Χρήση AI-Μηχανοποιημένης Υπεραυτοματοποίησης για Λήψη Αποφάσεων σε Оргανισμούς

Οι σύγχρονες επιχειρήσεις πρέπει να μεταμορφώσουν τη δυναμική της λήψης αποφάσεων υιοθετώντας αυτοματοποιημένα εργοflows και προωθώντας την AI-μηχανοποιημένη υπεραυτοματοποίηση στην κορυφή της ψηφιακής μεταμόρφωσης. Γιατί αυτό το πρόσφατα εξηγημένο φαινόμενο εκπλήσσει τις βιομηχανίες;

Υπάρχοντα ακαδημαϊκά έργα παρουσιάζουν κυρίως τις θεωρητικές βάσεις της Αυτοματοποίησης Ρομποτικής Διαδικασίας (RPA) ή τις βιομηχανικές της επιπτώσεις внутри συγκεκριμένων τομέων, ιδιαίτερα χρηματοοικονομικών, κατασκευών ή υγείας. Για να εξηγήσουμε το προαναφερθέν πρόβλημα, αυτό το άρθρο στοχεύει να αναλύσει την τρέχουσα κατάσταση της RPA και να εξετάσει την σύγκλιση της επίδρασης των τεχνολογιών Artificial Intelligence (AI) και Machine Learning (ML). Φυσικά, παρουσιάζει μια εμπειρική μελέτη για να εντοπίσει πιθανές лакκές στην «υπεραυτοματοποίηση» ως βασικό ενεργοποιητή στη λήψη αποφάσεων.

Εισαγωγή: Η Υπεραυτοματοποίηση Κάνει το Δρόμο της στο Σποτ

Η υπεραυτοματοποίηση αναδύεται ως μια πολυπρισματική στρατηγική που ενσωματώνει πρωτοποριακές τεχνολογίες όπως η RPA, η AI, η ML, η NLP και η προβλεπτική ανάλυση για να δημιουργήσει ένα υπεραυτοματοποιημένο περιβάλλον για την απόκτηση βέλτιστων αποτελεσμάτων. Απλά, είναι μια ανώτερη επανάληψη της έξυπνης αυτοματοποίησης. Στο σύγχρονο επιχειρηματικό περιβάλλον, η υπεραυτοματοποίηση είναι μια τεχνολογική εξαγωγή για την ενίσχυση της ψηφιακής πορείας της επιχείρησης, επιταχύνοντας τις κρίσιμες καινοτομίες, την υιοθέτηση της AI και την οδήγηση της ψηφιακής λήψης αποφάσεων. Απαιτεί από τις οργανώσεις να ακολουθήσουν μια ολιστική, εξωτερική προσέγγιση στα επιχειρηματικά τους περιπτώσεις. Μπορεί να αντιμετωπίσει αποτελεσματικά το χρέος διαδικασίας όταν οι επιχειρηματίες τεχνολόγοι έχουν σαφείς στόχους αυτοματοποίησης και χρησιμοποιούν εργαλεία με σύνεση όπως απαιτείται.

Η Gartner προβλέπει ότι η παγκόσμια δαπάνη για λογισμικά που ενεργοποιούν την υπεραυτοματοποίηση θα φτάσει τα 1,04 τρισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026. Σύμφωνα με την Precedence Research, η αγορά της υπεραυτοματοποίησης θα φτάσει τα 197,58 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2032.

Η υπεραυτοματοποίηση μπορεί να οριστεί επιστημονικά ως η τακτική χρήση ενσωματωμένων εργαλείων αυτοματοποίησης για την βελτιστοποίηση των λειτουργιών στο μέγιστο δυνατό επίπεδο, επιτυγχάνοντας έτσι αυξημένη παραγωγικότητα, ενισχυμένη λειτουργική αποτελεσματικότητα και σημαντική экономία κόστους.

Οι RPA Bots Γίνονται Σούπερ Bots: Οδηγώντας την Έξυπνη Λήψη Αποφάσεων

Οι RPA bots που αρχικά λειτουργούσαν με βάση προγράμματα που βασίζονται σε κανόνες μέσω της μάθησης και της μίμησης της ανθρώπινης συμπεριφοράς για την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων και χαμηλού επιπέδου εργασιών έχουν γίνει σούπερ bots, με την εισαγωγή της Συζυγικής AI και των Αλγορίθμων Νευρωνικών Δικτύων. Αυτά τα αυτο-μαθαίνοντα πράγματα ρυθμίζουν τη γνωστική λογική και επιτρέπουν στους RPA bots να αυτοματοποιούν αποτελεσματικά σύνθετες εργασίες με ελάχιστη (επιτηρούμενοι bots) ή μηδενική (απρόσωποι bots) ανθρώπινη παρέμβαση. Ωστόσο, η προειδοποίηση για τον κίνδυνο βρίσκεται εδώ όταν μετατρέπεται η συμβατική RPA στην προηγμένη της εκδοχή, οδηγώντας στην γνωστική αυτοματοποίηση. Σε πολλές περιπτώσεις, οι επιχειρηματίες τεχνολόγοι αποτυγχάνουν να κλιμακωθούν στις πρωτοβουλίες RPA τους είτε λόγω έλλειψης στρατηγικής εκτέλεσης, είτε λόγω κακώς ορισμένου επιχειρηματικού przypadίου, είτε λόγω της λάθος επιλογής διαδικασιών για αυτοματοποίηση. Μια μελέτη της Forrester αναφέρει ότι 52 τοις εκατό των ομάδων χρηστών έχουν δηλώσει ότι δυσκολεύονται να κλιμακωθούν το πρόγραμμα RPA τους.

Η RPA υπάρχει για πάνω από δύο δεκαετίες, παρέχοντας детерμινιστικά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας δομημένα δεδομένα σε περιοχές όπως η Διαχείριση Πόρων Επιχείρησης (ERP) και η Διαχείριση Σχέσεων Πελατών (CRM). Αρχικά, η σκοπικότητα της RPA εξαρτάτο από χαμηλές γνωστικές απαιτήσεις και ελάχιστη αντιμετώπιση εξαιρέσεων. Πρόσφατες μελέτες περιπτώσεων, ωστόσο, αποκαλύπτουν περιπτώσεις όπου οι RPA bots ενισχυμένοι με AI αποδείχθηκαν ικανοί να κάνουν υποκειμενικές κρίσεις, να χρησιμοποιούν δεξιότητες ερμηνείας και να αντιμετωπίζουν πολλαπλά περιπτώσεις εξαιρέσεων.

Η ενσωμάτωση της Γεννητικής AI και των Μεγάλων Μοντέλων Γλώσσας (LLM) με την RPA ενισχύει τις γνωστικές ικανότητες των εικονικών πραγμάτων, επιτρέποντας ανθρώπινες αλληλεπιδράσεις και προσωποποιημένες ανατροφοδοτήσεις με την μάθηση των προτιμήσεων των πελατών. Το τοπίο της Διαχείρισης Υπηρεσιών IT έχει ενισχυθεί με διαθεσιμότητα 24*7, αντιμετωπίζοντας κοινά προβλήματα όπως την αντιμετώπιση προβλημάτων δικτύου, την εγκατάσταση ενημερώσεων λογισμικού και την επαναφορά κωδικών πρόσβασης.

Οι οργανώσεις υιοθετούν ολοένα και περισσότερο την τάση #Bring-Your-Own-Bots, ενσωματώνοντας εργαλεία Συζυγικής AI με APIs στο οικοσύστημά τους RPA, εξαλείφοντας έτσι την ανάγκη για ανθρώπινους πόρους στη λήψη αποφάσεων κατά τη διάρκεια της αλληλεπίδρασης με τους πελάτες. Αυτή η μετατόπιση αναμένεται να γίνει η κανόνας μέχρι το 2024.

Αλγόριθμοι Εκπαίδευσης AI και ML σε Ατομικό Επίπεδο για Βαθιά «Μάθηση» και «Σκέψη»

Μεταξύ των συνδέσμων κάθε ροής εργασίας, η λήψη αποφάσεων συμβαίνει σε ένα λεπτομερές επίπεδο, όπου τα λογισμικά ρομπότ προφίλ συμβολοσειρών δομημένων και μη δομημένων δεδομένων σε υψηλή ποσότητα για να ορχηστρώσουν την αυτοματοποίηση σε επιχειρηματικές διαδικασίες.

Κεντρικά στη βαθιά μάθηση είναι οι αλγόριθμοι ML-βασισμένων Νευρωνικών Δικτύων, οι οποίοι έχουν επαναπροσδιορίσει δραματικά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων σε διακριτά δεδομένα σε κβαντικό επίπεδο. Αυτά διεισδύουν στα μεγάλα δεδομένα – δεδομένα εισόδου που είναι ογκώδη, σκορπισμένα και ατελή. Εκτελούν επαναλαμβανόμενα την μάθηση και τις προβλέψεις μέσα στα πараметρα πιθανοτήτων και τελικά αποδίδουν μια έξοδο.

Η τεχνολογία Αναγνώρισης Οπτικών Χαρακτήρων (OCR) είναι ένα πολύτιμο σύντροφο για πραγματικές εφαρμογές RPA στον τομέα της υγείας. Για παράδειγμα, αξιοποιώντας τη Φυσική Γλώσσα και την ανάλυση κειμένου, η OCR μπορεί να μετατρέψει αποτελεσματικά χειρόγραφα ή τυπωμένα έγγραφα, όπως ετικέτες συνταγών, φόρμες ασθενών, σημειώσεις ιατρών και αποτελέσματα εργαστηρίου, σε ψηφιακή μορφή. Αυτό απλοποιεί την αποθήκευση και τη διαχείριση των πληροφοριών υγείας, οδηγώντας σε οργανωμένες βάσεις δεδομένων. Τα αποθηκευμένα δεδομένα είναι εύκολα προσβάσιμα, επιτρέποντας την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από το ιατρικό ιστορικό του ασθενούς.

Περίπτωση Χρήσης: Υγεία

Τα δεδομένα της Precedence Research αναφέρουν ότι η παγκόσμια αγορά RPA στον τομέα της υγείας αναμένεται να φτάσει τα 14,18 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2032.

Σημείο Περίπτωσης: Η Ηνωμένο Βασίλειο Ηγέτης Στατιστικής Αρχής για το Σύστημα Υγείας

• Υποστήριξη Κλινικής Πληροφόρησης: Η ηγετική μη-υπουργική δημόσια αρχή που παρέχει υπηρεσίες υγείας εισήγαγε την πρωτοβουλία GP Connect. Αυτό το πρόγραμμα επιτρέπει στους Γενικούς Ιατρούς (GPs) και στο εξουσιοδοτημένο κλινικό προσωπικό να μοιράζονται και να έχουν πρόσβαση σε κλινικές πληροφορίες από τις πρακτικές GP, βελτιώνοντας την φροντίδα των ασθενών μέσω της βελτιωμένης διαθεσιμότητας δεδομένων.
• Εγγραφή Ασθενών: Χρησιμοποιώντας την λύση RPA, η αρχή υγείας έχει ροηματοποιήσει όλη τη διαδικασία εγγραφής. Οι bots χρησιμοποιούνται για τη συλλογή και την εισαγωγή δεδομένων που υποβλήθηκαν από τους ασθενείς στα κλινικά συστήματα, εξαλείφοντας την ανάγκη για χειροκίνητη εισαγωγή από το προσωπικό της πρακτικής.
• Υποστήριξη Προμηθευτών RPA: Η αρχή συνεργάζεται με αξιόπιστους προμηθευτές λύσεων RPA, επιτρέποντας στις πρακτικές GP να αυτοματοποιήσουν διάφορες διαδικασίες. Αυτή η πρωτοβουλία στοχεύει στην ενίσχυση της αποτελεσματικότητας, την εξοικονόμηση χρόνου για τους κλινικούς και διοικητικούς υπαλλήλους, τη μείωση του κόστους παροχής υπηρεσιών και την αναβάθμιση της ποιότητας της φροντίδας των ασθενών.

Γενική Περίπτωση Χρήσης Υγείας και Οφέλη

1. Ασφάλιση Υγείας: Η RPA-κίνητη υπεραυτοματοποίηση αποδεικνύεται πιο ικανή να αναγνωρίζει απάτες υγείας σε σύγκριση με τις ανθρώπινες ικανότητες. Κάθε αθώα ανθρώπινη λάθος εξαλείφεται και επιτρέπει στις εταιρείες ασφαλίσεων υγείας να επιταχύνουν τη διαδικασία επεξεργασίας αιτήσεων με ελάχιστη χειροκίνητη παρέμβαση.
2. Ερευνα και Ανάπτυξη στη Ανακάλυψη Φαρμάκων: Οι λύσεις RPA είναι βασικά τεχνολογικά εργαλεία στη βιομηχανία ζωτικών επιστημών για τη μεταμόρφωση της ανάπτυξης φαρμάκων και της έρευνας. Για παράδειγμα, η RPA ήταν κρίσιμη στην πιθανή βελτίωση του χρόνου που χρειάζεται για την κυκλοφορία των εμβολίων Covid-19. Με την ενσωμάτωση της RPA με διάφορα συστήματα IT, η Ανακάλυψη Φαρμάκων, οι Κλινικές Δοκιμές, η Φαρμακοεπαγρύπνηση και η Επικύρωση μπορούν να διευκολυνθούν αποτελεσματικά χωρίς ανθρώπινους λάθους.
3. Εκθέσεις Εργαστηρίου και Ηλεκτρονικά Ιατρικά Ρεκόρ (EHR): Τα αποτελέσματα εργαστηριακών εξετάσεων ή το κλινικό ιστορικό των ασθενών αποθηκεύονται ψηφιακά ως Ηλεκτρονικά Ιατρικά Ρεκόρ (EHR). Τα συστήματα EHR που ενισχύονται με RPA και AI λειτουργούν ως έξυπνα, βασισμένα σε αποδείξεις εργαλεία, βοηθώντας τους επαγγελματίες υγείας να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και συμπεράσματα για καλύτερη φροντίδα των ασθενών.

Περίπτωση Χρήσης: Τράπεζες και Χρηματοοικονομικά

Η Research and Markets προβλέπει ότι μεταξύ 2023 και 2028, οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και το ασφαλιστικό τομέα θα έχουν την υψηλότερη υιοθέτηση της υπεραυτοματοποίησης, ξεπερνώντας άλλους τομείς με 32% της αγοράς.

Κεντρικά ευρήματα από ορισμένες από τις πιο σημαντικές πραγματικές περιπτώσεις χρήσης της RPA στον τραπεζικό τομέα αναφέρονται παρακάτω.

1. Λογιστική: Ένα καλά διαμορφωμένο πρόγραμμα RPA μπορεί να βοηθήσει στη стандάρδωση δεδομένων για γενικούς λογαριασμούς και να αυτοματοποιήσει σύνθετες εγγραφές ημερολογίου και να αναconcile εγγράφους.
2. Λογαριασμοί Πayers: Εδώ, οι bots RPA μπορούν να ενισχυθούν με Αναγνώριση Οπτικών Χαρακτήρων (OCR) για την αυτόματη σύλληψη και μετάδοση δεδομένων,同時 παρέχοντας ένα ίχνος ελέγχου και απλοποιώντας την αναφορά συμμόρφωσης.
3. Ανίχνευση Απάτης: Οι χρηματοοικονομικές ιδρύματα κατέχουν εκτενείς πληροφορίες πελατών, οι οποίες είναι και εξαιρετικά εμπιστευτικές και ευάλωτες σε κυβερνοαπειλές. Τα συστήματα ανίχνευσης ανωμαλιών με βάση τη μηχανική μάθηση και η RPA-ενισχυμένη ανίχνευση απάτης έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικά. Αντί να βασίζονται σε χειροκίνητες διαδικασίες, οι τράπεζες μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία RPA για τη συνεχή παρακολούθηση των συναλλαγών, την ανίχνευση ανωμαλιών χρησιμοποιώντας ένα σύστημα με βάση κανόνες, την υπογραφή потенτικών απάτων και την ενημέρωση του ανθρώπινου προσωπικού για περαιτέρω έρευνα.
4. Μισθοδοσία: Η RPA μπορεί να εναρμονίσει δεδομένα σε πολλαπλά συστήματα διαχείρισης χρόνου, να αξιολογήσει ώρες βάρδιας και να αναγνωρίσει λάθη σε φύλλα αμοιβής.

Συμπέρασμα

Η υπεραυτοματοποίηση διαγράφει αυτή τη στιγμή ένα λαμπρό μονοπάτι, υπηρετώντας ως προ￣ για εταιρείες σε διάφορους τομείς και επιχειρηματικούς τομείς, ωθώντας την ψηφιακή μεταμόρφωση. Ωστόσο, όπως και με κάθε πρωτοποριακή καινοτομία, η εφαρμογή της προβάλλει εγγενείς προκλήσεις και κινδύνους.

Η υπεραυτοματοποίηση συχνά επικεντρώνεται σε το πώς να πλοηγηθεί αποτελεσματικά και να μετριάσει τις πολυπρισματικές προκλήσεις και τις сложκότητες που είναι εγγενείς στην εφαρμογή της. Ορισμένες από τις βασικές προκλήσεις περιλαμβάνουν:

• Παραβίαση Ιδιωτικού Απορρήτου: Προστασία ευαίσθητων δεδομένων και συστημάτων από κυβερνοαπειλές και διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων.
• Δίλημμα Προκατάληψης AI: Αντιμετώπιση των εγγενών προκαταλήψεων στους αλγορίθμους και διασφάλιση της αμεροληψίας στα αποτελέσματα λήψης αποφάσεων.
• Βλαβερό Δεδομένο: Διαχείριση εκτενών δεδομένων από διάφορες πηγές και διασφάλιση της ακρίβειας, της αξιοπιστίας και της σχετικότητας τους.
• Ενίσχυση Εργατικού Δυναμικού: Ισορροπία της ενσωμάτωσης της ανθρώπινης κρίσης με τις αυτοματοποιημένες διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Όταν ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις και επιτύχουν ένα υψηλότερο επίπεδο ωριμότητας στην υπεραυτοματοποίηση, οι επιχειρήσεις μπορούν να ενισχύσουν την αποτελεσματικότητα των ροών εργασίας. Ισάξια, θα βρουν πιο εύκολο να καθορίσουν τους σωστούς Δείκτες Απόδοσης (KPI) για την εφαρμογή νέων μετρικών-βασισμένων μοντέλων εσόδων, προσαρμοσμένων στις επιχειρηματικές τους ανάγκες.