Käyttäen AI-mekanisoitua hyperautomaatiota organisaatioiden päätöksenteossa

Nykyiset yritykset on muutettava päätöksenteon dynamiikkaa ottamalla käyttöön automaatio-ohjattuja työnkulkuja ja priorisoimalla AI-mekanisoitua hyperautomaatiota digitaalisen muutoksen huipulla. Miksi tämä viimeaikaisesti selostettu ilmiö yllättää aloja?

Olemassa olevat tieteelliset työt esittävät pääasiassa teoreettiset perusteet Robotic Process Automation (RPA) tai sen alan mukaiset vaikutukset tiettyjen alojen sisällä, erityisesti rahoitus, valmistus tai terveydenhuolto. Selventääkseen mainittua arvoitusta tämä artikkeli pyrkii analysoimaan RPA:n nykytilaa ja tutkimaan tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) teknologioiden yhdistävää vaikutusta. Luonnostaan se esittää empiirisen tutkimuksen havaitsemaan potentiaalisia aukkoja ’hyperautomaation’ kontekstissa avainmahdollistajana päätöksenteossa.

Johdanto: Hyperautomaatio siirtyy valokeilaan

Hyperautomaatio nousee monitahoisena strategiana, joka integroi johtavat teknologiat, kuten Robotic Process Automation (RPA), tekoäly (AI), koneoppiminen (ML), luonnollisen kielen prosessointi (NLP) ja ennustava analytiikka, luodakseen hyperautomaation ympäristön, josta voidaan saada optimaaliset tulokset. Yksinkertaisesti sanottuna se on älykkään automaation edistyneempi iterointi. Nykyaikaisessa liiketoimintakontekstissa hyperautomaatio on teknologinen extrapolointi, jolla voidaan vahvistaa yritysten digitaalista matkaa kiihdyttämällä tärkeitä innovaatioaloitteita, tekoälyn omaksumista ja ohjaamalla digitaalista päätöksentekoa. Se edellyttää organisaatioiden ottavan kattavan, ulkopuolelta lähtevän lähestymistavan liiketoimintatapauksiinsa. Se voi käsitellä prosessiveloitusta tehokkaasti, kun liiketoimintateknologit ovat selvät automaatioalueet ja käytetään työkaluja tarpeen mukaan.

Gartner ennustaa, että ohjelmistoteknologioiden maailmanlaajuinen kulutus, jotka mahdollistavat hyperautomaation, tulee olemaan 1,04 biljoonaa dollaria vuoteen 2026 mennessä. Precedence Researchin mukaan hyperautomaation markkinan koko tulee olemaan 197,58 miljardia dollaria vuoteen 2032 mennessä.

Hyperautomaatio voidaan määritellä tieteellisesti integroiden automaatiotyökalujen taktisena käytönä, jolla voidaan optimoida toimintoja maksimaaliseen potentiaaliinsa, jolloin saavutetaan korkea tuottavuus, parannettu operatiivinen tehokkuus ja merkittävät kustannussäästöt.

RPA-botti tulee superbotiksi: Ohjaa älykästä päätöksentekoa

RPA-botti, joka alun perin toimi sääntöpohjaisilla ohjelmaohjelmilla, jolloin se opiskeli ja jäljitteli ihmisen käyttäytymistä toistuvissa ja triviaalisissa tehtävissä, on tullut superbotiksi, kun Conversational AI ja neurverkkoalgoritmit tulevat voimaan. Nämä itseoppivat agentit konfiguroivat kognitiivista päättelyä ja sallivat RPA-bottien älykkään automaation monimutkaisissa tehtävissä vähäisellä (valvottu bot) tai olemattomalla (valvomaton bot) ihmisen väliintulolla. Kuitenkin riskivaroitus on tässä, kun perinteinen RPA muuttuu edistyneeksi johdannaisekseen, joka ohjaa kognitiivista automaatiota. Monissa tapauksissa liiketoimintateknologit eivät onnistu skaalaamaan RPA-aloitteitaan joko johtuen puutteellisesta toteutusstrategiasta, huonosti määritellystä liiketoimintatapauksesta tai väärästä prosessin valinnasta automaatioon. Forrester-tutkimus toteaa, että 52 prosenttia käyttäjäryhmistä ilmoittaa, että he kamppailevat RPA-ohjelmansa skaalauttamisessa.

RPA on ollut olemassa yli kaksi vuosikymmentä, tarjoamalla deterministisiä tuloksia rakenteellisilla tiedoilla alueilla, kuten Enterprise Resource Planning (ERP) ja Customer Relationship Management (CRM). Alun perin RPA:n toteutus riippui vähäisistä kognitiivisista vaatimuksista ja vähäisestä poikkeuksellisesta käsittelystä. Viimeaikaiset tapaustutkimukset paljastavat kuitenkin tapauksia, joissa AI-pohjaiset RPA-botit osoittavat kykyä tehdä subjektiivisia arvosteluita, käyttää tulkintataitoja ja käsitellä useita poikkeustapauksia.

Generatiivisen AI:n ja suurten kielimallien (LLM) integrointi RPA:han parantaa virtuaalisten agenttien kognitiivisia kykyjä, sallien ihmismäiset vuorovaikutukset ja räätälöidyt palautteet asiakastarpeiden oppimisen kautta. IT-palvelun hallintamaisema on vahvistunut 24 * 7 saatavuudella, joka käsittelee yleisiä ongelmia, kuten verkkovirheiden korjausta, ohjelmistopäivitysten asennusta ja salasanojen nollaamista.

Organisaatiot omaksuvat yhä enemmän #Bring-Your-Own-Bots -trendin, jossa Conversational AI -työkalut integroidaan API:en heidän RPA-ekosysteemissään, mikä poistaa ihmisten resurssien tarpeen päätöksenteossa asiakastilanteissa. Tämä muutos odotetaan muodostuvan normiksi vuoteen 2024 mennessä.

AI- ja ML-koulutusalgoritmit atomitasolla syvälle ’oppimiseen’ ja ’ajatteluun’

Jokaisen työnkulun välissä tapahtuu päätöksentekoa hienojakoisella tasolla, jossa ohjelmistorobotit profiloi joukkoa rakenteellisia ja rakenteettomia tietoja suuressa määrin orkesteroidakseen automaation liiketoimintaprosesseissa.

Syväoppimisen keskiössä ovat ML-pohjaiset neurverkkoalgoritmit, jotka ovat dramaattisesti vallankumouksellisia päätöksentekoprosessissa erillisissä datapisteissä kvanttitasolla. Se tunkeutuu suurten tietojen maailmaan – tietojen syötteen, joka on tilavuudeltaan suuri, hajallaan ja epätäydellinen. Se toistaa oppimista ja ennusteita todennäköisyysparametrejä ja lopulta johtaa tulokseen.

Optisen merkkien tunnistamisen (OCR) teknologia on arvokas kumppani RPA:n todellisille sovelluksille terveydenhuoltoalalla. Esimerkiksi hyödyntämällä luonnollisen kielen prosessointia (NLP) ja tekstianalytiikkaa OCR voi ammattitaidolla skannata ja muuttaa käsin kirjoitettuja tai tulostettuja asiakirjoja, kuten reseptilaput, potilaslaput, lääkärin muistiinpanot ja laboratoriotulokset, digitaaliseen muotoon. Tämä yksinkertaistaa terveydenhuollon tietojen tallentamista ja hallintaa, johtaen järjestettyihin tietokantoihin. Tallennetut tiedot ovat helposti saatavilla, mikä mahdollistaa arvokkaiden näkymien poistamisen potilaan lääketieteellisen historian perusteella.

Käyttötapaus: Terveydenhuolto

Precedence Researchin tiedot osoittavat, että maailmanlaajuinen RPA-markkina terveydenhuollossa on odotettavissa 14,18 miljardiksi dollariksi vuoteen 2032 mennessä.

Tapauskohta: Yhdistyneen kuningaskunnan johtava lakiasäätävä elin terveydenhuoltojärjestelmässä

• Kliininen tukipalvelu: Yhdistyneen kuningaskunnan johtava ei-virallinen julkisen terveydenhuollon palvelun tarjoaja esitteli GP Connect -aloitteen. Tämä ohjelma mahdollistaa yleislääkäreiden ja valtuutettujen kliinisten henkilöstön jakaa ja pääsyä kliinisiin tietoihin yleislääkäripalveluista, parantaen potilashoitoa parantamalla tietojen saatavuutta.
• Potilasrekisteröinti: Hyödyntämällä RPA-ratkaisua terveydenhuollon järjestelmän viranomainen on suoristanut koko rekisteröintimenettelyn. Botit ovat käytössä keräämään ja syöttämään potilaiden lähettämiä tietoja kliinisiin järjestelmiin, poistamalla tarpeen manuaaliseen syöttöön harjoittelijoiden toimesta.
• RPA-toimittajatuki: Viranomainen tekee yhteistyötä luotettavien RPA-ratkaisujen toimittajien kanssa, jotta yleislääkäripalvelut voivat automatisoida erilaisia prosesseja. Tämä aloite pyrkii parantamaan tehokkuutta, säästämään aikaa klinikoille ja hallinnolliselle henkilöstölle, vähentämään palvelun toimittamisen kustannuksia ja korottamaan potilashoidon laatua.

Yleinen terveydenhuollon käyttötapaus ja hyödyt

1. Lääkevakuutus: RPA-vetoinen hyperautomaatio osoittautuu taitavammaksi terveydenhuollon petosten tunnistamisessa verrattuna ihmisten kykyihin. Mitään viattoman ihmisen virhettä ei ole, ja se mahdollistaa vakuutusyhtiöille nopeuttamaan korvausprosessia vähäisellä manuaalisella väliintulolla.
2. Tutkimus ja kehitys lääkekehityksessä: RPA-ratkaisut ovat avain teknologiaa elämänvitaleellisessä teollisuudessa muuttaakseen lääkkeiden kehittämistä ja tutkimusta. Esimerkiksi RPA oli ratkaiseva tekijä Covid-19-rokotteen mahdollisessa aikataulun parantamisessa. Integroimalla RPA eri IT-järjestelmiin voidaan tukea lääkkeiden kehittämistä, kliinisiä kokeita, farmakologista valvontaa ja validointia ilman ihmisen virheitä.
3. Lab-raportointi ja EHR: Laboratoriotutkimustulokset tai potilaiden kliininen historia tallennetaan digitaalisesti elektronisina terveydenhuoltotietoina (EHR). RPA- ja AI-kykyiset EHR-järjestelmät toimivat älykkäinä, näyttöön perustuvina työkaluina, jotka auttavat terveydenhuollon ammattilaisia tekemään perustuvampia päätöksiä ja johtopäätöksiä potilaiden hoidon parantamiseksi.

Käyttötapaus: Pankki ja rahoitus

Research and Markets ennustaa, että vuosien 2023 ja 2028 välisenä aikana rahoituspalvelu- ja vakuutussektorit omaksuvat hyperautomaation eniten, jättäen muut sektorit 32 prosentin osuudella markkinoista.

Tärkeimmät löydökset joistakin merkittävistä todellisista RPA-käyttötapaauksista pankkialalla ovat viitteessä alla.

1. Kirjanpito: Hyvin määritellyn RPA-ohjelman avulla voidaan standardoida tietoja yleisille kirjanpitotileille ja automatisoida monimutkaiset kirjanpito- ja asiakirjojen tasapainotus.
2. Accounts Payable: Tässä RPA-botit voidaan yhdistää Optisen merkkien tunnistamisen (OCR) kanssa automaattiseen tietojen sieppaamiseen ja lähetykseen, samalla tarjoten audit-reitin ja yksinkertaistamalla vaatimusten mukaisen raportoinnin.
3. Petosten havaitseminen: Rahoituslaitokset omistavat laajaa asiakastietoa, joka on sekä erittäin luottamuksellista että altis kyberuhille. Koneoppimiseen perustuva poikkeamien havaitseminen ja RPA-parannettu petosten havaitsemisjärjestelmä on osoittanut tehokkuutensa. Sen sijaan, että nojaudutaan manuaalisiin prosesseihin, pankit voivat käyttää RPA-työkaluja jatkuvasti seuraamaan transaktioita, tunnistamaan poikkeamat sääntöpohjaisella järjestelmällä, merkitä mahdollisia petoksia ja hälyttää ihmishenkilöstöä tarkastusta varten.
4. Palkanmaksu: RPA voidaan harmonisoida tietoja useiden aikojen seurantajärjestelmien yli, arvioida vuorourheilutunteja ja tunnistaa lomakkeen virheitä.

Johtopäätös

Hyperautomaatio on tällä hetkellä kuuluisalla tiellä, toimien edelläkävijänä yrityksille eri aloilla ja liiketoimintasektoreilla digitaalisen muutoksen edistämisessä. Kuitenkin, kuten mikä tahansa edelläkävijä-innovaatio, sen toteutus sisältää sisäänrakennettuja haasteita ja riskejä.

Hyperautomaatio on usein keskittynyt siihen, miten navigoida ja lieventää monitahoisia haasteita ja monimutkaisuuksia, jotka sisältyvät sen toteutukseen. Jotkut keskeiset haasteet liittyvät:

• Tietosuojan rikkomiset: Säilyttääkseen arkaluontoiset tiedot ja järjestelmät kyberuhilta ja varmistaakseen noudattamisen tietosuojasäännöksiä.
• AI-virhe-ongelma: Kohtaamalla sisäänrakennetut virheet algoritmeissa ja varmistaakseen puolueettomuuden päätöksenteossa.
• Vahingoittunut tieto: Hallitsemalla laajaa tietoa eri lähteistä ja varmistaakseen sen tarkkuuden, luotettavuuden ja asiaankuuluvuuden.
• Työvoiman täydentäminen: Tasapainottaa ihmisen harkinnan ja automaattisen päätöksenteon prosessien integrointia.

Ylittäessään nämä haasteet ja saavuttaessaan korkeamman tason kypsyyttä hyperautomaatiossa, yritykset voivat kiihdyttää työnkulun tehokkuutta. Samalla he löytävät helpommin oikeat suorituskykyindeksit (KPI) uusien mittapohjaisen tulomallien toteuttamiseen, jotka on räätälöity heidän liiketoimintatarpeisiinsa.