企業のニーズに基づいて自動化プロジェクトに RPA または BPA を選択するにはどうすればよいですか?
デジタル変革とビジネスプロセスの最新化について話すとき、自動化が言及されます。自動化によりビジネス効率が向上し、生産性、信頼性、可用性、ビジネス パフォーマンスが向上します。
ガートナーは、2022 年にはますます多くの企業が効率を向上させ、顧客により良いデジタル エクスペリエンスを提供するためにハイパーオートメーション プロジェクトに投資すると主張しています。これらの取り組みには、RPA と BPA が含まれます。
多くの場合、これら 2 つの用語は、デジタル変革において同様の役割と目標を達成しようとするため、同じ意味で使用されます。ただし、RPA と BPA には大きな違いもあります。これらの違いを理解すると、これら 2 つの自動化アプローチのどちらがプロジェクトにより適しているかを判断するのに役立ちます。
RPA と BPA
#『ロボット プロセス オートメーション ハンドブック: RPA システム導入ガイド』の著者である Tom Taulli が、その方法について説明します。 RPAは業務を自動化するために進化しました。同氏は、「RPAは約20年前から存在しており、主に通常の画面スクレイピングから生まれています。誰もが知っているように、画面上のコンテンツは移動したり、切り取ったり貼り付けたり、別の場所に配置したりできるため、コストを節約できます」と述べた。 #RPA は、機械学習を活用するために長年にわたって進化してきました。 Innomatiq の戦略アドバイザー兼 CEO である Nandan Mullakara 氏は、「ほとんどのデータは依然として文書内に残っています。文書内の非構造化データのほとんどはデジタルです。ただし、データは依然としてデジタル化されている必要があります」と述べています。 「文書から読み取られます。そこで、人工知能、つまり機械学習が文書からデータを抽出して、自動化システムで使用できるようにすることができます。」 タウリ氏は RPA について語った。ユースケースは、光学式文字認識を使用した請求書処理の自動化から、顧客の問い合わせに関連する情報をタイムリーに提供することで顧客サポート担当者が問い合わせに回答するのを支援するボットまで多岐にわたります。 ただし、Mulakara 氏は、RPA には確かに利点があるものの、成功しないユースケースもいくつかあると述べました。 彼は次のように説明しました:「RPA の問題は、ユーザー インターフェイスの統合が先行していることです。しかし、画面を使用してデータを取得すると、画面が変わったり、 Mullakara 氏は、API の観点から見ると、人間や他のシステムがプロセスに関与するという点で、BPA にはまだ長い道のりがあると述べました。 Mullakara 氏は、長時間実行されるプロセスには BPA を使用することも推奨しています。 彼は、「複雑なビジネス プロセスの自動化では、他のタスクが完了するまで状態を維持する必要がある、長時間実行されるプロセスがいくつかあります。したがって、このプロセスは通常、企業の境界にまたがります」と述べました。 、通常はエンドツーエンドのプロセスであるため、注文のキャッシュ、調達から支払いまでの処理が行われます。これらはエンドツーエンドのプロセスと複雑なビジネス プロセスであり、BPA は自動化されたプロセスに使用されます。" さらに、BPA は、医療における特定のエンドツーエンドのケースの管理など、複雑な相互作用を伴う特殊な状況が発生するケース管理にも役立ちます。 RPA または BPA は人々の仕事を排除しますか? Mullakara 氏は、BPA と RPA の重複点は、複数の自動化を処理するための人的介入を排除する点にあると述べました。 彼は、「BPA の全体的な考え方は、プロセスから人を排除することであり、これが RPA の目標でもあります。単純なワークフロー自動化という意味では、BPA は両方を実行できます」と述べています。 .RPA はユーザー インターフェイスの統合を通じて実装されますが、BPA は主に API を通じて実装されます。システムを呼び出すことで、システムのワークフローを自動化します。」 ただし、Taulli 氏はこの時点で次のように説明しました。 , 自動化によって人間の制御が完全になくなるわけではありません。 Mullakara 氏は、BPA と RPA に関するこのメッセージはよくある誤解であり、両方のテクノロジーに対してかなりひどい評価を与えていると考えています。 彼はこう言いました、「企業が実際に RPA を使用して自動化しているのは、仕事ではなくタスクです。たとえそれがプロセスであっても、それは完全な仕事ではありません。ですから、私たちは依然としてそれを行うには人間が必要です。」 ハイパーオートメーションの時代に移行するにつれ、オートメーションと人間は多くのユースケースで優れたパートナーとなり、シームレスに連携してタスクの作成を支援します。プロセスがより簡単かつ効率的になります。 これらすべてが素晴らしい形で組み合わさって、実際に機械や回路基板、あるいはオートメーションが人々がやりたがらない仕事をできるようになると、ムラカラ氏は語った。ロボットはより良い仕事をして、人間により近い仕事を人間に提供できるでしょう。」以上が企業のニーズに基づいて自動化プロジェクトに RPA または BPA を選択するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。

現在のペースの速いデジタル時代において、企業は効率を高め、運用コストを削減し、全体的な生産性を向上させるための革新的なソリューションを常に模索しています。近年、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)という画期的な技術が広く注目を集めています。 RPA は、ソフトウェア ロボット (「ロボット」) を使用して、ビジネス プロセスにおけるルールに基づいた反復的なタスクを自動化し、組織が業務を合理化し、精度と生産性を向上できるようにする革新的なテクノロジーです。この記事では、ロボット プロセス オートメーションの世界を深く掘り下げ、その利点、用途、世界中のビジネスの将来への影響を探ります。これまで人間が行っていた反復的で日常的なタスクを自動化します。これらのタスクは幅広い範囲をカバーします

近年、ロボット技術は目覚ましい進歩を遂げています。ロボットプロセスオートメーションなどの分野は、ますます多くの企業で使用されています。 RPA ソフトウェアは、エンタープライズ プロセスをロボットの動作や人工知能の入力と統合するために必要です。 RPA ソフトウェアは、労働集約的で時間のかかる反復的なタスクを自動化し、人間の関与を最小限または排除して、工場全体のプロセスをより高速かつ効率的に推進します。製造工場の数十人の作業員の代わりに、RPA 専門家がロボットをプログラムして実行し、これらのタスクを実行できます。多くの場合、ハードウェアの保守、保守、修理には別の人が必要になります。しかし、人工知能は RPA の機能をますます高いレベルに引き上げています。 AI ロボティクスの主なトレンドの一部を以下に示します: RPA と人工知能の最新トレンド

ゴールドマン・サックスのレポートによると、AI は世界の労働生産性を年間 1% 以上向上させることができ、2025 年までに 2,000 億ドル以上の投資を呼び込む可能性があります。同時に、RPA 市場はユビキタス市場よりもはるかに狭い分野で活発に活動していますが、 AI しかし、2029 年までに RPA 市場は 140 億ドルを超えるでしょう。個人的な観点から見ると、これら 2 つの独立したテクノロジーは、作業環境で優れたプロセスを達成するという目標を再定義します。ビジネス プロセスの自動化に関する議論は、単純に「AI 対 RPA」として要約されることがあります。具体的には、代替ソリューションとしての人工知能 (AI) とロボティック プロセス オートメーション (RPA) には、それぞれ長所と短所があります。 AI テクノロジーは人間の知能を模倣し、複雑なタスクやデータ分析を処理できますが、

RPA は、ソフトウェア システム内で対話する人間の動作をシミュレートするように自動化されたソフトウェアを構成することで、ビジネス プロセスの実行を可能にするロボット プロセス オートメーション テクノロジです。RPA ソフトウェア ロボットは、アプリケーション インターフェイス上のデータを識別し、人間のようにアプリケーションを操作します。RPA ソフトウェアは、それに応じて他のシステムと対話します。ルールに準拠し、必要に応じてさまざまな反復タスクを実行します。

消費者と市場を保護するために規制が制定されていますが、多くの場合、規制は複雑でコストがかかり、遵守するのが困難です。金融サービスやライフサイエンスなどの規制の厳しい業界は、コンプライアンスのコストを負担する必要があります。調査会社デロイトは、銀行のコンプライアンスコストが2008年の金融危機以来60%増加したと推定しており、国際リスク管理協会は金融機関の50%が収益の6%から10%をコンプライアンスに費やしていることを明らかにした。人工知能と、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) や自然言語処理 (NLP) などのインテリジェントな自動プロセスは、コンプライアンスを満たすための効率の向上とコストの削減に役立ちます。 1. RPA と NLP を使用して規制変更を管理する 金融機関は、1 年以内に 3 億ページもの新しい規制を処理する必要がある場合があります。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、ビジネス プロセスの合理化に役立つ重要なテクノロジーです。今日、オートメーション エンジニアは、フィンテック、電気通信、データ分析などのさまざまな業界で最も人気のある専門家の 1 つです。自動化ソリューションに取り組む企業が増えるにつれ、RPA 市場は拡大しました。 FortuneBusinessInsights によると、RPA 市場は 2028 年までに 70 億ドルに達すると予想されており、ソフトウェア開発と IT プロフェッショナルにチャンスが生まれます。したがって、RPA 認定は、個人が高収入の仕事を見つけたり、ソフトウェア固有の RPA スキルを習得したりするのに役立ちます。以下の市場で入手可能な 10 の優れた RPA 認定資格をご覧ください。 1. Appian 応用 RPA 認定

多くの企業がロボット プロセス オートメーション (RPA) に投資する主な理由には、社内のビジネス プロセス オートメーション プランの合理化、プロセスの非効率性やボトルネックの解決などが含まれます。オートメーションは依然として最も急速に成長しているエンタープライズ ソフトウェア カテゴリの 1 つであり、調査会社 Gartner は最近のレポートで、世界の RPA ソフトウェア収益は昨年に比べて 20% 近く増加すると予測しています。 RPA ソリューションは従来、画面スクレイピングによるタスクの自動化に焦点を当ててきましたが、今日の最新の RPA ソリューションはプロセス自動化に対する API ファーストのアプローチに焦点を当てています。同時に、RPA ベンダーは API 統合機能を継続的に強化し、ユーザー インターフェイス ベースの画面スクレイピングと API ファーストの統合機能を顧客に提供しています。 Gartner の高度な市場調査
