Dirbtinis intelektas (DI) ir Robotic Process Automation (RPA) yra jūsų geriausi ginklai siekiant skaitmeninio tobulumo. Nors abu sklandžiai veikia automatizuojant užduotis, jie pasižymi skirtingais metodais ir tikslais.
Pirmasis žingsnis yra visiškai suprasti pagrindinius DI ir RPA skirtumus. Tai ne tik apie tai, kad šie du komponentai tinkamai veiktų. Viskas prasideda nuo veiksmingos automatizavimo strategijos ir baigiasi viso proceso automatizavimu nuo pradžios iki pabaigos.
Šiame straipsnyje nagrinėjamos šios dvi technologijos, aptariamos jų unikalios stiprybės, įvairios taikymo sritys ir tai, kaip jos papildo viena kitą, kad sukurtų didesnę vertę, padidintų produktyvumą ir pagerintų operacinį efektyvumą įvairiose pramonės šakose.
Pasinerkime į tai.
DI-RPA
Nors RPA puikiai tinka automatizuoti taisyklėmis paremtas ir pasikartojančias užduotis, DI suteikia kognityvinių gebėjimų, leidžiančių priimti protingesnius sprendimus ir valdyti sudėtingesnius procesus. Jei siekiate visapusiškos skaitmeninės transformacijos ir verslo procesų optimizavimo – tai yra sprendimas. Kartu DI ir RPA automatizuoja ne tik veiksmus, bet ir žmogaus mąstymo procesus.
Robotic Process Automation
Jei norite automatizuoti pasikartojančias užduotis, kurios paprastai yra taisyklėmis pagrįsti procesai, šis sprendimas kaip tik jums. Jis naudoja programinius robotus (dažnai vadinamus programinių robotų technologija arba RPA botais), kad imituotų žmogaus veiksmus, sąveikaujančius su programomis per vartotojo sąsają. Jie atlieka pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas, duomenų ištraukimas, formų pildymas ir ataskaitų generavimas. RPA ypač veiksmingas didelės apimties, paprastiems procesams su struktūruotais duomenimis ir gali būti itin naudingas dirbant su senesnėmis sistemomis, kur API integracija nėra įmanoma.
Dirbtinis intelektas
DI kuria intelektualias programas, galinčias imituoti žmogaus intelektą, įskaitant mąstymą, mokymąsi ir problemų sprendimą. Tai apima sudėtingų algoritmų ir didelių duomenų rinkinių naudojimą, leidžiantį mašinoms mokytis iš duomenų ir priimti sprendimus remiantis tuo tyrimu. DI gali atlikti sudėtingas užduotis, kurioms reikia intelekto, tokias kaip raštų atpažinimas, numatomoji analizė ir NLP apdorojimas. Skirtingai nei RPA, jis sukurtas mokytis ir tobulėti laikui bėgant be rankinio įsikišimo, analizuojant duomenis ir grįžtamąjį ryšį. Jis orientuojasi į kognityvinę automatizaciją, automatizuodamas žmogaus mąstymą, o ne tik veiksmus.
Mašininis mokymasis
Tai yra pagrindinė dirbtinio intelekto dalis, leidžianti sistemoms mokytis ir tobulėti remiantis patirtimi, jų aiškiai neprogramuojant. Ji apima algoritmus ir statistinius modelius, kurie leidžia kompiuteriams mokytis raštų iš duomenų, daryti prognozes arba priimti sprendimus remiantis tais duomenimis ir laikui bėgant gerinti savo veikimą per iteracijas. Mašininio mokymosi modeliai yra itin svarbūs apdorojant iš dalies struktūruotus ir nestruktūruotus duomenis, kurie kelia didelį iššūkį tradicinei Robotic Process Automation technologijai.
Pavyzdžiui, jį galima apmokyti interpretuoti įvairius sąskaitų faktūrų formatus, taip užtikrinant tikslų sąskaitų apdorojimą. Kartu su natūralios kalbos apdorojimu (NLP), skirtu suprasti žmogaus kalbą, ir kompiuterine rega, skirta vaizdinei informacijai interpretuoti, mašininis mokymasis papildo automatizavimą, suteikdamas sudėtingiems procesams žmogui būdingas kognityvines galimybes. Esminis skirtumas tas, kad nors daugelis DI įrankių naudoja mašininį mokymąsi, kad taptų protingesni, RPA įrankiai išlaiko nuoseklius programinius robotus nekintančioms užduotims, be išmaniojo sprendimų priėmimo.
DI capabilities
Jos gerokai pranoksta vien automatizavimą, leisdamos sistemoms tvarkytis su dinamiškomis ir kintančiomis situacijomis, kurioms reikia intelekto. Naudodamas kompiuterinę regą, DI gali suprasti vaizdinę informaciją, kas yra itin svarbu tokioms užduotims kaip objektų atpažinimas, vaizdų klasifikavimas ar net robotų pagalba naršant vartotojo sąsają. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) leidžia DI suprasti ir generuoti žmogaus kalbą tokiose srityse kaip pokalbių robotai, nuotaikų analizė ir kalbos vertimas. Šios galimybės leidžia DI pagrįstai automatizacijai apdoroti nestruktūruotus ir iš dalies struktūruotus duomenis – sritį, kurioje vien RPA susidurtų su sunkumais, jei kiekvienam galimam scenarijui nebūtų aiškiai suprogramuotas. DI rinka toliau ypač sparčiai auga, o tai rodo didėjančią šių pažangių automatizavimo technologijų paklausą.
RPA ir DI sinergija: stiprybių derinimas išmaniajai automatizacijai
Įsivaizduokite, kad turite du geriausius karius savo armijoje. Jūs, kaip vadovas, treniravote juos nuo pat jų egzistavimo pradžios, kad jie geriausiai suprastų jūsų strategiją. Stebite juos mūšyje ir suprantate, kad, jei suteiksite jiems tinkamas kryptis ir patarimus, jie ves jūsų armiją užkariauti visą pasaulį.
Šie kariai yra RPA ir DI, glaudžiai dirbantys kartu.
RPA efektyviai tvarko didelės apimties, monotoniškas užduotis ir duomenų įvedimą, o DI suteikia duomenų analizę ir raštų atpažinimą sudėtingam sprendimų priėmimui.
Ši sinergija leidžia sumažinti žmogaus įsikišimą iki minimumo ir skatina nuolatinį mokymąsi bei procesų optimizavimą.
Pavyzdžiui:
finansų sektoriuje RPA gali valdyti duomenų rinkimą ir duomenų įvedimą hipotekos paraiškoms, o DI algoritmai analizuoja didelius duomenų rinkinius kredito rizikai įvertinti ir užtikrinti atitiktį KYC reikalavimams,
draudimo sektoriuje RPA automatizuoja polisų atnaujinimą, o DI sustiprina sukčiavimo aptikimą analizuodamas ankstesnius reikalavimus ir klientų elgseną, identifikuodamas sudėtingas sukčiavimo schemas,
mažmeninė prekyba gauna naudos iš RPA ir DI per optimizuotą atsargų valdymą, paklausos prognozavimą ir dinaminį kainų optimizavimą, paremtą vartotojų elgsena ir rinkos sąlygomis,
turto valdyme RPA botai gali automatizuoti ataskaitų generavimą, sąveikaudami su įvairiomis vidinėmis ir išorinėmis sistemomis, kad sukurtų ir išplatintų finansines ataskaitas, taip sumažindami ciklo laiką ir administracines pastangas,
klientų įtraukimo procesai gali būti pagerinti naudojant DI pagrįstą automatizaciją išmaniam duomenų išgavimui iš dokumentų, sukčiavimo veiklų nustatymui ir tikslumo gerinimui.
Nors RPA diegimas gali būti greitesnis ir ekonomiškesnis paprastiems procesams, DI taikymas dažnai reikalauja daugiau išteklių dėl specializuotų įgūdžių ir didelių duomenų rinkinių poreikio. Tačiau DI ir RPA derinio mastelio keitimo galimybės ir prisitaikymas prie sudėtingesnių procesų yra neabejotini. Toks išmaniosios automatizacijos požiūris gali pagerinti operacinį efektyvumą ir padidinti investicijų grąžą įvairiose pramonės šakose.
Pagrindiniai skirtumai: RPA vs. DI
Norint dar aiškiau atskirti DI ir RPA, svarbu atsižvelgti į kelis esminius skirtumus:
| NAUDA | DI | RPA |
| Sudėtingumas | Dirbtinis intelektas yra iš esmės sudėtingesnis nei RPA, nes jam reikia pažangių algoritmų, didelių duomenų rinkinių ir sudėtingų modelių mokymuisi bei sprendimų priėmimui. | RPA, priešingai, yra palyginti paprasta, nes remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis ir procesais. |
| Mokymosi gebėjimas | Dirbtinis intelektas sukurtas mokytis iš duomenų ir grįžtamojo ryšio, todėl jis gali tobulėti ir evoliucionuoti laikui bėgant be žmonių darbuotojų įsikišimo. | RPA, tačiau, gali tik laikytis iš anksto nustatytų taisyklių, išlaikydama nuoseklumą, bet neturėdama įgimtų mokymosi galimybių. |
| Lankstumas | Dirbtinis intelektas siūlo didesnį lankstumą ir prisitaikymą, nes jį galima apmokyti atlikti įvairias sudėtingas užduotis ir procesus. | RPA yra sukurta konkrečioms, pasikartojančioms užduotims ir gali reikalauti rankinių pakeitimų arba perprogramavimo naujiems procesams ar darbo eigos pokyčiams. |
| Žmogaus įsitraukimas | DI gali veikti autonomiškai ir priimti sprendimus, remdamasis tuo mokymusi, su minimaliu žmogaus įsikišimu. | RPA paprastai reikalauja tam tikro žmogaus įsikišimo ir priežiūros, ypač sprendžiant išimtis automatizuotuose procesuose. |
| Įgyvendinimo laikas | DI diegimas paprastai yra daug laiko reikalaujantis procesas, kuriam reikia didelio duomenų kiekio, sudėtingų algoritmų ir specializuotų žinių. | RPA gali būti įdiegta palyginti greitai, dažnai per kelias savaites ar mėnesius, nes jai tereikia iš anksto nustatytų taisyklių rinkinio. |
| Įgūdžių rinkinys | DI diegimas reikalauja specializuotų duomenų mokslo, mašininio mokymosi ir programinės įrangos kūrimo įgūdžių, todėl jis gali būti sudėtingesnis ir brangesnis. | RPA diegimui pakanka bendresnio programinės įrangos kūrimo įgūdžių rinkinio. |
| Kaina | Dėl specializuotų įgūdžių ir pažangių technologijų poreikio DI diegimas gali būti brangesnis. | RPA dažnai yra ekonomiškesnė ir gali greičiau grąžinti investicijas. |
| Mastelio keitimas | Čia laimi DI. Jo gebėjimas mokytis iš duomenų ir prisitaikyti prie naujų procesų daro jį iš prigimties labiau pritaikomą besikeičiančioms aplinkoms. | Kaip ir DI, RPA gali būti išplečiama didesniems ir sudėtingesniems verslo procesams. |
| Naudojimo atvejai | Kaip minėta anksčiau, dirbtinis intelektas taikomas sudėtingoms užduotims, tokioms kaip sukčiavimo aptikimas, numatomoji analizė ir natūralios kalbos apdorojimas. | RPA geriausiai tinka didelės apimties, rutinėms užduotims, tokioms kaip duomenų įvedimas, duomenų ištraukimas ir ataskaitų kūrimas. |
| Integracija | DI gali reikalauti sudėtingesnės integracijos ir pritaikymo, kad sklandžiai veiktų su esamomis sistemomis. | Čia laimi RPA, tačiau tiek DI, tiek RPA gali būti integruojami su kitomis sistemomis, kad būtų automatizuoti viso ciklo verslo procesai. |
Kada diegti RPA, o kada integruoti DI?
Pradėkite nuo mažų žingsnių, pirmiausia įdiegdami RPA, o tuomet išplėskite automatizavimo apimtį įgyvendindami DI. RPA idealiai tinka procesams, kuriuose atliekamos tos pačios užduotys vėl ir vėl. Tokie procesai dažnai užima daug laiko, naudoja didelės apimties duomenis, laikosi nustatytų taisyklių, reikalauja minimalaus žmogaus įsikišimo ir apima duomenų perdavimą tarp kelių sistemų. Jie dažnai laikomi „lengvai pasiekiamais vaisiais“, suteikiančiais greitą naudą ir trumpą pateikimo į rinką laiką.
Kai Robotic Process Automation jau sukuria pagrindą taisyklėmis pagrįstų procesų automatizavimui, DI įdiegti sudėtingesniems procesams tampa lengviau. Ideali DI pagrįstos automatizacijos taikymo sritis apima procesus, kuriems reikia numatomosios analizės (pvz., atsargų prognozių, paskolų nevykdymo), yra labai kintantys ir nepriklauso nuo fiksuotų taisyklių arba remiasi įvairių tipų duomenimis.
Pažvelkime į paprastą pavyzdį: jei sąskaitų faktūrų formatas labai skiriasi, mašininio mokymosi modelius galima apmokyti skaityti, interpretuoti ir mokytis iš įvairių duomenų rinkinių, kad būtų pasiektas tikslesnis sąskaitų apdorojimas ir pagerintas efektyvumas.
Iššūkiai ir aspektai, į kuriuos reikia atsižvelgti diegiant RPA ir DI
Turite pagalvoti apie RPA ir DI integravimo iššūkius. Jei gaunate didelę naudą, visada yra kažkas, ką galite padaryti geriau, tiesa?
- Sunku sukurti automatizavimo platformą – integruoto sprendimo, kuris sujungia ir išnaudoja RPA ir DI galimybes, kūrimas reikalauja kruopštaus planavimo ir vystymo. Šiuo atveju dažnai rekomenduojama bendradarbiauti su automatizavimo technologijų tiekėjais ir pradėti nuo mažesnio masto prototipų.
- Užtikrinti atsakingą DI diegimą – siekiant išvengti etinių, privatumo ir saugumo problemų. Rizikų mažinimas apima patikrintų DI modelių pasirinkimą, duomenų saugumo prioritetizavimą ir žmogaus priežiūros įtraukimą prieš duomenų perdavimus bei tarp automatizuotų procesų, kad būtų galima aptikti klaidas ir užtikrinti etiškus sprendimus.
- Tarpdiscipliniai įgūdžiai, patirtis ir kompetencijos – RPA ir DI integravimas reikalauja daugiadalykio požiūrio, apjungiančio žinias apie automatizavimo technologijas, DI algoritmus, duomenų analizę ir konkrečios srities ekspertizę. Rasti šių technologijų specialistų yra sudėtinga, bet įmanoma.
RPA ir DI ateitis
Dirbtinio intelekto ir RPA ateitis kartu neturi ribų. Šios automatizavimo technologijos tampa būtinos norint neatsilikti nuo augančių poreikių. Pastaruoju metu išaugęs Generatyvinio DI (GenAI) populiarumas sudarė sąlygas reikšmingam RPA ir DI deriniui tam tikruose automatizavimo etapuose, kuriuose kuriamas naujas turinys, susijęs su verslo procesais. Šis metodas dažnai taikomas elektroninės prekybos komunikacijoje, pavyzdžiui, po pirkimo siunčiamuose pranešimuose ir prenumeratos valdyme, leidžiant pasiekti didesnę personalizaciją ir efektyvesnį pasiūlymų įgyvendinimą. GenAI gali kurti žinutes, atliepiančias konkrečius potencialaus kliento poreikius, o tai lemia didesnį registracijų ir pajamų augimą.
Prognozuojama, kad pasaulinė DI rinka iki 2027 m. pasieks 733,7 mlrd. USD, o RPA rinka iki 2026 m. – 7,46 mlrd. USD (pagal GlobeNewswire). Abu šie sektoriai taip pat siūlo platų darbo pozicijų spektrą – nuo DI inžinierių ir duomenų mokslininkų iki RPA kūrėjų ir architektų, o tai rodo nuolatinę šių techninių įgūdžių paklausą. Galiausiai holistinis požiūris į procesų automatizavimą, naudojant išmaniąją automatizavimo platformą, gebančią natūraliai veikti tiek su RPA, tiek su DI, gali suteikti klientams galimybę pasiekti visos organizacijos masto tikslus.
Jūs žinote, kad jūsų verslas nebegali sau leisti tik menkų patobulinimų. Jei norite žengti toliau nei „bandomieji botai“ ar „koncepcijos įrodymai“ ir pereiti prie visapusiškos, plečiamos išmaniosios automatizacijos strategijos – kur RPA ir generatyvinis DI iš tikrųjų atlieka svarbų vaidmenį – jums reikia tam sukurtos platformos.
Bet praleiskime bereikalingas kalbas: rezervuokite laiką susitikimui su mumis. Mes jums parodysime tikrą architektūrą, kurioje GenAI yra integruotas į automatizavimo procesus (o ne pridėtas kaip vėlyvas priedas). Taip pat numatysime žingsnius, nuo kurių galite pradėti vertės didinimą.
Paverskime jūsų „kas būtų, jeigu“ į jūsų naują standartinį veiklos modelį.
