Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — технология, которая автоматизирует монотонную, повторяющуюся работу, традиционно выполняемую людьми, — это большой бизнес. По оценкам Forrester, RPA и другие области искусственного интеллекта создали рабочие места для 40% компаний в 2019 году, и десятая часть стартапов теперь нанимает больше цифровых работников, чем людей. Согласно опросу McKinsey, по крайней мере треть видов деятельности может быть автоматизирована примерно в 60% профессий. И в своем последнем отчете Trends in Workflow Automation Salesforce сообщает, что 95% ИТ-лидеров отдают приоритет автоматизации рабочих процессов, а 70% видят эквивалент экономии более четырех часов на одного сотрудника в неделю.
Переключение повторяющихся задач на функции RPA не только устраняет ошибки, но и обеспечивает значительную экономию средств. Это связано с тем, что RPA устраняет узкие места рабочих процессов, обработки данных и документации, обеспечивая при этом контрольные журналы и снижая затраты на соблюдение требований и риски. По словам Кевина Бакли (Kevin Buckley) из компании Technicent, RPA также может стимулировать интеграцию наследия и оцифровку записей и обеспечить принятие решений на основе данных и “путь к когнитивным” технологиям.
Но по мере того, как RPA расширяется до все более сложных областей, сама технология становится все сложнее. Это затрудняет для лиц, принимающих бизнес-решения, понимание того, где и когда RPA может быть уместным, с учетом их отрасли и конкретных проблем.
RPA: Что это?
RPA — это категория программного обеспечения, которое автоматизирует задачи, традиционно выполняемые человеком, с помощью программных роботов, которые следуют набору правил и взаимодействуют с корпоративными системами через пользовательские интерфейсы. Эти роботы могут выполнять повторяющиеся задачи, проводить системную интеграцию и автоматизировать транзакции от уровня задачи до уровня предприятия с помощью запланированной оркестровки.
Однако в этом определении есть нюанс. RPA часто начинается с того, что называется обнаружением внутренних задач или интеллектуальным анализом процессов. Клиент RPA извлекает данные журналов из существующих систем — включая настольные, ИТ- и почтовые приложения и рабочие процессы для выявления первопричин проблем с помощью рекомендаций, ключевых показателей эффективности и многого другого. Захват задач — это следующий шаг в цепочке внедрения. Это происходит, когда сотрудники проходят через рабочий процесс, который они хотели бы автоматизировать, делая скриншоты, используя конструкторы перетаскивания и объединяя данные, такие как имена окон и описания, в документ определения процесса.
Большинство платформ RPA используют ИИ для сопоставления задач с возможностями автоматизации и выявления наиболее частых шаблонов из данных, записи метрик из приложений, включая шаги и время выполнения. Возможности понимания документов позволяют этим платформам принимать, анализировать и редактировать PDF-файлы и изображения, даже с почерком, флажками, подписями, повернутыми или перекошенными элементами и низким разрешением.
Алгоритмы компьютерного зрения позволяют программному обеспечению RPA распознавать и взаимодействовать с экранными полями и компонентами, такими как Flash и Silverlight. Опираясь на искусственный интеллект, оптическое распознавание символов и приблизительное соответствие строк, роботы RPA могут “видеть” интерфейсы виртуальных рабочих столов через такие клиенты, как Citrix, VMware, Microsoft RDP и VNC.
Типы роботов
Не все роботы RPA созданы равными. Платформы, такие как UiPath, предлагают три типа роботов: обслуживаемые, необслуживаемые и гибридные.
Роботы-помощники действуют подобно персональному ассистенту, который находится на компьютере пользователя, выполняя серию действий, инициируемых пользователем, и выполняя простые, повторяющиеся задачи. В отличие от них, роботы без присмотра требуют очень небольшого вмешательства для выполнения интенсивных рабочих нагрузок по обработке данных и управлению ими. Гибридные роботы, как следует из их названия, представляют собой комбинацию обслуживаемых и необслуживаемых роботов и обеспечивают поддержку пользователей и внутреннюю обработку в едином решении.
Выбор типа робота RPA для развертывания зависит от приложения. Поскольку обслуживаемые роботы адаптированы к требованиям пользователя, они предназначены для контакт-центров, полевых продаж, розничной торговли, сервисных инженеров и страховых агентов. Масштабируемый характер автоматических роботов делает их пригодными для обработки заявок, заявлений и счетов, а также для поиска и извлечения данных и документации. Что касается гибридных роботов, они, как правило, лучше всего работают в сквозных сценариях, таких как управление персоналом, обработка приложений, предоставление услуг, поддержка клиентов и взаимодействие.
Независимо от типа бота, платформы RPA обычно используют масштабируемость в своих технологических преимуществах. Например, стартап WorkFusion утверждает, что его боты объединяются и делятся знаниями по всей экосистеме ботов, чтобы создать сетевые эффекты, от которых выигрывают все его клиенты.
Оркестровка
Программное обеспечение RPA позволяет клиентам управлять тысячами — или десятками тысяч — роботов с одной панели мониторинга. Клиенты могут просматривать задачи роботов и сопроводительные документы, предпринимать корректирующие действия в случае возникновения узкого места, а также визуализировать сложность автоматизации и затраты на окупаемость. Некоторые программные продукты предлагают наборы инструментов, которые разработчики могут использовать для заимствования готовых действий автоматизации, интеграции сторонних компонентов, совместного использования и повторного использования компонентов. Программное обеспечение RPA также обычно позволяет клиентам импортировать свои собственные модели машинного обучения или выбирать из рынка готовых опций и следить за версиями.
В области искусственного интеллекта и машинного обучения Indico и другие поставщики RPA применяют такие методы, как трансферное обучение — когда модель, адаптированная к одной задаче, используется для другой, связанной с ней задачи — для более эффективного развертывания неструктурированного контента. Готовые модели компании, обученные на больших наборах документов, якобы учатся анализировать отраслевые данные всего на нескольких сотнях обучающих примеров.
Соединители также добавляют огромное значение в мире RPA. Например, RPA startup Bizagi интегрируется с когнитивными службами Azure, чтобы автоматически распознавать новые виды бумажных форм и извлекать из них данные. Источники включают контракты, формы претензий, электронные письма, электронные таблицы, заказы на покупку и полевые отчеты. И Blue Prism предлагает библиотеку, которая дает партнерам и клиентам возможность создавать, делиться и развертывать плагины для решений RPA компании.
Преимущества
RPA может выполнять огромное количество различных задач, от аудита контрактов и привлечения клиентов до коммерческого андеррайтинга, анализа финансовых документов, обработки ипотечных кредитов, проверки платежных форм и анализа страховых претензий. Это одна из причин, по которой общий рынок RPA, как ожидается, будет расти более чем на 7% ежегодно в течение следующих нескольких лет и достигнет $379,87 млн к 2027 году по сравнению с $182,8 млн в 2019 году.
В начале пандемии компании RPA, такие как Automation Anywhere, работали с медицинскими центрами для внедрения ботов и автоматизации трудоемких процессов. Например, Olive, стартап автоматизации здравоохранения на базе Columbus, использовал комбинацию компьютерного зрения и RPA для поддержки операций тестирования COVID-19 путем упрощения ручного ввода данных. UiPath сотрудничал с дублинской больницей для обработки тестовых наборов COVID-19, что позволило лаборатории больницы на месте получать результаты в течение нескольких минут и экономило отделение сестринского ухода в среднем три часа в день.
Помимо здравоохранения, Gryps, стартап RPA, ориентированный на строительную промышленность, применяет машинное обучение для организации файлов и документов строительных проектов. Для конференц-центра Джавитса в Нью-Йорке программное обеспечение Gryps автоматически проглотило более 20 000 документов и 100 000 точек данных, сопоставило их и передало команде Джавитса, причем, по оценкам, экономия составила сотни часов рабочего времени персонала.
Число отраслей, к которым прикасается RPA, продолжает расти, и в отчете Deloitte прогнозируется, что эта технология достигнет “почти всеобщего внедрения” в течение следующих пяти лет. Согласно тому же отчету, 78% организаций, которые уже внедрили RPA (средний срок окупаемости которых составляет от 9 до 12 месяцев), ожидают “значительного” увеличения своих инвестиций в эту технологию в течение следующих трех лет.
Проблемы безопасности
Это вовсе не означает, что у RPA нет проблем. Учетные данные, которые предприятия предоставляют технологии RPA, являются потенциальной точкой доступа для хакеров. При работе с сотнями или тысячами роботов RPA с идентификаторами, подключенными к сети, каждый из них может стать атакующим кораблем, если компании не применят методы безопасности, ориентированные на идентификацию.
Частично проблема заключается в том, что многие платформы RPA не фокусируются на решении проблем безопасности. Это происходит потому, что они оптимизированы для повышения производительности и потому, что некоторые решения безопасности слишком дороги для развертывания и интеграции с RPA.
Конечно, первым шагом к решению дилеммы безопасности RPA является признание того, что она существует. Понимание того, что у работников RPA есть идентичности, дает ИТ и группам безопасности преимущество, когда речь заходит о защите технологии RPA до ее внедрения. Организации могут расширить свою идентичность и управление (IGA), чтобы сосредоточиться на “почему”, а не на “как”. Через сильный процесс IGA компании, принимающие RPA, могут реализовать модель нулевого доверия для управления всеми идентичностями — от человека до машины и приложения.
Также может помочь настройка управления привилегированным доступом (PAM), которая может защищать и управлять системами RPA. Системы PAM позволяют предприятиям обеспечивать безопасность, контроль и аудит учетных данных и привилегий, используемых технологией RPA, без ущерба для рентабельности инвестиций (ROI).
Рентабельность
Проблемы RPA не ограничиваются безопасностью. Deloitte сообщает, что 17% организаций сталкиваются с сопротивлением сотрудников при пилотном внедрении RPA и что 63% этих организаций борются за то, чтобы соответствовать ожиданиям времени для его реализации. Но отдача от инвестиций RPA часто перевешивает трудности в развертывании. По данным Everest Group, лучшие исполнители зарабатывают почти в 4 раза на своих инвестициях в RPA, в то время как другие предприятия зарабатывают почти в два раза. По оценкам Gartner, к 2024 году организации смогут снизить операционные расходы на 30%, объединив технологии автоматизации, такие как RPA, с переработанными операционными процессами.
“Первая волна роботизированной автоматизации процессов принесла мощь технологии на рабочие столы пользователей во всех отраслях промышленности и компаниях всех размеров. Сегодня мы видим появление второй волны, — недавно сообщил VentureBeat по электронной почте генеральный директор WorkFusion Алекс Ляшок (Alex Lyashok). — Облачные роботы с поддержкой искусственного интеллекта приносят интеллектуальную автоматизацию на все предприятия”.
Источник: https://venturebeat.com/2021/05/02/what-is-robotic-process-automation/