AI dan RPA: Cara mereka bekerjasama, dan sebab perniagaan anda memerlukan kedua-duanya

Menurut laporan Goldman Sachs, AI boleh meningkatkan produktiviti buruh global lebih daripada 1% setahun dan mungkin menarik lebih daripada $200 bilion pelaburan menjelang 2025. Pada masa yang sama, walaupun pasaran RPA aktif dalam pasaran yang lebih sempit daripada AI di mana-mana Terdapat banyak kawasan, tetapi menjelang 2029, saiz pasaran RPA akan melebihi $14 bilion.

Dari perspektif peribadi, kedua-dua teknologi bebas ini mentakrifkan semula matlamat untuk mencapai kecemerlangan proses dalam persekitaran kerja. Perbincangan tentang automasi proses perniagaan kadangkala boleh diringkaskan hanya sebagai "AI vs. RPA." Secara khusus, kecerdasan buatan (AI) dan automasi proses robotik (RPA) mempunyai kebaikan dan keburukan tersendiri sebagai penyelesaian alternatif. Teknologi AI boleh meniru kecerdasan manusia dan mengendalikan tugas yang rumit dan analisis data, tetapi kos pelaksanaan dan penyelenggaraannya tinggi dan masih terdapat tahap ketidakpastian tertentu. Sebaliknya, RPA mampu melaksanakan penggunaan pantas dan penyepaduan langsung dengan sistem sedia ada pada kos yang lebih rendah, tetapi untuk tugas dan keputusan yang rumit ia merupakan pendekatan yang berkesan, tetapi pada akhirnya terhad. Secara individu, AI dan RPA boleh berkesan dalam memperkemas proses dan mengautomasikan tugas, tetapi gabungan keupayaan mereka untuk menemui dan menyampaikan nilai yang sebelumnya tersembunyi dalam proses perniagaan, dipanggil Automasi Proses Pintar (IPA), mungkin benar-benar transformatif. Banyak syarikat telah menyedari hakikat ini, memacu pertumbuhan pesat pasaran IPA. Ia dijangka bernilai kira-kira $37 bilion menjelang 2030.

Artikel ini akan meneroka interaksi antara automasi pintar, kecerdasan buatan (AI) dan automasi proses robotik (RPA), dan kelebihan yang mereka bawa, serta faedah proses pintar yang mereka bawa kepada perusahaan.

Apakah itu Automasi Proses Pintar?

Pertama, untuk menggambarkan keupayaan dipertingkat yang disediakan oleh Automasi Pintar, adalah penting untuk mentakrifkan RPA tradisional.

Pengautomasian Proses Robotik Tradisional menggunakan robot perisian (atau "bot") untuk melaksanakan tugasan berasaskan peraturan volum tinggi, berulang, yang biasa kepada banyak proses perniagaan atau aliran kerja. Tugas yang disasarkan oleh RPA cenderung kepada intensif data dan oleh itu lebih terdedah kepada ralat manusia, mereka mempunyai sedikit pengecualian atau variasi dalam kaedah pemprosesan, dan struktur data mereka adalah konsisten termasuk pengekstrakan dan pemindahan data, pelaporan piawai atau pengikisan tapak web .

Dengan menggunakan teknologi RPA, tugasan ini boleh diselesaikan dalam kuantiti yang lebih banyak, lebih cepat dan dengan ketepatan yang lebih tinggi daripada secara manual. Ini boleh meningkatkan produktiviti dengan ketara, mengurangkan kos dan meningkatkan kebolehskalaan proses, manakala RPA menyediakan ahli pasukan membebaskan ahli pasukan daripada kebosanan berulang tugas rutin ini dan menumpukan pada kerja bernilai lebih tinggi yang memerlukan pertimbangan dan kepakaran mereka.

Oleh itu, RPA tradisional boleh menawarkan banyak, tetapi terdapat juga batasan yang jelas dalam skop Selain terhad kepada tugas yang agak mudah, terdapat satu lagi pertimbangan penting: robot RPA tidak berfikir, sebaliknya, mereka Melakukan apa yang mereka lakukan. diberitahu dan hanya apa yang diberitahu.

Mereka tidak berfikir atau mentafsir maklumat di luar parameter automasi khusus mereka Begitu juga, robot perisian tidak bertindak balas terhadap perubahan dalam ekosistem proses yang mereka berinteraksi melainkan diarahkan berbuat demikian, bermakna, Walaupun perubahan proses kecil di hulu atau hilir automasi boleh. mencairkan atau memusnahkan kesannya.

Pengautomasi Proses Pintar - Memasuki Era AI

Automasi proses pintar menggabungkan keupayaan RPA untuk mengautomasikan tugas, proses atau aliran kerja mudah dengan pertimbangan dan keupayaan pembelajaran AI. Walaupun AI mengendalikan titik keputusan proses utama, robot melakukan kerja rutin yang diperlukan pada setiap langkah Dengan melipat keputusan, automasi kognitif ini boleh mengendalikan tugas yang lebih kompleks dengan lebih cepat tindakan yang sesuai untuk diambil - mengarahkan robot perisian dengan sewajarnya.

Aplikasi pemahaman kontekstual dan penaakulan logik AI membolehkan algoritma membuat keputusan yang pantas, rasional dan pembelajaran mesin (ML) bermakna, dari masa ke masa, sistem AI boleh belajar untuk membuat keputusan yang lebih baik - keputusan yang lebih baik Sejajar dengan metrik kejayaan perniagaan. Dengan cekap mengesan dan menyelesaikan anomali proses, automasi pintar AI memastikan pengoptimuman berterusan keberkesanan robot RPA.

Salah satu kelebihan hebat yang dibawa oleh AI kepada jadual automasi proses ialah keupayaannya untuk mengekstrak pemahaman yang tepat daripada data dan input yang tidak berstruktur. Kotak alat AI dipenuhi dengan aplikasi inovatif yang membolehkan ini, termasuk penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), pengecaman pertuturan, pemprosesan dokumen pintar (IdP) dan pengecaman aksara optik (OCR).

Jadi, sama ada medan borang teks percuma, e-mel, dokumen perniagaan atau pertanyaan pelanggan masa nyata, AI boleh mengekstrak dan maklumat berkaitan perniagaan, dan kemudian bot RPA boleh menggunakan (atau mencetuskan) data yang dibersihkan ini dengan mudah untuk Mengautomasikan proses.

Contoh Automasi Proses Pintar

Bilangan kes penggunaan untuk automasi pintar adalah besar dan berkembang, namun, beberapa aplikasi umum yang lebih tipikal termasuk:

·Kewangan/Akaun: AI boleh membaca invois pembekal atau pelanggan dan mengeluarkan butiran penting seperti jumlah terhutang, tarikh akhir dan nombor pesanan pembelian. Di bahagian akaun yang perlu dibayar, bot RPA kemudian menggunakan data berstruktur ini untuk mengesahkan pesanan pembelian, mengira jumlah pembayaran, menyerahkan pembayaran untuk kelulusan dan memproses pembayaran yang diluluskan. Untuk akaun belum terima, robot menggunakan maklumat ini untuk menghantar peringatan pembayaran automatik, menyelaraskan pembayaran masuk dan membenderakan pembayaran tertunggak kepada sistem AI untuk pengumpulan. Proses pintar yang didorong oleh AI juga sangat berkesan untuk menghalang ketidakpatuhan terhadap proses kewangan yang ketat Contohnya, AI boleh mengesan sama ada invois telah disemak dan diluluskan oleh pekerja yang sama dan menandai anomali - mungkin menghantar bot RPA untuk menghalang pembayaran. .

·Perkhidmatan Pelanggan: Senario yang semakin biasa adalah untuk chatbots berdaya NLP untuk berinteraksi dengan pelanggan, mengumpul maklumat dan mengendalikan pertanyaan biasa. Dari segi sejarah, ia akan menyampaikan soalan rumit kepada ejen manusia yang akan menggunakan maklumat yang relevan yang dikumpulkan oleh alat RPA untuk memproses pertanyaan dengan cekap Walau bagaimanapun, terdapat cabaran baharu dalam GenAI, model bahasa besar (LLM), pemprosesan bahasa dan analisis ramalan bahawa, dalam beberapa kes, AI boleh mengendalikan interaksi pelanggan secara langsung dengan realisme hampir manusia - begitu juga, mendapatkan maklumat kontekstual yang berkaitan daripada bot RPA.

HR: Automasi pintar boleh menyelaraskan banyak proses HR, contohnya, dalam pengambilan dan onboarding, AI menjalankan semakan latar belakang ke atas pekerja baharu dan mengenal pasti sebarang isu, sementara pada masa yang sama, bot menyediakan akaun, mengisi pangkalan data dan Bantuan onboard pekerja baharu dengan menyediakan bahan onboarding yang disesuaikan untuk setiap pekerja.

Sokongan & Keselamatan IT: Profesional IT di seluruh dunia menghadapi pertempuran yang tidak berkesudahan untuk mengelak daripada terkubur dalam tiket meja bantuan untuk isu mudah dan rutin seperti permintaan kata laluan, peruntukan akses dan permintaan kemas kini tiket tengah. Dengan automasi proses pintar, AI chatbot boleh mengendalikan banyak permintaan sokongan IT dan mendiagnosis isu biasa Ia boleh mencetuskan bot RPA untuk menetapkan semula kata laluan, menyediakan akses dan mengemas kini tiket meja bantuan, semuanya beroperasi dalam protokol pematuhan IT perusahaan. Gangguan sistem IT dan serangan berniat jahat adalah ancaman utama kepada kesinambungan perniagaan. Teknologi AI boleh digunakan sebagai barisan pertahanan pertama, memantau status sistem dan tingkah laku pengguna dalam masa nyata untuk mengesan sebarang isu yang berpotensi, capaian data anomali atau aktiviti yang mencurigakan - memberikan amaran untuk tindakan manusia dan mencetuskan protokol keselamatan untuk melindungi infrastruktur kritikal.

Jalan dua hala - AI mendapat manfaat daripada RPA

Seperti yang dinyatakan dalam bahagian sebelum ini, AI telah mempertingkatkan keupayaan perisian RPA. Dengan penambahan AI, skop keberkesanan bot RPA meningkat secara eksponen, dengan bot berkembang menjadi sesuatu yang lebih dekat dengan pekerja digital, yang mampu membuat keputusan dengan fokus ke arah peningkatan diri. . bersih , menyeragamkan dan melabel data latihan daripada pelbagai sistem untuk menyokong sistem AI dan keupayaan membuat keputusan mereka, yang menjimatkan banyak masa dalam penyediaan data manual.

Sambungkan sistem warisan:

RPA boleh menyepadukan sistem warisan dengan alatan AI yang lebih baharu yang mungkin kekurangan penyambung atau API untuk mengakses teknologi lama.

Kefahaman:

Salah satu topik hangat dalam kalangan AI ialah AI kotak hitam, atau ketelusan membuat keputusan. Bot RPA boleh menjejaki langkah yang diambil oleh model AI dan menerangkan cara ia mencapai kesimpulan tertentu.

Human-in-the-loop (HITL):

RPA bot boleh diprogramkan untuk bertindak sebagai jaring keselamatan untuk keputusan kritikal di mana AI mengambil tindakan - khususnya membenderakan output AI yang berpotensi dipersoalkan untuk semakan manusia, contohnya jika AI ​​meluluskan rekod kredit Jika pelanggan mempunyai pinjaman yang lemah, perisian RPA yang mematuhi peraturan yang disediakan untuk menyemak permohonan pinjaman mungkin membenderakannya sebagai tidak patuh (dan berisiko). Bot RPA membantu menggabungkan automasi dan AI dengan meminta semakan manusia, kelulusan atau pengendalian pengecualian untuk output AI yang boleh dipersoalkan.

Memantau prestasi AI:

Bot RPA boleh menjejaki prestasi sistem AI, melihat jika ralat atau penyimpangan masuk dan menandakan isu data. Sistem AI membuat keputusan berdasarkan data yang mereka latih. Kadangkala, jika data yang AI pelajari daripada perubahan, ralat atau berat sebelah boleh merayap ke dalam logik AI dari semasa ke semasa. Robot RPA boleh diprogramkan untuk terus menguji dan menjejaki sejauh mana AI berfungsi. Ringkasnya, perisian RPA boleh meningkatkan, membimbing dan memantau teknologi AI, akhirnya mengubahnya menjadi penyelesaian automasi proses pintar.

Rahsia kepada Kejayaan Automasi PintarKelebihan perniagaan yang dibawa oleh gabungan AI dan RPA tidak dapat dipertikaikan, walau bagaimanapun, untuk memaksimumkan ROI pelaburan automasi dan membuka kunci semua peluang nilai yang tersembunyi dalam proses perusahaan memerlukan pendekatan holistik Pemain ketiga - kecerdasan proses.

Kecerdasan Proses menggabungkan cerapan perlombongan proses terperinci dengan pengetahuan proses piawai untuk menyediakan AI dengan bahasa dan bahan pembelajaran untuk memahami, mengoptimumkan dan mengautomasikan proses hujung ke hujung.

Graf Perisikan Proses menjana "kembar digital" proses perusahaan merentas setiap aplikasi, fungsi perniagaan dan lokasi dalam ekosistem Ia memberikan cerapan terdorong data masa nyata tentang cara perusahaan itu berfungsi dan memproses Cara berinteraksi.

Jika pelaksanaan AI hanya sekuat data yang diberikan kepadanya, Graf Perisikan Proses memastikan asas data yang ideal dan berkembang dari mana sistem AI boleh mengatur dan mengaktifkan bot RPA.

Atas ialah kandungan terperinci AI dan RPA: Cara mereka bekerjasama, dan sebab perniagaan anda memerlukan kedua-duanya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!