Použití AI-mechanizované hyperautomatizace pro rozhodování organizací

Současné podniky musí transformovat dynamiku rozhodování přijetím automatizovaných pracovních postupů a prioritizací AI-mechanizované hyperautomatizace na vrcholu digitální transformace. Proč je toto nedávno objevené jevy překvapuje odvětví?

Existující vědecké práce převážně představují teoretické základy Robotic Process Automation (RPA) nebo jeho odvětvových implikací v rámci konkrétních domén, zejména financí, výroby nebo zdravotnictví. Aby bylo možné objasnit výše uvedenou záhadu, tento článek si klade za cíl analyzovat současný stav RPA a prozkoumat konvergující dopad technologií Umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Vnitřně představuje empirickou studii, která má za cíl identifikovat potenciální mezery v kontextu „hyperautomatizace“ jako klíčového faktoru v rozhodování.

Úvod: Hyperautomatizace vstupuje do popředí

Hyperautomatizace se objevuje jako mnohofacetová strategie, která integruje přední technologie, jako je Robotic Process Automation (RPA), Umělé inteligence (AI), Strojové učení (ML), Přirozený jazykový proces (NLP) a prediktivní analytika, aby vytvořila hyperautomatizované prostředí pro dosažení optimálních výsledků. Jednoduše řečeno, je to vyšší iterace inteligentní automatizace. V moderním obchodním kontextu je hyperautomatizace technologickým extrapolací, která zesiluje digitální cestu podniku urychlením inovačních iniciativ, přijetím AI a řízením digitálního rozhodování. Vyžaduje, aby organizace přijaly komplexní, vnější přístup ke svým obchodním případům. Může účinně řešit procesní dluh, pokud mají technologové podniku jasně stanovené automatizační cíle a používají nástroje uvážlivě podle potřeby.

Gartner předpovídá, že celosvětové výdaje na software, které umožňují hyperautomatizaci, dosáhnou do roku 2026 1,04 bilionu dolarů. Podle Precedence Research bude velikost trhu hyperautomatizace dosahovat 197,58 miliard dolarů do roku 2032.

Hyperautomatizace lze vědecky definovat jako taktické využití integrovaných automatizačních nástrojů pro optimalizaci funkcí na maximum, aby se dosáhlo zvýšené produktivity, vylepšené provozní efektivity a podstatných úspor nákladů.

RPA boty se stávají super boty: Řízení inteligentního rozhodování

RPA boty, které původně fungovaly na základě pravidel prostřednictvím učících se vzorců a napodobování lidského chování pro provádění opakujících se a podružných úkolů, se staly super boty, s konverzační AI a algoritmy neuronových sítí. Tyto samoučící se agenty konfigurují kognitivními rozumy a umožňují RPA botům adekvátně automatizovat složité úkoly s minimálním (dohledované boty) nebo žádným (nedohledované boty) lidským zásahem. Existuje však riziko, když se transformuje konvenční RPA na jeho pokročilou derivaci, což vede k kognitivní automatizaci. V mnoha případech technologové podniku selhávají při škálování svých iniciativ RPA buď kvůli nedostatku strategie implementace, špatně definovanému obchodnímu případu nebo špatnému výběru procesů pro automatizaci. Studie Forrester uvádí, že 52 procent uživatelů uvedlo, že mají potíže se škálováním svých programů RPA.

RPA existuje již více než dvě desetiletí, poskytující deterministické výsledky pomocí strukturovaných dat v oblastech, jako je Enterprise Resource Planning (ERP) a Customer Relationship Management (CRM). Primitivně závisela proveditelnost RPA na nízkých kognitivních požadavcích a minimálním zpracování výjimek. Nedávné studie případů však odhalují instance, kdy AI-poháněné RPA boty prokázaly schopnost učinit subjektivní soudy, použít interpretační dovednosti a zvládnout多 případové výjimky.

Integrace Generativní AI a velkých jazykových modelů (LLM) s RPA zvyšuje kognitivní schopnosti virtuálních agentů, umožňující lidské interakce a personalizovanou zpětnou vazbu tím, že se učí zákaznické preference. Krajina IT Service Management byla posílena 24*7 dostupností, řešením běžných problémů, jako je řešení problémů sítě, instalace softwarových aktualizací a resetování hesel.

Podniky stále více přijímají trend #Bring-Your-Own-Bots, integrující konverzační AI nástroje s API ve svém ekosystému RPA, což eliminuje potřebu lidských zdrojů v rozhodování během zákaznické interakce. Tato změna se očekává, že se stane normou do roku 2024.

AI a ML tréninkové algoritmy na atomární úrovni pro hluboké ‘učení’ a ‘myšlení’

Mezi spoji každého pracovního postupu se rozhodování děje na jemné úrovni, kde softwaroví roboti profilují řetězce strukturovaných a nestrukturovaných dat ve velkém objemu, aby orchestrace automatizace napříč obchodními procesy.

Centrální pro hluboké učení jsou ML-založené algoritmy neuronových sítí, které dramaticky změnily rozhodovací proces na diskrétních datech na kvantové úrovni. Pronikají do velkých dat – dat, která jsou objemná, rozptýlená a neúplná. Iterativně běží učení a předpovědi v rámci pravděpodobnostních parametrů a nakonec odvozují výstup.

Optická rozpoznávání znaků (OCR) technologie je cenným společníkem pro reálné aplikace RPA ve zdravotnickém průmyslu. Například pomocí Přirozeného jazykového zpracování (NLP) a textové analytiky může OCR efektivně skenovat a transformovat ručně psané nebo tištěné dokumenty, jako jsou štítky předpisů, pacientské formuláře, poznámky lékaře a laboratorní výsledky, do digitálního formátu. To zjednodušuje ukládání a správu zdravotnických informací, což vede k organizovaným databázím. Uložená data jsou snadno přístupná, což umožňuje extrahovat cenné informace z pacientovy lékařské historie.

Případová studie: Zdravotnictví

Data Precedence Research uvádějí, že globální trh RPA ve zdravotnictví dosáhne do roku 2032 14,18 miliard dolarů.

Bod případu: UK’s Leading Statutory Authority for Healthcare System

• Klinická informační podpora: UK’s leading non-departmental public body poskytující zdravotnické služby zavedla iniciativu GP Connect. Tento program umožňuje všeobecným praktickým lékařům a autorizovaným klinickým pracovníkům sdílet a přistupovat ke klinickým informacím z praktických lékařů, zlepšujícím péči o pacienty prostřednictvím vylepšené dostupnosti dat.
• Pacientská registrace: Díky využití RPA řešení zdravotnický systém autority zjednodušil celý registrační postup. Boty jsou nasazeny pro shromažďování a vkládání pacientských dat do klinických systémů, eliminujících potřebu manuálního zadávání praktickými pracovníky.
• RPA dodavatelská podpora: Autorita spolupracuje s důvěryhodnými dodavateli RPA řešení, umožňujícími praktickým lékařům automatizovat různé procesy. Tato iniciativa má za cíl zvýšit efektivitu, ušetřit čas pro klinické a administrativní pracovníky, snížit náklady na poskytování služeb a zvýšit kvalitu péče o pacienty.

Obecná případová studie zdravotnictví a výhody

1. Zdravotní pojištění: RPA-poháněná hyperautomatizace je více způsobilá k identifikaci zdravotnických podvodů ve srovnání s lidskými schopnostmi. Jakékoli nevinné lidské chyby jsou eliminovány a umožňují pojišťovnám urychlit zpracování nároků s minimálním manuálním zásahem.
2. Výzkum a vývoj ve farmacii: RPA řešení je klíčovým technologickým nástrojem ve farmaceutickém průmyslu pro transformaci vývoje léků a výzkumu. Například RPA byla zásadní pro potenciální zlepšení doby uvedení vakcín proti Covid-19 na trh. Integrací RPA s různými IT systémy lze účinně usnadnit výzkum, klinické zkoušky, farmakovigilanci a validaci bez lidské chyby.
3. Labordata a EHR: Laboratorní testovací výsledky nebo klinická historie pacientů jsou digitálně uloženy jako Elektronické zdravotní záznamy (EHR). RPA a AI-poháněné EHR systémy fungují jako inteligentní, založené na důkazech nástroje, které pomáhají zdravotnickým odborníkům učinit informovanější rozhodnutí a závěry pro lepší péči o pacienty.

Případová studie: Bankovnictví a finance

Research and Markets předpovídá, že mezi lety 2023 a 2028 budou finanční služby a pojišťovny mít největší přijetí hyperautomatizace, předčíce ostatní sektory s 32% podílem na trhu.

Klíčná zjištění z některých prominentních reálných případových studií RPA v bankovním průmyslu jsou uvedena níže.

1. Účetnictví: Well-nakonfigurovaný RPA program může pomoci standardizovat data pro hlavní účetní knihy a automatizovat složité účetní zápisy a dokumenty.
2. Účty k úhradě: Zde mohou být RPA boty rozšířeny o Optické rozpoznávání znaků (OCR) pro automatické zachycení a přenos dat,同时 poskytující auditní stopu a zjednodušující compliance reporting.
3. Detekce podvodů: Finanční instituce mají rozsáhlé zákaznické informace, které jsou zároveň vysoce důvěrné a náchylné k kybernetickým hrozbám. Systémy založené na strojovém učení pro detekci anomálií a RPA-zlepšené systémy pro detekci podvodů se osvědčily. Místo spoléhání se na manuální procesy mohou banky použít RPA nástroje pro nepřetržité monitorování transakcí, identifikaci anomálií pomocí pravidel a upozornění lidského personálu na další vyšetřování.
4. Platy: RPA může harmonizovat data napříč několika systémy pro sledování času, vyhodnocovat hodiny směn a identifikovat chyby v časových listech.

Závěr

Hyperautomatizace目前 vytváří slibnou cestu, sloužící jako strážce pro společnosti napříč různými odvětvími a obchodními doménami při pohánění digitální transformace. Avšak, podobně jako každá průkopnická inovace, její implementace představuje vnitřní výzvy a rizika.

Hyperautomatizace se často soustředí na to, jak účinně navigovat a zmírnit mnohé výzvy a složitosti, které jsou inherentní v její implementaci. Některé zásadní výzvy zahrnují:

• Porušení ochrany dat: Chránit citlivá data a systémy před kybernetickými hrozbami a zajišťovat dodržování předpisů na ochranu dat.
• Dilema AI předpojatosti: Čelit vrozeným předpojatostem v algoritmech a zajišťovat nestrannost ve výsledcích rozhodování.
• Kompromitovaná data: Spravovat rozsáhlá data z různých zdrojů a zajišťovat jejich přesnost, spolehlivost a relevanci.
• Doplnění pracovních sil: Vyvažovat integraci lidského úsudku s automatizovanými procesy rozhodování.

Po překonání těchto výzev a dosažení vyšší úrovně zralosti v hyperautomatizaci mohou podniky urychlit efektivitu pracovních postupů. Stejně tak budou moci snáze určit správné klíčové ukazatele výkonu (KPI) pro implementaci nových metrických modelů výnosů přizpůsobených jejich obchodním potřebám.