Интеллектуальная автоматизация процессов IPA (Intelligent Process Automation)

Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) — это комбинация технологий управления цифровыми процессами и их автоматизации. IPA должен повысить эффективность операций, производительность сотрудников и эффективность реагирования на запросы клиентов. Она также должна снизить операционный риск с целью создания эффективной операционной среды.

IPA разработан, чтобы помочь работникам выполнять ручные, повторяющиеся и рутинные задачи, которые раньше выполнялись вручную. Технологии IPA, включают роботизированную автоматизацию процессов IPA (Robotic Process Automation), искусственный интеллект AI (Artificial Intelligence), машинное обучение и автоматизацию цифровых процессов DPA (Digital Process Automation). Благодаря этим технологиям — особенно с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения — инструмент IPA должен научиться настраивать и улучшать поток процессов для создания интеллектуального процесса. Он должен уметь учиться и со временем улучшаться.

IPA важен для автоматизации все большей и большей части рабочих мест на предприятии. IPA позволяет пользователям быстрее и проще масштабировать сценарии использования автоматизации и выполнять более сложные задачи, такие как автоматическое обнаружение объектов на экране или использование таких технологий, как обработка естественного языка NLP (Natural Language Processing).

Из чего состоит IPA

Понимание того, что такое IPA и что он может делать, начинается с того, какие технологии используются, чтобы сделать это возможным. Эти технологии включают RPA, AI, машинное обучение и DPA.

• AI — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. ИИ можно использовать для анализа данных быстрее, чем люди, при распознавании закономерностей и извлечении уроков из прошлых выборов.
• Машинное обучение — это тип ИИ, который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты. Алгоритмы машинного обучения могут использовать исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.
• RPA — это инструмент автоматизации программного обеспечения, который может помочь в автоматизации задач. Он может выполнять задачи на основе правил, а также обычно включает в себя искусственный интеллект и машинное обучение. Обычно RPA используется для сокращения трудоемких задач.
• DPA — это программное обеспечение, используемое для автоматизации задач с целью завершения и оптимизации рабочего процесса. DPA фокусируется на автоматизации или частичной автоматизации задач, связанных с бизнес-практиками, которые обычно требуют взаимодействия с человеком.

Другие технологии IPA, могут также включать средства NLP или использования когнитивных агентов. Комбинируя эти технологии, предприятие может автоматизировать трудоёмкие задачи, и может быстро адаптироваться к изменениям задач.

RPA против IPA: в чем разница?

Интеллектуальная автоматизация процессов и роботизированная автоматизация процессов — схожие процессы. Для IPA требуется фундамент RPA. Однако IPA может охватывать больший объем работы, чем RPA. RPA обычно используется для определенных процессов, основанных на правилах. Для сравнения, IPA используется для более сложных операций, которые могут выиграть от использования AI, машинного обучения, NLP, прогнозной аналитики и других технологий, включая RPA. IPA также может обрабатывать больше типов форматов данных, а также обеспечивать больше типов интеллектуального принятия решений. И IPA, и RPA имеют свои преимущества и свои сценарии использования. Кроме того, эффективная стратегия IPA требует от ИТ-специалистов и специалистов по обработке данных более глубокого сотрудничества, чем это необходимо для RPA.

IPA — это также термин, похожий на автоматизацию бизнес-процессов BPA (Business Process Automation), который может использоваться как другой аналогичный термин.

Преимущества IPA:

• автоматизация ранее выполнявшихся вручную и повторяющихся задач;
• повышение производительности труда за счёт освобождения от рутинных задач;
• координация работы программных систем и сотрудников;
• обеспечение сквозной видимости процессов и пути клиента;
• повышение качества обслуживания клиентов;
• уменьшение ошибок обработки;
• снижение операционных расходов и времени обработки транзакций;
• облегчение адаптации к изменениям в производственном процессе.

Варианты использования в настоящем и будущем

Поскольку IPA и RPA схожи в своих основах, то при наличии стабильной среды RPA, предприятия могут расширить эту среду с помощью IPA. Используя IPA, организации могут заменить ранее выполняемые вручную и повторяющиеся задачи, интерпретировать текст с помощью NLP, принимать решения на основе машин с помощью машинного обучения, обеспечивать отслеживание систем и людей, а также предлагать клиентам предложения с помощью когнитивных агентов.

Организации могут использовать IPA для разработки более широкой стратегии вокруг RPA. Вместо того, чтобы развёртывать все технологии, связанные с IPA, по отдельности, IPA может связать их вместе, чтобы сформировать более гибкие и стабильные бизнес-операции.

Страховые компании, банки и другие организации могут использовать IPA. Примером использования IPA может быть ситуация, когда организации необходимо собрать данные для клиентов, что обычно занимает много времени. Инструмент IPA может интерпретировать необходимый текст и принимать решения о том, как поделиться этими данными, и предлагать клиентам предложения на основе их ввода.

Согласно глобальному исследованию робототехники, проведённому компанией Deloitte в 2019 году, руководители оценивают, что интеллектуальная автоматизация обеспечит в среднем снижение затрат на 22% и увеличение доходов на 11% в течение следующих нескольких лет. IPA становится все более популярным, поскольку все большее число поставщиков начинают предлагать продукты IPA и средства автоматизации рабочих процессов.