Gebruik KI-gemeganiseerde hiperoutomatisering vir organisatoriese besluitneming

Hedendaagse ondernemings moet besluitdinamika transformeer deur outomatisering-geaktiveerde werkvloeie aan te neem en KI-gemeganiseerde hiperoutomatisering aan die bopunt van digitale transformasie te prioritiseer. So hoekom verras hierdie verskynsel wat onlangs uiteengesit is, nywerhede?

Bestaande vakkundige werke bied hoofsaaklik die teoretiese grondslae van Robotiese proses outomatisering (RPA) of die bedryfspesifieke implikasies daarvan binne spesifieke domeine, veral finansies, vervaardiging of gesondheidsorg. Om die bogenoemde raaisel toe te lig, het hierdie artikel ten doel om die huidige stand van die kuns van RPA te ontleed en die konvergerende impak van Kunsmatige Intelligensie (KI) en Masjienleer (ML) tegnologieë te ondersoek. Inherent bied dit 'n empiriese studie om potensiële gapings in die 'hiperoutomatisering' konteks as 'n sleutel instaatsteller in besluitneming.

Inleiding: Hiperoutomatisering wat in die kollig kom

Hiperoutomatisering kom na vore as 'n veelvlakkige strategie wat toonaangewende tegnologieë soos Robotic Process Automation (RPA), Kunsmatige Intelligensie (AI), Masjienleer (ML), Natuurlike Taalverwerking (NLP) en voorspellende analise integreer om 'n hiperoutomatiseerde omgewing te skep om optimale af te lei resultate. Eenvoudig gestel, dit is 'n voortreflike iterasie van intelligente outomatisering. In die moderne besigheidskonteks is hiperoutomatisering 'n tegnologiese ekstrapolasie om die onderneming se digitale reis te versterk deur belangrike innovasie-inisiatiewe, KI-aanneming te versnel en digitale besluitneming te dryf. Dit vereis van organisasies om 'n omvattende, buite-in-benadering tot hul sakegevalle te neem. Dit kan prosesskuld doeltreffend aanspreek wanneer saketegnoloë duidelike outomatiseringsdoelwitte het en gereedskap oordeelkundig gebruik soos nodig.

Gartner voorspel dat die wêreldwye besteding aan sagtewaretegnologieë wat hiperoutomatisering moontlik maak, USD sal bereik 1.04 triljoen teen 2026. Volgens Precedence Research sal die hiperoutomatiseringsmarkgrootte USD tref 197.58 miljard deur 2032.

Hiperoutomatisering kan wetenskaplik gedefinieer word as die taktiese gebruik van geïntegreerde outomatiseringsinstrumente om funksies tot hul maksimum potensiaal te optimaliseer, en sodoende verhoogde produktiwiteit, verbeterde operasionele doeltreffendheid en aansienlike kostebesparings te bereik.

RPA Bots Word Super Bots: Bestuur Intelligente Besluitneming

RPA-bots wat oorspronklik op reëlgebaseerde programme gewerk het deur leerpatrone en die nabootsing van menslike gedrag vir die uitvoering van herhalende en geringe take, het superbots geword, met Conversational AI en Neurale Netwerk-algoritmes wat in werking tree. Hierdie selflerende agente konfigureer kognitiewe redenasie en laat RPA-bots toe om komplekse take op bekwame wyse te outomatiseer met minimale (bygewoonde bots) of nul (ontoesig bots) menslike ingryping. Die risiko-omsigtigheid lê egter hier by die transformasie van konvensionele RPA na sy gevorderde afgeleide, wat kognitiewe outomatisering aandryf. In baie gevalle misluk besigheidstegnoloë om op hul RPA-inisiatiewe te skaal, hetsy weens 'n gebrek aan uitvoeringstrategie, 'n swak gedefinieerde besigheidsgeval, of die verkeerde keuse van prosesse om te outomatiseer. ’n Forrester-studie sê dit 52 persent van gebruikersgroepe het beweer dat hulle sukkel om hul RPA-program te skaal.

RPA bestaan ​​al meer as twee dekades en lewer deterministiese uitkomste deur gebruik te maak van gestruktureerde data in gebiede soos Enterprise Resource Planning (ERP) en Customer Relationship Management (CRM). Primitief, RPA-haalbaarheid hang af van lae kognitiewe eise en minimale uitsonderingshantering. Onlangse gevallestudies toon egter gevalle waar KI-aangedrewe RPA-bots die vermoë demonstreer om subjektiewe oordeel te maak, interpretasievaardighede te gebruik en veelvuldige gevalle-uitsonderings te hanteer.

Integrasie van generatiewe KI en groot taalmodelle (LLM) met RPA verbeter virtuele agente se kognitiewe vermoëns, wat mensagtige interaksies en persoonlike terugvoer moontlik maak deur klante se voorkeure te leer. Die IT-diensbestuur-landskap is versterk met 24*7 beskikbaarheid, wat algemene kwessies aanspreek soos netwerkfoutsporing, sagteware-opdateringinstallasie en wagwoordterugstellings.

Organisasies neem toenemend die #Bring-Your-Own-Bots-tendens aan, en integreer Conversational AI-nutsgoed met API's in hul RPA-ekosisteem, en elimineer dus die behoefte aan menslike hulpbronne in besluitneming tydens kliëntbetrokkenheid. Hierdie verskuiwing sal na verwagting teen 2024 die norm word.

KI- en ML-opleidingsalgoritmes op atoomvlak vir diep 'leer' en 'denke'

Tussen aansluitings van elke werkvloei vind besluitneming op 'n korrelvlak plaas, waar sagteware-robotte stringe gestruktureerde en ongestruktureerde data in hoë volume profiel om outomatisering oor besigheidsprosesse heen te orkestreer.

Sentraal tot diep leer is die ML-gebaseerde Neurale Netwerk-algoritmes, wat die besluitnemingsproses by diskrete datapunte op 'n kwantumskaal dramaties omskep het. Dit dring deur tot die groot data—data-invoer wat volumineus, verspreid en onvolledig is. Dit loop iteratief leer en voorspellings binne waarskynlikheidsparameters en lei uiteindelik 'n uitset af.

Optical Character Recognition (OCR) tegnologie is 'n waardevolle metgesel vir werklike RPA toepassings binne die gesondheidsorg industrie. Byvoorbeeld, deur gebruik te maak van natuurlike taalverwerking (NLP) en teksanalise, kan OCR handgeskrewe of gedrukte dokumente, soos voorskrifetikette, pasiëntvorms, doktersaantekeninge en laboratoriumresultate, vaardig skandeer en omskep in digitale formaat. Dit vergemaklik die berging en bestuur van gesondheidsorginligting, wat lei tot georganiseerde databasisse. Die gestoorde data is maklik toeganklik, sodat waardevolle insigte uit 'n pasiënt se mediese geskiedenis onttrek kan word.

Gebruiksgeval: Gesondheidsorg

Precedence Research-data berig dat die wêreldwye RPA in gesondheidsorgmark na verwagting USD sal bereik 14.18 miljard deur 2032.

Gevalspunt: VK se voorste statutêre owerheid vir gesondheidsorgstelsel

• Ondersteuning vir kliniese inligting: Die VK se voorste nie-departementele openbare liggaam wat gesondheidsorgdienste verskaf, het die GP Connect-inisiatief bekendgestel. Hierdie program stel algemene praktisyns (GP's) en gemagtigde kliniese personeel in staat om moeiteloos kliniese inligting van algemene praktisyns te deel en toegang te verkry, wat pasiëntsorg verbeter deur verbeterde datatoeganklikheid.
• Pasiëntregistrasie: Deur gebruik te maak van RPA-oplossing het die gesondheidsorgstelselowerheid die hele registrasieprosedure vaartbelyn gemaak. Bots word gebruik om data wat deur pasiënte ingedien is, in te samel en in kliniese stelsels in te voer, wat die behoefte aan handmatige invoer deur praktykpersoneel uitskakel.
• RPA Verskaffer Ondersteuning: Die owerheid werk saam met betroubare RPA-oplossingsverskaffers wat huisdokterspraktyke in staat stel om verskeie prosesse te outomatiseer. Hierdie inisiatief het ten doel om doeltreffendheid te verbeter, tyd vir klinici en administratiewe personeel te bespaar, diensleweringskoste te verminder en die gehalte van pasiëntsorg te verhoog.

Algemene Gesondheidsorg Gebruik Gevalle & Voordele

1. Mediese versekering: RPA-gedrewe hiperoutomatisering bewys meer bedrewe om gesondheidsorgbedrog te identifiseer in vergelyking met menslike vermoëns. Enige onskuldige menslike fout word uitgeskakel en stel gesondheidsversekeringsmaatskappye in staat om eiseverwerking met minimale handmatige ingryping vas te stel.
2. R&D in dwelmontdekking: RPA-oplossings is 'n sleuteltegnologie-instrument in die lewenswetenskapbedryf om geneesmiddelontwikkeling en navorsing te transformeer. Byvoorbeeld, RPA was deurslaggewend in die moontlike verbetering van tyd tot mark vir Covid19-entstowwe. Deur RPA met verskeie IT-stelsels te integreer, kan geneesmiddelontdekking, kliniese proewe, geneesmiddelbewaking en validering doeltreffend gefasiliteer word sonder menslike foute.
3. Laboratoriumverslaggewing en EHR: Die laboratoriumtoetsresultate of kliniese geskiedenis van pasiënte word digitaal gestoor as Elektroniese Gesondheidsrekords (EHR's). RPA- en KI-geaktiveerde EHR-stelsels funksioneer as intelligente, bewysgebaseerde instrumente, wat gesondheidsorgpersoneel bystaan ​​om meer ingeligte besluite en gevolgtrekkings te neem vir beter pasiëntsorg.

Gebruiksgeval: Bankwese en Finansies

Research and Markets voorspel dat die finansiëledienste- en versekeringsektor tussen 2023 en 2028 die meeste van hiperoutomatisering sal gebruik, wat ander sektore met 32% van die mark sal oortref.

Sleutelbevindinge van sommige van die prominente werklike RPA-gebruiksgevalle in bankbedryffinansiering word hieronder verwys.

1. Rekeningkunde: 'n Goed gekonfigureerde RPA-program kan help om data vir algemene grootboeke te standaardiseer en komplekse joernaalinskrywings en dokumentrekeningrekonsiliasies te outomatiseer.
2. Rekeninge betaalbaar: Hier kan RPA-bots aangevul word met Optical Character Recognition (OCR) om data outomaties vas te vang en oor te dra, terwyl dit terselfdertyd 'n ouditspoor verskaf en voldoeningsverslagdoening vereenvoudig.
3. Bedrogopsporing: Finansiële instellings beskik oor uitgebreide kliënteinligting, wat beide hoogs vertroulik en vatbaar is vir kuberbedreigings. Masjienleer-gebaseerde anomalie-opsporing en RPA-verbeterde bedrogopsporingstelsels het effektief bewys. In plaas daarvan om op handmatige prosesse staat te maak, kan banke RPA-instrumente gebruik om deurlopend transaksies te monitor, anomalieë te identifiseer deur 'n reël-gebaseerde stelsel te gebruik, potensiële bedrog te vlag en menslike personeel vir verdere ondersoek te waarsku.
4. Betaalstaat: RPA kan data oor verskeie tydhoustelsels harmoniseer, skofure evalueer en tydstaatfoute identifiseer.

Gevolgtrekking

Hiperoutomatisering is tans besig om 'n roemryke pad uit te stip, wat dien as 'n voorhoede vir maatskappye oor uiteenlopende nywerhede en sakedomeine om digitale transformasie aan te dryf. Tog, soortgelyk aan enige baanbrekersinnovasie, hou die implementering daarvan inherente uitdagings en risiko's in.

Hiperoutomatisering is dikwels gesentreer op hoe om die veelsydige uitdagings en kompleksiteite inherent aan die implementering daarvan effektief te navigeer en te versag. Sommige kernuitdagings behels:

• Skendings van dataprivaatheid: Beskerm sensitiewe data en stelsels teen kuberbedreigings en verseker nakoming van databeskermingsregulasies.
• KI-vooroordeel-dilemma: Konfronteer inherente vooroordele in algoritmes en verseker onpartydigheid in besluituitkomste.
• Gekompromitteerde data: Bestuur uitgebreide data uit diverse bronne en waarborg die akkuraatheid, betroubaarheid en pertinensie daarvan.
• Werksmagvergroting: Balansering van die integrasie van menslike oordeel met geoutomatiseerde besluitnemingsprosesse.

Deur hierdie uitdagings te oorskry en 'n groter vlak van volwassenheid in hiperoutomatisering te bereik, kan ondernemings werkvloeidoeltreffendheid aanjaag. Hulle sal dit eweneens meer eenvoudig vind om die regte Sleutelprestasie-aanwysers (KPI's) te bepaal vir die implementering van nuwe maatstawwe-gebaseerde inkomstemodelle wat aangepas is vir hul besigheidsbehoeftes.