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रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) क्या है?

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लोग दैनिक रूप से जो काम करते हैं, उसमें से अधिकांश में उनकी रचनात्मकता या विशिष्ट कौशल की आवश्यकता नहीं होती है, जो अत्यधिक उबाऊ और सरल कार्य होते हैं, जैसे कि ईमेल और संदेशों को वर्गीकृत करना, स्प्रेडशीट को अपडेट करना, लेनदेन को संसाधित करना और अधिक। रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) एक उभरती हुई तकनीक है जो अक्सर इन कार्यों को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पहलुओं का लाभ उठाती है, जिसका उद्देश्य श्रमिकों को अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाना है। आरपीए को विभिन्न तकनीकों, उपकरणों और एल्गोरिदम के साथ प्राप्त किया जा सकता है, और आरपीए के सही अनुप्रयोग संगठनों को कई लाभ प्रदान कर सकते हैं।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) क्या है?

इसके नाम में “रोबोट” होने के बावजूद, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन में शारीरिक रोबोट का कोई संबंध नहीं है। बल्कि, आरपीए में उल्लिखित रोबोट सॉफ्टवेयर बॉट हैं, और आरपीए सिस्टम मूल रूप से विशिष्ट, अक्सर उबाऊ कार्यों को करने वाले बॉट्स का संग्रह हैं। आरपीए बॉट्स भौतिक या आभासी मशीनों पर चल सकते हैं, और उन्हें सॉफ्टवेयर के उपयोगकर्ता द्वारा निर्देशित किया जा सकता है। आरपीए इंटरफेस का उद्देश्य बॉट्स के निर्माण से परिचित न होने वाले लोगों को भी बॉट द्वारा प्रदर्शन करने के लिए कार्यों का एक सेट परिभाषित करने की अनुमति देना है।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) के लाभ

जब उचित रूप से उपयोग किया जाता है, तो आरपीए प्रौद्योगिकी समय, कर्मियों और संसाधनों को मुक्त कर सकती है, जिससे उन्हें अधिक महत्वपूर्ण कार्यों और चुनौतियों पर लागू किया जा सकता है। आरपीए का उपयोग ग्राहक सेवा में सुधार के लिए किया जा सकता है bằng ग्राहकों के साथ पहले इंटरैक्शन को संभालने और उन्हें सही ग्राहक सेवा एजेंट की ओर निर्देशित करने के लिए। आरपीए सिस्टम डेटा को इकट्ठा करने और संभालने के तरीके में सुधार के लिए भी उपयोग किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब लेनदेन होते हैं, तो उन्हें डिजिटाइज़ किया जा सकता है और स्वचालित रूप से एक डेटाबेस में दर्ज किया जा सकता है।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) कैसे काम करता है

आरपीए प्लेटफ़ॉर्म और बॉट्स द्वारा अपने कार्यों को पूरा करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियाँ भिन्न हो सकती हैं, लेकिन वे अक्सर मशीन लर्निंग और एआई एल्गोरिदम के साथ-साथ कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम का भी उपयोग करते हैं।

मशीन लर्निंग और एआई तकनीकों का उपयोग बॉट्स को यह सीखने में मदद करने के लिए किया जा सकता है कि कौन से कार्य ऑपरेटर द्वारा परिभाषित लक्ष्यों से संबंधित हैं। हालांकि, आरपीए प्लेटफ़ॉर्म अक्सर नियमों के अनुसार अपनी अधिकांश क्रियाएं करते हैं, इसलिए वे पारंपरिक प्रोग्रामों की तुलना में एआई की तरह अधिक कार्य करते हैं। इसके परिणामस्वरूप, आरपीए सिस्टम को एआई सिस्टम के रूप में वर्गीकृत किया जाना चाहिए या नहीं, इस बारे में कुछ विवाद है

आरपीए द्वारा संभाले जाने वाले प्रक्रियाएं क्या हैं?

आरपीए सिस्टम द्वारा संभाले जाने वाले कार्यों के उदाहरणों में बुनियादी डेटा मैनिपुलेशन, लेनदेन प्रसंस्करण और अन्य डिजिटल सिस्टम के साथ संवाद शामिल हैं। एक आरपीए सिस्टम को विशिष्ट स्रोतों से डेटा एकत्र करने या प्राप्त डेटा को साफ करने के लिए सेट किया जा सकता है।一般, एक कार्य को आरपीए द्वारा स्वचालित करने के लिए चार मानदंडों को पूरा करना होगा।

पहले, प्रक्रिया नियम-आधारित होनी चाहिए, जिसमें बहुत विशिष्ट निर्देश और आधार तथ्य हों जिनका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि सिस्टम द्वारा मिली जानकारी के साथ क्या करना है। दूसरा, प्रक्रिया को विशिष्ट समय पर या परिभाषित प्रारंभ स्थिति के साथ होनी चाहिए। तीसरा, प्रक्रिया में स्पष्ट इनपुट और आउटपुट होने चाहिए। अंत में, कार्य में मात्रा होनी चाहिए, यह एक बड़ी मात्रा में जानकारी से संबंधित होना चाहिए और पूरा करने में पर्याप्त समय लेना चाहिए ताकि प्रक्रिया को स्वचालित करना समझ में आए।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) के नुकसान

जबकि आरपीए सिस्टम उन कंपनियों को समय, पैसा और प्रयास बचा सकते हैं जो उन्हें उपयोग करते हैं, वे हर कार्य के लिए उपयुक्त नहीं हैं। आरपीए लागू करने में अक्सर वे सिस्टम के प्रतिबंधों के कारण विफल हो सकते हैं जिसमें वे काम करते हैं। यदि उचित रूप से डिज़ाइन और लागू नहीं किया जाता है, तो आरपीए सिस्टम मौजूदा समस्याओं को बढ़ा सकते हैं क्योंकि वे नियमों पर काम करते हैं जो स्थितियों के विकसित होने के साथ लागू नहीं हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक आरपीए सिस्टम को स्टॉक कम होने पर उत्पादों के प्रतिस्थापन के ऑर्डर देने के लिए निर्देशित किया जाता है, तो यह मांग में उतार-चढ़ाव के अनुकूल नहीं हो सकता है और उत्पादों के बड़े बैच का ऑर्डर देना जारी रख सकता है, भले ही उनकी कुल मांग कम हो जाए।

इसके अलावा, प्रणाली में हजारों बॉट्स स्थापित करने की प्रक्रिया अपेक्षा से अधिक समय लेने वाली और महंगी हो सकती है, संभावित रूप से इतनी महंगी हो सकती है कि आरपीए प्रणाली द्वारा लाए गए बचत लागत को पूरा नहीं कर सकती है। आरपीए प्रणालियों के आर्थिक प्रभावों को भविष्यवाणी करना मुश्किल हो सकता है और स्वचालन और लागत में कमी के बीच संबंध रैखिक नहीं है। किसी कार्य का 30% स्वचालित करने से कंपनी की लागत 30% कम नहीं हो सकती है।

ब्लॉगर और प्रोग्रामर जिनकी विशेषज्ञता मैशीन लर्निंग और डीप लर्निंग विषयों में है। डैनियल दूसरों को सामाजिक कल्याण के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करने में मदद करना चाहता है।