которые осуществляют тот же процесс, часто встречающийся во многих организациях, которые имеют дело с обработкой счетов-фактур (загрузка данных, их считывание и внесение в корпоративные системы, формирование отчёта о выполненных операциях):

Скорость
Первая характеристика, которая сразу же бросается в глаза, ‒ неоспоримое преимущество программного робота в скорости осуществления процессов. Как видим, те же операции, которые человек осуществляет вручную за 12 мин. 5 сек., программный робот выполняет почти в 6 раз быстрее ‒ всего за 2 мин. 16 сек. И тут речь идёт только об одном небольшом процессе с ограниченным количеством входных данных, а таких процессов может быть в организации множество, и объём их будет значительно бóльшим. К тому же, программного робота можно запрограммировать на осуществление подобных операций на протяжении 24 часов в сутки и 7 дней в неделю. И тут мы переходим к следующему, не менее важному преимуществу программного робота ‒ его способности выполнять заданные операции непрерывно.

Непрерывность
Вне сомнений, человек ‒ не робот. Физиология диктует потребность сна, отдыха и банального обеденного перерыва. Сотруднику также социально гарантируются лимитированный рабочий день, отпуск, выходные и праздничные дни. Программный же робот может осуществлять свои функции непрерывно ‒ 24/7 в соответствии с теми операциями, на которые запрограммирован. И в этом его несомненное преимущество для обеспечения эффективности и непрерывности бизнес-процессов с целью более оперативной обработки запросов и улучшения обслуживания клиентов.

Минимизация ошибок
Согласитесь, человеку свойственно ошибаться. Человеческий фактор никто никогда не сбрасывал со счетов: усталость, психологическое состояние, состояние здоровья так или иначе влияли и будут влиять на качество человеческой работы. А если к этому добавить ещё и множественные отвлекающие производственные факторы, такие как работа в open space офисах, телефонные звонки, срочные совещания, проверка электронной почты и соцсети, то вопрос «откуда берутся ошибки?» будет не таким уже и риторическим.

Исследования психологов также дополнительно подтверждают тот печальный факт, что вероятность ошибки значительно возрастает, когда человек исполняет однообразную, механическую и неинтересную работу. И тут у программного робота, у которого полностью отсутствуют эти ситуативные характеристики, представляется случай ещё раз засвидетельствовать свой приоритет: он абсолютно равнодушен к перепадам настроения или погоды, времени суток или потребности отдыха после насыщенной трудовой недели. Он не будет отвлекаться на проверку многочисленных мессенджеров или телефонные звонки, а сосредоточенно будет исполнять свою работу, на которую, собственно говоря, и запрограммирован. Таким образом, ещё одним преимуществом программных роботов является отсутствие либо сведение к минимуму ошибок, которых невозможно избежать, когда в действие вступает человеческий фактор.

Человек vs робот: конкуренция или слаженное сотрудничество?
Если брать сугубо статистические сравнения, может сложиться впечатление, что человек неизбежно проигрывает роботам в оперативности и эффективности. Однако означает ли это, что роботы полностью заменят человека (в контексте рассматриваемой темы), вытеснят его с рабочего места или и вовсе лишат работы?

Отнюдь нет. На практике редко бывает, что все 100% рабочего времени сотрудника заняты с описанными выше процессами. Намного важнее то, что роботизация высвободит для человека время и усилия, необходимые для решения более сложных, нестандартных и креативных задач, связанных с анализом ситуации и принятием решений. А это в целом принесёт бóльшие выгоды для организации, поднимет удовлетворенность сотрудников и снизит текучесть кадров по причине перегруженности скучной и неинтересной механической работой.

Поэтому не стоит противопоставлять человека и программного робота по принципу «либо-либо»: каждый из них сможет лучше себя проявить в своем: рутинная однообразная работа для роботов, творчество ‒ для человека. Эффективность роботизации бизнес-процессов наилучшим образом покажет себя там, где будут обеспечены благоприятные условия для их слаженного и результативного сотрудничества.

Роботизация процессов документооборота: новый взгляд на борьбу с рутиной в офисе

Автоматизация бизнес-процессов и внедрение систем электронного документооборота уже давно стали обычной повседневностью. Утихли даже дискуссии на тему целесообразно или нецелесообразно их внедрять, особенно когда речь идет о крупных предприятиях, где документы продуцируются в больших количествах ежедневно.

Компании, которые ввели у себя электронный документооборот, уже имели возможность ощутить все неоспоримые преимущества и удобства этого способа обмена документами и вряд ли согласились бы сегодня вернуться к традиционным бумажным носителям. В тех же организациях, которые еще только решаются перейти на СЭД, колебания появляются преимущественно на этапе выбора наиболее подходящей для них системы среди имеющихся на рынке.

Функционал многих современных СЭД выверен многолетней практикой шлифовки и совершенствования в соответствии с конкретными потребностями конечных потребителей. Практически все системы имеют свою устоявшуюся структуру, набор шаблонов и функциональных возможностей, равно как и свои преимущества и недостатки. Казалось бы, сейчас СЭД достигли верхней границы своих возможностей и обречены только на совершенствование удобства и простоты для пользователей.

Однако с появлением в информационном мире таких новых технологий, как роботизация бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA), машинное обучение (Machine Learning, ML), применения в программировании элементов искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) и совершенствования технологий OCR (Optical Character Recognition) даже старый добрый электронный документооборот имеет все шансы получить «второе дыхание» и кардинально новый виток развития. Современные технологии уже позволяют интегрировать программного работа в СЭД с тем, чтобы последний принял на себя часть рутинных механических действий с документом, которые до этого выполнял человек.

Для более наглядного понимания, как технология роботизации бизнес-процессов может усилить и улучшить имеющуюся функциональность систем электронного документооборота, предлагаем рассмотреть следующий пример (бизнес-кейс) — обработка входящей документации, ее утверждение и архивирование.

Как выглядит процесс использования человеческого ресурса в классической схеме СЭД?

Действия сотрудника-человека:

  • Сотрудник соответствующего структурного подразделения (далее — сотрудник) получает по электронной почте данные в виде сканированного документа.

  • Сотрудник обрабатывает входящие электронные сообщения, сохраняя документы в соответствующих (временных) электронных каталогах.

  • Сотрудник по очереди открывает документы и вносит из них данные во внутренние системы для дальнейшей обработки документов или данных из них в СЭД.

Автоматизированные действия в СЭД:

  • Инициированные сотрудником документы автоматически рассылаются на согласование, утверждение и проверку соответствующим уполномоченным лицам с наложением необходимых резолюций.

  • После обработки и утверждения документы размещаются в соответствии с заданными регламентами в архиве.

Во время обработки документов, как правило, возникают случаи, когда в документах отсутствуют данные или любая другая ключевая информация, без которой невозможна их дальнейшая обработка. Поэтому на этом этапе сотрудник идентифицирует, какой информации не хватает, и выполняет соответствующий запрос путем направления электронного почтового сообщения на контрагента / клиента / партнера с целью получения необходимой информации, чтобы завершить инициированный процесс.

Как же может выглядеть такой процесс без привлечения человеческого ресурса, только с использованием технологии роботизации бизнес-процессов и СЭД?

Все очень просто! Конфигурируется программный робот, интегрированный в СЭД, который способен выполнить вышеперечисленные действия, совершаемые работником за пределами системы электронного документооборота.

С наглядным, очень подобным к приведенному сценарию, примером работы программного робота в СЭД можно ознакомиться здесь:

Таким образом, вопрос заключается не столько в том внедрять или не внедрять автоматизированные решения для организации документооборота. Речь идет о получении наибольших инновационных выгод от этого процесса, которые сегодня открывают современные технологии роботизации. На СЭД нужно взглянуть сейчас под несколько иным ракурсом — с точки зрения неоспоримых и даже двойных выгод от их интеграции с возможностями программных роботов. По сравнению с классическими версиями электронного документооборота такие роботизированные СЭД имеют сегодня неоспоримые конкурентные преимущества.

Роботизация бизнес-процессов: технологические ловушки в проектах

Можно найти множество стратегических рекомендаций к вопросу о том, как структурировать программы по роботизации бизнес-процессов для достижения наибольшей эффективности.

В частности, как строить структуру функционирования RPA, формировать и развивать компетенции по роботизации, определять и устанавливать роли и обязательства в рамках RPA-проектов, усиливать функцию управления изменениями при развертывании проектов по роботизации бизнес-процессов, применять Lean- и Agile-подходы в RPA и др. Однако не так часто приходится слышать про технологические ловушки в RPA-проектах, в которые может попасть любая проектная команда, и подходы, которые помогли бы направить RPA-проект в правильное русло.

Именно поэтому очень важно обозначить ключевые технологические моменты, с которыми может столкнуться команда разработчиков во время развертывания RPA. Приведенный ниже перечень, конечно же, далеко не полный, поскольку много вопросов появится в процессе работы — в зависимости от специфики среды, в которой вы будете работать, а также технологий и платформ, использованных в RPA-проекте. Самые распространенные технологические моменты, на которые следует обратить внимание, можно свести к следующим пяти позициям:

  • Стандарты и принципы кодирования RPA. Независимо от того, какую RPA-платформу вы будете использовать или насколько велика ваша команда разработчиков, очень важно изначально согласовать в рамках последней стандарты и принципы кодирования для обеспечения точности кода вашего программного робота. Здесь мы не сделаем открытие в мире программирования, поскольку это довольно стандартный подход, который достаточно давно используется в мировой практике автоматизации процессов и инжиниринга. Учитывая тот факт, что создание программного робота является также частью автоматизации, соответственно, все базовые принципы, которые применяются для классической автоматизации, также должны использоваться для роботизации процессов. А именно: принцип «не повторяй себя» (Don’t Repeat Yourself, DRY), общие соглашения о наименовании (naming conventions), наименовании переменных (naming variables), комментирование (commenting), портативность (portability) и др.

  • Методы программирования RPA. Существует два ключевых метода для создания робота бизнес-процессов: метод программирования на уровне интерфейса пользователя (UI) и программный метод (background). Прежде чем создавать структуру и карту процесса робота, следует определиться, какой метод программирования будет применяться для конкретного процесса. Выбор наиболее подходящего метода будет зависеть от RPA-платформы и возможностей используемых сторонних приложений, от процессов и особенностей среды, а также от видения конечным потребителем способа обработки данных программным роботом: на программном уровне или же на уровне интерфейса пользователя.

  • Непрерывность процесса RPA. Что может быть хуже, чем потерять все ваши наработки по созданию кода именно тогда, когда нужно перенести роботизированный процесс из тестовой среды в продуктивную? Действительно, очень досадно сознавать, что созданный код потерян из-за неэффективной настройки резервного копирования данных. Среда разработки RPA должна быть настроена таким образом, чтобы гарантировать 100% доступность и целостность данных исходного кода для обеспечения непрерывности процессов в течение всего RPA-проекта. Буквально говоря, когда ваша проектная команда разрабатывает программного робота, весь исходный код, который был помещен в репозиторий, должен сохраняться в дополнительном хранилище данных, которое резервируется в определенные отрезки времени (например, каждый час).

  • Система управления и контроля кода RPA. Система управления версиями (Version Control System, VCS), в частности SVN или Git, является основой любого проекта по разработке программного обеспечения, включая разработку программных роботов. Отсутствие этой системы, правильно интегрированной в ваш проект и в среду разработки RPA, может привести к нецелостности кода и, соответственно, низкому качеству результатов, а также потребует дополнительных усилий со стороны главного разработчика RPA по сведению промежуточных результатов работ разработчиков в единое целое. Поэтому, прежде чем начинать работы по разработке, во время настройки среды разработки RPA обязательно следует предусмотреть, чтобы в вашем центре управления RPA была надлежащим образом установлена система управления версиями.

  • Принципы переходного кода RPA. Не будет ничего удивительного в том, если клиент скажет вам на определенном этапе, что ваши среды — разработки, тестовая и продуктивная — являются разными. Для решения этой проблемы и с целью эффективного управления средами следует использовать конфигурационные файлы, где будут сохранены все необходимые отличия.

Перечисленные технологические моменты являются лишь частью айсберга, с которой один на один может столкнуться любой разработчик RPA. Чтобы быть уверенным, что ваш результат роботизации бизнес-процессов управляем, выполнен вовремя и качественно, в вашей проектной команде должны быть люди с соответствующими техническими навыками для обеспечения полноценного воплощения всех возможностей RPA.

Какой метод программирования выбрать для роботизации бизнес-процессов?

Разве не увлекательно наблюдать, как программный робот подражает действиям пользователей, в частности как осуществляет операции на уровне интерфейса пользователя так же, как это делает человек?

Бесспорно. Однако является ли это самым эффективным способом использования возможностей программных роботов? На этот вопрос нет однозначного ответа, особенно когда он адресуется разработчикам, которые привыкли применять программный метод автоматизации при создании ПО.

Что же в общих чертах означают упомянутые методы роботизации бизнес-процессов.

Программный метод автоматизации (background programming method): ваш программный робот способен обрабатывать операции / получать необходимые данные, используя прикладной программный интерфейс (Application Programming Interface, API) целевых приложений.

Автоматизация на уровне интерфейса (UI programming method): ваш программный робот может выполнять операции, считывать и обрабатывать массивы данных любых целевых приложений без фактического программного доступа к ним и осуществлять такие операции на уровне интерфейса пользователя.

Поскольку вопрос выбора метода программирования роботов является довольно актуальным для проектных команд, работающих над созданием программных роботов (TaskBot), думаю, будет полезно рассмотреть некоторые «за» и «против» этих двух методов, прежде чем садиться за алгоритмы работы такого робота.

Обработка процессов / данных на программном уровне

Преимущества:

  • эффективное использование возможностей программного робота: осуществление операций на программном уровне будет происходить намного быстрее (в 5-10 раз) по сравнению с теми же операциями, которые выполнялись бы роботом на уровне интерфейса пользователя;

  • меньшая вероятность ошибки / отказа программного робота, поскольку робот будет осуществлять операции, используя API, и в случае внесения незначительных изменений в интерфейс пользователя это не повлияет на его работоспособность;

  • программный метод предоставляет бóльшие возможности для разработчиков RPA предусматривать и, соответственно, минимизировать случаи возможных ошибок.

Недостатки:

  • ограниченная визуализация для бизнес-пользователей, так как программный робот осуществляет операции на программном уровне и, соответственно, некоторые операции / шаги процесса не видимы для них. К тому же пользователю понадобится некоторое время, чтобы понять причины остановки или отказа программного робота и перевести логику программирования на доступный для человеческого понимания язык;

  • дополнительные затраты времени и трудоемкость: разработчику RPA, безусловно, понадобится больше времени, чтобы понять логику бизнес-процесса (сложные расчеты, принципы калькуляции и сверки данных) с целью корректного программирования алгоритмов.

Ключевые моменты:

  • чтобы применить программный метод автоматизации для создания роботов, вам потребуется API целевых приложений;

  • преимуществом будет ваш предыдущий опыт по автоматизации бизнес-процессов / написанию скриптов;

  • для единичных целей вам на самом деле не потребуется использовать платформу RPA уровня enterprise для создания программного робота, поскольку это стандартный метод автоматизации бизнес-процессов / написания скриптов.

Обработка процессов / данных на уровне интерфейса пользователя Преимущества:

  • бóльшая визуализация для бизнес-пользователей, поскольку они могут видеть, как и что выполняет / обрабатывает программный робот на каждом шаге процесса. Соответственно, этот метод предоставляет бóльшие возможности оперативно отключить / свернуть программного робота и вернуть операции (действия) пользователю, когда это необходимо / в нештатных ситуациях;

  • экономия времени и усилий: как разработчику RPA вам не понадобится вникать во всех деталях в логику бизнес-процесса для программирования робота; достаточно будет просто имитировать действия пользователя.

Недостатки:

  • неэффективное использование возможностей программного робота: осуществление операций на уровне интерфейса пользователя будет длиться намного дольше по сравнению с осуществлением роботом тех же операций на программном уровне;

  • более высокая вероятность ошибок / отказов программного робота: в случае незначительных изменений на уровне интерфейса пользователя (расположение кнопки, изменение шрифта, дизайна и др.) программный робот, вероятно, не сможет осуществить необходимые операции.

Ключевые моменты:

  • если программный робот требует взаимодействия с некоторыми приложениями, встроенными в ваши целевые приложения, или же если нужно передать результаты в определенный шаблон приложения, в котором робот работал, следует применить программирование на уровне интерфейса пользователя, чтобы упростить передачу;

  • метод программирования на уровне интерфейса пользователя полезен, когда у вас возникают трудности с доступом к вашим целевым приложениям через API или API не доступен как таковой;

  • некоторые платформы по RPA уровня enterprise не поддерживают метод программирования на background’е, поэтому UI-метод является в данном случае единственно возможным.

Соответственно, если возникнет вопрос, какой метод выбрать для создания программного робота в контексте вашего RPA-проекта, выбор полностью будет зависеть от ваших процессов и особенностей вашей среды, равно как и от навыков разработчиков RPA.

Роботизация бизнес-процессов: Как программные роботы будут выглядеть через 3-5 лет?

Еще не так давно мы спрашивали себя, что такое роботизация бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) и какую пользу может получить бизнес от внедрения этой технологии? Мало кто ожидал, что RPA будет развиваться столь стремительно, проникая в разные сферы бизнеса. И при этом многие из нас будут иметь опыт использования возможностей RPA наряду с искусственным интеллектом (Artificial Intelligence, AI).

После успешных пилотов и развертывания RPA, возникли вполне ожидаемые вопросы: какое будущее ждет эту технологию, и как программные роботы будут выглядеть через 3-5 лет? Будет ли эта технология развиваться в дальнейшем или же это лишь временное явление?

Как и в случае с любой новой технологией, много проектов по RPA потерпели неудачу, а ожидания относительно уменьшения затрат после внедрения удачных решений не всегда оправдывались. В результате этого некоторые компании, кто подключился к процессу на ранней фазе, отказались от активного использования RPA. Почему не все преуспели в этом направлении — это отдельная довольно объёмная тема, которой можно посвятить отдельную публикацию.

Тот же, кто имел позитивный опыт использования RPA, бесспорно подтвердит, что эта мощная технология существенно повышает операционную эффективность, если она применена с соблюдением всех необходимых правил. Не ошибусь, если скажу, что искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI), машинное обучение (Machine Learning, ML) и бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) станут составными частями RPA в ближайшем будущем, что позволит бизнесу достичь еще большей операционной эффективности.

В частности уже совершенно очевидно, что использование АІ:

  • позволит структурировать неструктурированные массивы информации, которые будут служить входными данными для программных роботов, обрабатывающих транзакции;

  • поможет роботам принимать решения, чтобы те были способны обрабатывать процессы от начала и до конца без вмешательства человека;

  • упростит поиск оптимальных вариантов, когда речь идет о более сложных задачах с необходимостью принятия решения и требуется оценка различных критериев, которые обрабатываются другим типом АІ (например работа с текстом на естественном языке).

Вопрос лишь в том, как быстро все это станет реальностью и какие навыки роботов нужно развивать в первую очередь, чтобы сделать их более интеллектуальными и способными действовать так же, как люди. Ниже приведу достаточно гипотетическое, осторожное в оценках, но вместе с тем вполне реалистичное видение эволюции программных роботов в некоторой перспективе. Однако все мы понимаем, что преобразования программного обеспечения в машину с когнитивными навыками и возможностями может произойти даже раньше прогнозируемых сроков, поскольку технологии AI, ML и BI сегодня развиваются очень быстро.

Временные рамки эволюции программного робота:

  • Через 1 год: роботы смогут распознавать изображения с высокой точностью (рукописный текст, лица, фотографии) и обрабатывать задачи, требующие самостоятельного принятия несложных решений;

  • Через 2 года: роботы будут в состоянии распознавать человеческую речь и решать простые задачи, основываясь на голосовых инструкциях со стороны человека; получать возможность обрабатывать задачи, требующие самостоятельного принятия решений на основе анализа различных критериев;

  • Через 3 года: роботы смогут делать прогнозы, основываясь на шаблонных данных, обрабатывать непредвиденные алгоритмом исключения из правил, принимать решения и совершать действия, основанные на неизвестных им сценариях.

Очевидно, что имеющийся потенциал АІ, надлежащим образом интегрированный с программными работами, делает будущее RPA очень многообещающим и бесспорно выведет бизнес на новый уровень операционной эффективности. АІ, ML и BI позволят автоматизировать с помощью роботизации еще много процессов, включая и те, которые требуют принятия решений, суждений, обработки нетривиальных сценариев и неструктурированных данных. Для компаний, которые хотят достичь значительного эффекта от RPA, очень важно уже сейчас распознать выгоды комбинирования этой технологи с различными типами АІ, ML, BI и когнитивных вычислений. Плюс к этому необходимо начать внедрять когнитивные технологии на ранней стадии развертывания RPA, чтобы достичь успеха и быть лидером на рынке.

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT