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एआई-मैकेनाइज्ड हाइपरऑटोमेशन का उपयोग संगठनात्मक निर्णय लेने के लिए
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आधुनिक व्यवसायों को निर्णय गतिविधियों को बदलने के लिए स्वचालन-सक्षम कार्य प्रवाहों को अपनाना और डिजिटल परिवर्तन में एआई-मैकेनाइज्ड हाइपरऑटोमेशन को शीर्ष पर रखना होगा। तो यह हाल ही में विकसित हुई घटना उद्योगों को क्यों आश्चर्यचकित कर रही है?
मौजूदा विद्वानों के कार्य मुख्य रूप से रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) के सैद्धांतिक आधारों को प्रस्तुत करते हैं या विशिष्ट डोमेन में इसके उद्योग-विशिष्ट प्रभावों को प्रस्तुत करते हैं, जैसे कि वित्त, निर्माण या स्वास्थ्य सेवा। उपरोक्त पहेली को स्पष्ट करने के लिए, यह लेख आरपीए की वर्तमान स्थिति का विश्लेषण करने और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियों के प्रभाव को देखने का उद्देश्य रखता है। स्वाभाविक रूप से, यह ‘हाइपरऑटोमेशन’ संदर्भ में संभावित अंतराल को स्पॉट करने के लिए एक अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जैसे कि निर्णय लेने में एक प्रमुख सुविधा प्रदान करने वाला।
परिचय: हाइपरऑटोमेशन स्पॉटलाइट में अपना रास्ता बना रहा है
हाइपरऑटोमेशन एक बहुस्तरीय रणनीति के रूप में उभरा है जो आरपीए, एआई, एमएल, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करता है ताकि हाइपरऑटोमेटेड वातावरण बनाया जा सके और इष्टतम परिणाम प्राप्त किए जा सकें। सरल शब्दों में, यह बुद्धिमान स्वचालन का एक श्रेष्ठ संस्करण है। आधुनिक व्यवसायिक संदर्भ में, हाइपरऑटोमेशन एक प्रौद्योगिकी विस्तार है जो उद्यम डिजिटल यात्रा को तेज करने, महत्वपूर्ण नवाचार पहलों को बढ़ावा देने, एआई अपनाने और डिजिटल निर्णय लेने को बढ़ावा देने के लिए है। यह संगठनों को अपने व्यवसायिक मामलों के लिए एक व्यापक, बाहर से अंदर की दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। यह प्रभावी ढंग से प्रक्रिया ऋण को संबोधित कर सकता है जब व्यवसाय प्रौद्योगिकीविदों के पास स्पष्ट स्वचालन लक्ष्य होते हैं और उन्हें आवश्यकतानुसार सावधानी से उपयोग किया जाता है।
गार्टनर का अनुमान है कि हाइपरऑटोमेशन को सक्षम करने वाले सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकियों पर वैश्विक व्यय 2026 तक 1.04 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा। प्रीसेडेंस रिसर्च के अनुसार, हाइपरऑटोमेशन बाजार का आकार 2032 तक 197.58 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा।
हाइपरऑटोमेशन को वैज्ञानिक रूप से परिभाषित किया जा सकता है कि एकीकृत स्वचालन उपकरणों का रणनीतिक उपयोग कार्यों को उनकी अधिकतम क्षमता तक अनुकूलित करने के लिए, जिससे उत्पादकता में वृद्धि, संचालन की दक्षता में सुधार और महत्वपूर्ण लागत बचत हो।
आरपीए बॉट्स सुपर बॉट्स बन रहे हैं: बुद्धिमान निर्णय लेने को बढ़ावा देना
आरपीए बॉट्स जो मूल रूप से नियम-आधारित कार्यक्रमों पर काम करते थे, जो पैटर्न सीखने और मानव व्यवहार की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, अब सुपर बॉट्स बन गए हैं, जो कॉन्वर्सेशनल एआई और न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम के साथ एकीकृत हो गए हैं। ये स्व-शिक्षित एजेंट संज्ञानात्मक तर्क को कॉन्फ़िगर करते हैं और आरपीए बॉट्स को जटिल कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम बनाते हैं जो न्यूनतम (सशस्त्र बॉट्स) या शून्य (असशस्त बॉट्स) मानव हस्तक्षेप के साथ किया जा सकता है। हालांकि, जोखिम चेतावनी यह है कि जब पारंपरिक आरपीए को इसके उन्नत व्युत्पन्न में बदलना, तो संज्ञानात्मक स्वचालन को बढ़ावा देना। कई मामलों में, व्यवसाय प्रौद्योगिकीविदों को अपने आरपीए पहलों पर स्केल करने में विफल रहते हैं, या तो कार्यान्वयन रणनीति की कमी के कारण, एक दुर्भाग्यपूर्ण व्यवसायिक मामले के कारण, या स्वचालन के लिए गलत प्रक्रियाओं का चयन करने के कारण। एक फोरेस्टर अध्ययन में कहा गया है कि 52 प्रतिशत उपयोगकर्ता समूहों ने दावा किया है कि वे अपने आरपीए कार्यक्रम को स्केल करने के साथ संघर्ष कर रहे हैं।
आरपीए दो दशकों से अधिक समय से अस्तित्व में है, जो व्यवसायिक संसाधन योजना (ईआरपी) और ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) जैसे क्षेत्रों में संरचित डेटा का उपयोग करके निर्धारित परिणाम प्रदान करता है। प्रारंभ में, आरपीए की व्यवहार्यता कम संज्ञानात्मक मांगों और न्यूनतम अपवाद हैंडलिंग पर निर्भर करती थी। हालांकि, हाल के मामले अध्ययनों से पता चलता है कि एआई-संचालित आरपीए बॉट्स विषयगत निर्णय लेने, व्याख्या कौशल का उपयोग करने और कई मामलों को संभालने में सक्षम हैं।
जेनरेटिव एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को आरपीए के साथ एकीकृत करने से वर्चुअल एजेंटों की संज्ञानात्मक क्षमताओं में वृद्धि होती है, जिससे मानव जैसी बातचीत और व्यक्तिगत प्रतिक्रिया संभव हो जाती है जो ग्राहक वरीयताओं को सीखने के द्वारा होती है। आईटी सेवा प्रबंधन परिदृश्य को 24*7 उपलब्धता के साथ मजबूत किया गया है, जो सामान्य मुद्दों जैसे नेटवर्क ट्रoubleshooting, सॉफ्टवेयर अपडेट स्थापना, और पासवर्ड रीसेट को संबोधित करता है।
संगठन #Bring-Your-Own-Bots रुझान को अपना रहे हैं, जो अपने आरपीए पारिस्थितिकी तंत्र में कॉन्वर्सेशनल एआई टूल्स को एपीआई के साथ एकीकृत करते हैं, जिससे ग्राहक जुड़ाव के दौरान निर्णय लेने में मानव संसाधनों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह परिवर्तन 2024 तक मानक बनने की उम्मीद है।
एआई और एमएल प्रशिक्षण एल्गोरिदम को गहरे ‘सीखने’ और ‘सोच’ के लिए परमाणु स्तर पर
प्रत्येक कार्य प्रवाह के बीच, निर्णय लेना एक सूक्ष्म स्तर पर हो रहा है, जहां सॉफ्टवेयर रोबोट संरचित और असंरचित डेटा की तारों को उच्च मात्रा में व्यावसायिक प्रक्रियाओं में स्वचालन को समन्वयित करने के लिए प्रोफाइल करते हैं।
गहरे सीखने के लिए केंद्रीय एमएल-आधारित न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम हैं, जिन्होंने विभिन्न डेटा बिंदुओं पर एक क्वांटम स्तर पर निर्णय लेने की प्रक्रिया को क्रांतिकारी रूप से बदल दिया है। यह बड़े डेटा में प्रवेश करता है – डेटा इनपुट जो विशाल, बिखरा हुआ और अधूरा है। यह संभावना पैरामीटर के भीतर सीखने और भविष्यवाणियों को दोहराता है और अंततः एक आउटपुट का पता लगाता है।
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) प्रौद्योगिकी वास्तविक जीवन में आरपीए अनुप्रयोगों के लिए स्वास्थ्य सेवा उद्योग में एक मूल्यवान साथी है। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और पाठ विश्लेषण का लाभ उठाकर, ओसीआर हस्तलिखित या मुद्रित दस्तावेजों जैसे नुस्खे लेबल, रोगी फॉर्म, डॉक्टर के नोट्स और प्रयोगशाला परिणामों को कुशलता से स्कैन और डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित कर सकता है। यह स्वास्थ्य सेवा जानकारी के भंडारण और प्रबंधन को सरल बनाता है, जिससे संगठित डेटाबेस बनते हैं। संग्रहीत डेटा आसानी से सुलभ है, जिससे रोगी के चिकित्सा इतिहास से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाली जा सकती है।
उपयोग का मामला: स्वास्थ्य सेवा
प्रीसेडेंस रिसर्च के आंकड़ों से पता चलता है कि स्वास्थ्य सेवा में आरपीए का वैश्विक बाजार 2032 तक 14.18 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा।
मामला बिंदु: यूके की अग्रणी सांविधिक प्राधिकरण स्वास्थ्य प्रणाली
- क्लिनिकल जानकारी समर्थन: यूके की अग्रणी गैर-विभागीय सार्वजनिक निकाय ने जीपी कनेक्ट पहल शुरू की, जो जनरल प्रैक्टिशनर्स (जीपी) और अधिकृत क्लिनिकल कर्मियों को क्लिनिकल जानकारी साझा करने और एक्सेस करने में सक्षम बनाता है, जिससे रोगी देखभाल में सुधार होता है।
- रोगी पंजीकरण: आरपीए समाधान का लाभ उठाकर, स्वास्थ्य प्रणाली प्राधिकरण ने पूरे पंजीकरण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित किया है। बॉट्स को रोगी द्वारा जमा किए गए डेटा को इकट्ठा करने और क्लिनिकल सिस्टम में इनपुट करने के लिए नियुक्त किया जाता है, जिससे अभ्यास कर्मियों द्वारा मैनुअल प्रविष्टि की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- आरपीए आपूर्तिकर्ता समर्थन: प्राधिकरण विश्वसनीय आरपीए समाधान आपूर्तिकर्ताओं के साथ सहयोग करता है, जो जीपी अभ्यासों को विभिन्न प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है। यह पहल कार्यक्षमता में सुधार, समय बचाने, सेवा वितरण लागत में कमी और रोगी देखभाल की गुणवत्ता में वृद्धि का उद्देश्य रखती है।
सामान्य स्वास्थ्य सेवा उपयोग का मामला और लाभ
- चिकित्सा बीमा: आरपीए-संचालित हाइपरऑटोमेशन मानव क्षमताओं की तुलना में स्वास्थ्य सेवा धोखाधड़ी की पहचान करने में अधिक सक्षम है। किसी भी निर्दोष मानव त्रुटि को समाप्त किया जाता है और स्वास्थ्य बीमा कंपनियों को न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ दावों को संसाधित करने में सक्षम बनाता है।
- आरएंडडी में ड्रग डिस्कवरी: आरपीए समाधान जीवन विज्ञान उद्योग में एक प्रमुख प्रौद्योगिकी उपकरण है जो दवा विकास और अनुसंधान को बदलने के लिए है। उदाहरण के लिए, आरपीए कोविड-19 वैक्सीन के समय-समय पर बाजार में आने में संभावित रूप से सुधार करने में महत्वपूर्ण था। विभिन्न आईटी प्रणालियों के साथ आरपीए को एकीकृत करके, ड्रग डिस्कवरी, क्लिनिकल परीक्षण, फार्माकोविजिलेंस, और सत्यापन को मानव त्रुटि के बिना कुशलता से सुविधाजनक बनाया जा सकता है।
- लैब रिपोर्टिंग और ईएचआर: प्रयोगशाला परीक्षण परिणाम या रोगियों के क्लिनिकल इतिहास को इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) के रूप में डिजिटल रूप से संग्रहीत किया जाता है। आरपीए और एआई-संचालित ईएचआर प्रणाली बुद्धिमान, साक्ष्य-आधारित उपकरण के रूप में कार्य करती हैं, जो स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को बेहतर रोगी देखभाल के लिए अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करती हैं।
उपयोग का मामला: बैंकिंग और वित्त
रिसर्च एंड मार्केट्स का अनुमान है कि 2023 और 2028 के बीच, वित्तीय सेवाओं और बीमा क्षेत्रों में हाइपरऑटोमेशन को सबसे अधिक अपनाया जाएगा, जो अन्य क्षेत्रों को पीछे छोड़ देगा, जिसमें 32% बाजार हिस्सेदारी होगी।
बैंकिंग उद्योग में वास्तविक जीवन में आरपीए के कुछ प्रमुख मामलों के मुख्य निष्कर्ष नीचे दिए गए हैं।
- लेखा: एक अच्छी तरह से कॉन्फ़िगर किया गया आरपीए कार्यक्रम सामान्य लेज़र के लिए डेटा को मानकीकृत करने और जटिल जर्नल प्रविष्टियों और दस्तावेज़ खाता पुनरावलोकन को स्वचालित करने में मदद कर सकता है।
- खाता देय: यहां, आरपीए बॉट्स को ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) के साथ बढ़ाया जा सकता है ताकि डेटा को स्वचालित रूप से कैप्चर और प्रसारित किया जा सके, साथ ही एक ऑडिट ट्रेल प्रदान किया जा सके और अनुपालन रिपोर्टिंग को सरल बनाया जा सके।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: वित्तीय संस्थानों के पास व्यापक ग्राहक जानकारी होती है, जो अत्यधिक गोपनीय और साइबर खतरों के लिए अतिसंवेदनशील होती है। मशीन लर्निंग-आधारित विचलन का पता लगाने और आरपीए-संचालित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियां प्रभावी साबित हुई हैं। मानव प्रक्रियाओं पर निर्भर रहने के बजाय, बैंक आरपीए टूल्स का उपयोग करके लेनदेन की निरंतर निगरानी कर सकते हैं, नियम-आधारित प्रणाली का उपयोग करके विचलन की पहचान कर सकते हैं, संभावित धोखाधड़ी को फ्लैग कर सकते हैं और आगे की जांच के लिए मानव कर्मचारियों को अलर्ट कर सकते हैं।
- वेतन: आरपीए विभिन्न समय-रखरखाव प्रणालियों में डेटा को संगठित कर सकता है, शिफ्ट घंटों का मूल्यांकन कर सकता है और समय-पत्रक त्रुटियों की पहचान कर सकता है।
निष्कर्ष
हाइपरऑटोमेशन वर्तमान में एक प्रतिष्ठित पथ पर है, जो विभिन्न उद्योगों और व्यवसायिक क्षेत्रों में कंपनियों के लिए डिजिटल परिवर्तन को बढ़ावा देने में एक अग्रणी के रूप में कार्य कर रहा है। हालांकि, जैसा कि किसी भी अग्रणी नवाचार के साथ होता है, इसके कार्यान्वयन में अंतर्निहित चुनौतियां और जोखिम हैं।
हाइपरऑटोमेशन अक्सर इसके कार्यान्वयन में निहित जटिलताओं और चुनौतियों को प्रभावी ढंग से नेविगेट और कम करने के तरीकों पर केंद्रित होता है। कुछ मुख्य चुनौतियों में शामिल हैं:
- डेटा गोपनीयता उल्लंघन: संवेदनशील डेटा और प्रणालियों को साइबर खतरों से बचाना और डेटा सुरक्षा नियमों का पालन सुनिश्चित करना।
- एआई पूर्वाग्रह संकट: एल्गोरिदम में निहित पूर्वाग्रहों का सामना करना और निर्णय परिणामों में निष्पक्षता सुनिश्चित करना।
- समर्पित डेटा: विभिन्न स्रोतों से व्यापक डेटा को प्रबंधित करना और इसकी सटीकता, विश्वसनीयता और प्रासंगिकता की गारंटी देना।
- कार्यबल वृद्धि: स्वचालित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के साथ मानव निर्णय को संतुलित करना।
इन चुनौतियों को पार करने और हाइपरऑटोमेशन में परिपक्वता के एक उच्च स्तर को प्राप्त करने पर, उद्यम कार्य प्रवाह की दक्षता को बढ़ा सकते हैं। इसके अलावा, वे अपने व्यवसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप नए मीट्रिक-आधारित राजस्व मॉडलों को लागू करने के लिए सही कीपीआइ (कुंजी प्रदर्शन संकेतक) का निर्धारण करना अधिक सरल पाएंगे।
