Robotic Process Automation. Часть 4: Моральные аспекты

В первых трех частях цикла мы рассмотрели, что такое Robotic Process Automation, где имеет смысл применять программную роботизацию, а где это нецелесообразно, и разобрали реальные бизнес-кейсы. Пришло время поговорить о том, как эта технология будет развиваться далее и затронуть моральный аспект замены людей программными роботами.

Уже сегодня платформы от ведущих вендоров RPA (Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, Workfusion), а также решения на базе open source легко справляются с роботизацией повторяемых, основанных на правилах задач и способны кардинально изменить подход к повышению операционной производительности заказчика. Программные роботы все чаще становятся частью рабочего коллектива и надежным трудовым ресурсом для выполнения операционных и административных задач. Но что последует за роботизацией повторяемых задач и куда приведет нас развитие данной технологии в ближайшем будущем? На сегодня ориентиром в ключе развития данной технологии является способность программных роботов выполнять действия так, как это делает человек. Иными словами, это комбинирование роботизации бизнес процессов с искусственным интеллектом (artificial intelligence) и машинным обучением (machine learning), что предполагает:

• Способность роботов получать информацию из неструктурированных источников данных. Если на сегодняшний день роботы легко обрабатывают структурированные данные (таблицы, записи БД, почтовые сообщения), либо ищут какие-либо данные по шаблонам, то скоро мы увидим, как роботы будут использовать искусственный интеллект для выделения нужной информации из сложного неструктурированного массива данных. Например, робот сможет протоколировать переговоры и заседания, не только составляя подробный протокол сказанного, но и формируя задачи и сроки исполнения по итогам принятых решений с постановкой этих задач нужным сотрудникам, например, через систему электронного документооборота.

• Способность роботов принимать решения. Сегодня роботы уже могут принимать простые решения основываясь на алгоритмах «если А — то В». Продвинутые варианты данной технологии также уже включают в себя элементы машинного обучения, при котором встретив не описанную в алгоритме ситуацию, робот предлагает человеку один раз решить эту проблему и в дальнейшем, при повторении подобной ситуации, способен сам реализовать это решение, поскольку оно было добавлено в набор доступных алгоритмов. С развитием машинного обучения роботы ближайшего будущего смогут самостоятельно принимать правильное решение в незнакомой ситуации, основываясь на возможностях встроенного искусственного интеллекта.

• Способность роботов вести конструктивный диалог с человеком. Siri и Google Assistant многие из нас используют ежедневно, а применение чат-ботов в колл-центрах стало ежедневной реальностью. Однако, с развитием искусственного интеллекта и машинного обучения, боты смогут выполнять всё более сложные задачи, предоставляя конструктивные ответы как на тривиальные, так и не тривиальные вопросы клиентов, контрагентов, коллег. Способность робота квалифицированно вести подобный диалог значительно расширит область применения технологии роботизации, что также состоится в самом ближайшем будущем.

Таким образом, через 5-10 лет мы станем свидетелями сценариев выполнения бизнес-процессов, в которых роботы будут самостоятельно получать исходные данные, в том числе, если это требуется, напрямую общаясь с клиентом, контрагентом, коллегой в чате или голосом. Получив данные для обработки, робот сможет самостоятельно решить, по какому процессу следует запустить их обработку, при этом если сценарий обработки данных роботу не известен он сможет обратиться за разъяснениями к своему коллеге-человеку и получив ответ, запомнить, как в дальнейшем отрабатывать подобные сценарии.

Давайте рассмотрим весьма вероятный сценарий обращения клиента в страховую компанию по поводу ДТП в 2020 году. Итак, клиент попадает в мелкое (поврежден бампер), но неприятное ДТП. Он звонит в страховую компанию (если ему удобнее, то обращается через мессенджер) и сообщает девушке с приятным голосом (которая, на самом деле лишь голосовой интерфейс чат-бота страховой компании) о случившемся инциденте. На основании номера телефона, голоса клиента и простого контрольного вопроса чат-бот авторизует клиента и продолжает с ним общение уже владея всей информацией о нем (история клиента в CRM, условия текущего договора страхования, и т.д.). Следуя указаниям чат-бота, клиент тут же на месте делает несколько фотографий полученных в ДТП повреждений и высылает фото роботу вместе с данными второго участника ДТП (регистрационный номер его транспортного средства, номер страхового полиса и название компании-страховщика). На основании полученных данных робот принимает решение, нужно ли дальнейшее привлечение страхового агента для детальной оценки ущерба, и если не нужно, то сообщает клиенту, что его запрос отправлен на обработку. Пропустив через базирующийся на искусственном интеллекте алгоритм фотографии с места ДТП, робот оценивает перечень необходимых работ и запчастей для проведения ремонта автомобиля. Также, робот делает запрос в складскую систему сервисного центра автодилера для контроля наличия необходимых запчастей и материалов, уточнения цены, а также стоимости работ. Кстати, запрос со стороны сервисного центра также принимает робот, поскольку это гораздо проще, чем предоставлять удаленный доступ в свою складскую систему партнеру-страховику. Итак, роботом получены необходимые данные и он автоматически формирует дело клиента. Если итоговая сумма компенсации превышает пороговое значение, то робот формирует запрос на одобрение выплаты в соответствующий департамент страховой компании и отправляет его на согласование, запуская процесс в системе электронного документооборота страховика. Если же выплата меньше порогового значения, то к тому моменту, когда клиент приедет домой у него в электронной почте уже будет лежать извещение о решении страховой компании о компенсации с предложенными вариантами по времени визита в сервисный центр автодилера, где для клиента уже будут зарезервированы необходимые запчасти и материалы.

Выглядит как фантастика? А тем не менее все отдельные технологии для реализации этого сценария уже разработаны и применяются в бизнесе.

С перспективами всё более или менее понятно, но не получится ли так, что роботы заберут у нас большинство рабочих мест? По оценке некоторых экспертов до 2025 года роботы, как промышленные так и программные, будут выполнять работу от 110 до 140 миллионов сотрудников полного рабочего дня. Цифра более чем впечатляющая. Так что же, роботы захватывают мир?

И да и нет. С одной стороны, роботизация обеспечивает ощутимый экономический эффект, игнорировать который в сегодняшнем динамически меняющемся мире никто не может себе позволить. С другой стороны, роботизация приносит социальный негатив. Что бы не говорили евангелисты этой технологии про то, что люди освобожденные от рутинных процессов могут заняться более творческими задачами, или задачами приносящими большую добавленную стоимость, надо признать, что многие сотрудники, занятые ручной обработкой данных вряд ли станут удачными менеджерами или креативными художниками. Тем не менее, даже при нашествии роботов, еще долго останется спрос на тех, кто будет ставить им задачи, программировать их логику, принимать решения, ставящие роботов в тупик или общаться вживую с клиентами. Появятся ли те, кто потеряет работу из-за того, что его рабочее место занял робот? Да! Можно ли повернуть вспять процесс роботизации? Точно нет!

Как показывает история, вопрос не в том, появится ли инновация, вопрос лишь в том, как быстро она займет свое место. Ранее в производстве промышленные роботы уже вытеснили людей из некоторых процессов. Сейчас мы наблюдаем аналогичный этап в бизнес-процессах, и это движение необратимо. В будущем, скорее всего, мы создадим трудовые кодексы, регулирующие использование роботов, а не запрещающие их.

Robotic Process Automation по своему эффекту можно сравнить с такими явлениями, как офшорное программирование, облачные вычисления и аутсорсинг, с появлением которых многие рабочие места ушли в страны «третьего мира». И те, кто вовремя осознал этот тренд и сумел «оседлать волну», как на стороне заказчиков, так и на стороне провайдеров услуг, получили свои выгоды. Те же, кто остался в старой парадигме потеряли эффективность и были вытеснены с рынка. Нам остается признать, что роботы в некоторых задачах гораздо эффективнее человека. А значит каждому из нас следует либо развивать недоступные (пока что?) роботам компетенции, либо переходить в творческую сферу. У меня в плеере все еще нет ни одного альбома, написанного программой. А у Вас?

Robotic Process Automation. Часть 5: Практическая реализация процесса реконсиляции данных