Разница между интеллектуальной и роботизированной автоматизацией процессов

Автоматизация исключительно для снижения затрат не является трансформацией. Это оптимизация. Это хорошо, если вы заинтересованы только в краткосрочных выигрышах, но ведущие предприятия – те, кто побеждают прирожденных цифровых конкурентов, удерживают клиентов и радуют акционеров – выходят за рамки сокращения затрат и предполагают долгосрочный успех.

Чем интеллектуальная автоматизация отличается от RPA?
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) следует правилам для автоматизации работы без изменений. Когда вы входите в свою учетную запись электронной почты, вы каждый раз вводите имя пользователя и пароль. RPA отлично подходит для таких повторяющихся задач, которые часто объединяются в один простой бизнес-процесс, такой, как: войти, щелкнуть мышью, переместить файл из точки A в точку B, выйти из системы.

Однако проблемы масштабируемости и окупаемости инвестиций в процессы автоматизации быстро возникают, когда вносятся изменения. Как часто меняется ваш бизнес-процесс? Какая часть работы большого объема, которая утомляет вашу команду, включает неструктурированные данные? Люди приспосабливаются, но программные боты, которые следуют только правилам, этого не делают.

Вот почему интеллектуальная автоматизация на основе ИИ превосходит RPA на основе правил. Интеллектуальная автоматизация объединяет все возможности RPA, а также добавляет возможности автоматизации процессов, которые возможны только через ботов, которые обучаются и адаптируются к данным в режиме реального времени.

Согласно отчету Everest Group, вот некоторые важные особенности того, что они называют «Интеллектуальная автоматизация»:

  1. «Машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текста и обработка естественного языка» обрабатывают неструктурированные данные, автоматизируют задачи, требующие оценки, а также выявляют и адаптируются к постоянным изменениям.
  2. «Прогнозирующая и предписывающая аналитика» помогает руководителям планировать ресурсы и устанавливать достижимые KPI, а также помогает обеспечивать оптимальные операционные результаты.
  3. «Самоуправляемые, самовосстанавливающиеся роботы» обрабатывают исключения, и сокращают управление ботами.

Чтобы создать устойчивое конкурентное преимущество за счет трансформации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта (ИИ), предприятиям важно принять долгосрочную стратегию автоматизации процессов, которая направлена на внедрение интеллектуальных решений для автоматизации, сочетающих в себе возможности RPA и ИИ.

В банковских, финансовых и медицинских компаниях соблюдение нормативных требований привело к снижению маржи, а более быстрые и динамичные конкуренты, работающие в сфере цифровых технологий, имеют больше возможностей для изменения прибыли. Сокращение затрат является критически важным преимуществом, независимо от того, насколько стратегическим является предприятие.

Разница между интеллектуальной и роботизированной автоматизацией в плане снижения затрат проста: IPA автоматизирует больше и автоматизирует более эффективно, чем RPA, поскольку IPA обрабатывает неструктурированные данные, обрабатывает исключения и постоянно обучается. Вкратце: интеллектуальная автоматизация обеспечивает значительно большее снижение затрат.

Внедренные реализации RPA в разрозненных бизнес-процессах могут обеспечить предприятиям краткосрочную победу в плане немедленного снижения затрат (в основном в обработке транзакций и обработки документов), но не могут значительно улучшить результаты бизнеса.

Кроме того: роботизированная автоматизация процессов, основанная на правилах, существенно не уменьшает человеческие усилия. Аналитики могут исключить повторяющуюся работу, но затем им придется потратить время на управление и переобучение роботов RPA.

Интеллектуальная автоматизация помогает сложным организациям «обеспечить соблюдение качества и соответствия».

И давайте не будем забывать об опыте работы с клиентами, который является наиболее ответственным фактором для увеличения доходов. Автоматизируя многие задачи среднего и вспомогательного офиса, связанные с запросами клиентов, компании могут снизить «среднее время обработки», обрабатывать запросы с большей точностью и повысить удовлетворенность клиентов.