Goldman Sachs 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 億米ドル以上の投資を集める可能性があります。同時に、RPA 市場はユビキタス AI よりもはるかに狭い分野で活動していますが、2029 年までに 140 億ドルを超えると予想されています。
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技術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、その実装と維持のコストは高く、ある程度の不確実性がまだあります。対照的に、RPA は迅速に導入でき、低コストで既存のシステムに直接統合できますが、複雑なタスクやソリューションにとっては効果的ではありますが、最終的には制限されたアプローチとなります。 AI と RPA は、個別にプロセスの合理化とタスクの自動化に効果的ですが、「インテリジェント プロセス オートメーション」(IPA) の機能を組み合わせて、これまでビジネス プロセスに隠されていた価値を発見して提供することで、真の変革をもたらす可能性があります。多くの企業がこの事実を認識し、IPA市場の急速な成長を推進しています。 2030年までに約370億ドルの価値があると予想されています。
この記事では、インテリジェント オートメーション、人工知能 (AI)、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) の相互作用、それらがもたらす利点、およびそれらが企業にもたらすインテリジェント プロセスの利点について説明します。
インテリジェント プロセス オートメーションとは何ですか?
従来のロボット プロセス オートメーションでは、ソフトウェア ロボット (または「ボット」) を導入して、多くのビジネス プロセスやワークフローに共通する大量の反復的なルールベースのタスクを実行します。 RPA の対象となるタスクは、データ集約型であるため人的エラーが発生しやすく、例外や処理方法のバリエーションがほとんどなく、データ構造が一貫しています。これらのタスクには、データの抽出と転送、標準化されたレポート作成、Web サイトのスクレイピングなどが含まれます。 . .
RPA テクノロジーを導入することで、これらのタスクを手動よりも大量に、より速く、より高い精度で完了できるようになります。これにより、生産性が大幅に向上し、コストが削減され、プロセスの拡張性が向上すると同時に、RPA ツールはチーム メンバーをこれらの日常業務の繰り返しから解放し、判断力と専門知識を必要とするより価値の高い作業に集中させることができます。
したがって、従来の RPA は多くの機能を提供できますが、範囲には明らかな制限もあります。比較的単純なタスクに限定されることに加えて、もう 1 つの重要な考慮事項があります。RPA ロボットは考えることができません。代わりに、彼らは言われたことを正確に、そして言われたことだけを行います。
ソフトウェア ロボットは、特定の自動化のパラメータ以外の情報を考えたり解釈したりしません。同様に、ソフトウェア ロボットは、指示がない限り、対話するプロセス エコシステムの変化に反応しません。これは、たとえ小さなプロセスの変更であっても、ソフトウェア ロボットが反応しないことを意味します。自動化の上流または下流で、その影響が薄れたり破壊されたりする可能性があります。
インテリジェント プロセス オートメーション - AI 時代の到来
AI のコンテキスト理解と論理的推論のアプリケーションにより、迅速かつ合理的な意思決定が可能になります。また、機械学習 (ML) アルゴリズムにより、時間の経過とともに、AI システムがより適切な意思決定を行う方法を学習できるようになります。ビジネスの成功に合わせたより良い意思決定が可能になります。メトリクス。 AI インテリジェント オートメーションは、プロセスの異常を効率的に検出して解決することで、RPA ロボットの有効性を継続的に最適化します。
AI がプロセス自動化テーブルにもたらす大きな利点の 1 つは、非構造化データと入力から正確な理解を引き出す能力です。 AI ツールボックスには、コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、音声認識、インテリジェント文書処理 (IdP)、光学式文字認識 (OCR) など、これを可能にする革新的なアプリケーションが満載されています。
つまり、フリー テキスト フォーム フィールド、電子メール、ビジネス文書、または実際の顧客のクエリであっても、AI が関連情報を抽出してクリーンアップし、RPA ボットがこれらの情報を簡単に使用 (またはトリガー) できるようになります。クレンジング 最終データはプロセスを自動化するために使用されます。
インテリジェント プロセス オートメーションの例
· 財務/会計: AI はサプライヤーまたは顧客の請求書を読み取り、未払い金額、期日、発注書番号などの重要な詳細を抽出できます。買掛金側では、RPA ボットがこの構造化データを使用して注文書を検証し、支払総額を計算し、承認のために支払を送信し、承認された支払を処理します。売掛金の場合、ロボットはこの情報を使用して自動支払いリマインダーを送信し、入金を調整し、回収のために AI システムに期限を過ぎた支払いのフラグを立てます。 AI 主導のスマート プロセスは、厳格な財務プロセスの不遵守を防ぐのにも非常に効果的です。たとえば、AI は、請求書が同じ従業員によってチェックおよび承認されているかどうかを検出し、異常を警告することができます。支払いを阻止するために RPA ボットを送信する可能性があります。 。
カスタマー サービス: NLP 対応のチャットボットが顧客と対話し、情報を収集し、定期的な問い合わせに対応するというシナリオがますます一般的になっています。従来、複雑な質問は人間のエージェントに渡され、エージェントは RPA ツールによって収集された関連情報を使用してクエリを効率的に処理していましたが、GenAI、大規模言語モデル (LLM)、言語処理、予測分析には新たな課題があります。場合によっては、AI が人間に近い現実感で顧客とのやり取りを直接処理でき、同様に、RPA ボットから関連するコンテキスト情報を取得できます。
人事: インテリジェントな自動化により、多くの人事プロセスを合理化できます。たとえば、採用やオンボーディングでは、AI が新入社員の身元調査を実施し、問題を特定します。同時に、ボットは、アカウントの提供、データベースの入力、各従業員に合わせた新人研修資料の準備によって、新入社員の新人研修を支援します。
IT サポートとセキュリティ: 世界中の IT プロフェッショナルは、パスワード、アクセス規定、チケット更新リクエストなどの単純な日常的な要求を避けるために、終わりのない戦いに直面しています。問題はヘルプ デスクに埋もれています。チケット。インテリジェントなプロセス自動化により、AI チャットボットは多くの IT サポート リクエストを処理し、一般的な問題を診断できます。RPA ボットをトリガーしてパスワードをリセットし、アクセスを提供し、ヘルプ デスク チケットを更新することができます。これらはすべて企業の IT コンプライアンス プロトコル内で動作します。 IT システムの停止と悪意のある攻撃は、ビジネス継続に対する大きな脅威です。 AI テクノロジーは防御の最前線として使用でき、システムのステータスとユーザーの行動をリアルタイムで監視して、潜在的な問題、異常なデータ アクセス、不審なアクティビティを検出し、人間の行動に警告を発し、重要なインフラストラクチャを保護するセキュリティ プロトコルをトリガーできます。
前のセクションで述べたように、AI は RPA ソフトウェアの機能を大幅に強化しました。 AI の追加により、RPA ボットの有効範囲は飛躍的に拡大し、ボットはデジタル ワーカーに近いものに進化し、自己改善を目指して意思決定を行うことができます。
しかし、メリットが AI から RPA にのみ流れると考えるのは間違いです。ここでは、RPA が AI の動作をよりスムーズにするために重要なサポート機能を提供する方法の例をいくつか示します:
AIトレーニング データ: RPA ロボットは、AI システムとその意思決定機能をサポートするために、複数のシステムからトレーニング データを迅速に収集、クリーニング、標準化、ラベル付けすることができるため、手動でのデータ準備にかかる時間を大幅に節約できます。
レガシー システムの接続: RPA は、古いテクノロジにアクセスするためのコネクタや API が不足している可能性があるレガシー システムと新しい AI ツールを統合できます。
理解性: AI 界隈で注目されているトピックの 1 つは、ブラックボックス AI、つまり意思決定の透明性です。 RPA ボットは、AI モデルが実行したステップを追跡し、特定の結論にどのように到達したかを説明できます。
Humans in the Loop (HITL): RPA ボットは、AI が行動を起こす重要な意思決定のためのセーフティ ネットとして機能するようにプログラムできます。特に、人間にとって疑わしい可能性のある AI 出力にフラグを立てます。たとえば、AI が信用履歴の悪い顧客へのローンを承認した場合、ローン申請を審査するために設定されたルール準拠の RPA ソフトウェアは、そのローン申請に非準拠 (および危険) としてフラグを立てる可能性があります。 RPA ボットは、疑わしい AI 出力に対して人間によるレビュー、承認、または例外処理を要求することで、自動化と AI を統合するのに役立ちます。
AI パフォーマンスの監視: RPA ボットは、AI システムのパフォーマンスを追跡し、エラーや逸脱が忍び寄るかどうかを監視し、データの問題にフラグを立てることができます。 AI システムは、トレーニングされたデータに基づいて意思決定を行います。場合によっては、AI が学習するデータが変化すると、時間の経過とともにエラーやバイアスが AI のロジックに入り込む可能性があります。 RPA ロボットは、AI がどの程度うまく機能しているかを継続的にテストして追跡するようにプログラムできます。
つまり、RPA ソフトウェアは AI テクノロジーを強化、指導、監視し、最終的には AI テクノロジーをインテリジェントなプロセス自動化ソリューションに変えることができます。
AI と RPA の組み合わせによってもたらされるビジネス上の利点には疑問の余地がありませんが、自動化投資の ROI を最大化し、企業プロセスの隠れた側面を明らかにすることが重要ですすべての価値ある機会には、アンサンブル内の 3 番目のプレーヤー、つまりプロセス インテリジェンスが必要です。
プロセス インテリジェンスは、プロセス マイニングの詳細な洞察と標準化されたプロセスの知識を組み合わせて、エンドツーエンドのプロセスを理解、最適化、自動化するための言語と学習教材を AI に提供します。
プロセス インテリジェンス グラフは、エコシステム内のすべてのアプリケーション、ビジネス機能、場所にわたる企業のプロセスの「デジタル ツイン」を生成し、企業内で実際に何が起こっているかについてのリアルタイムのデータ駆動型の洞察を提供します。物事がどのように機能し、プロセスがどのように相互作用するか。
AI 実装の強度が、そこに供給されるデータと同程度である場合、プロセス インテリジェンス グラフは、AI システムが RPA ボットを調整してアクティブ化できる理想的な進化するデータ基盤を保証します。
以上がAI と RPA: それらがどのように連携するのか、そしてなぜビジネスに両方が必要なのかの詳細内容です。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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