stomp Wat is Robotic Process Automation (RPA)? - Verenig AI
Verbind je met ons

AI 101

Wat is Robotic Process Automation (RPA)?

mm
Bijgewerkt on

Bij een groot deel van het werk dat mensen elke dag doen, is niets van hun creativiteit of unieke vaardigheden nodig, omdat het zeer vervelende en eenvoudige taken zijn, zoals het categoriseren van e-mails en berichten, het bijwerken van spreadsheets, het verwerken van transacties en meer. Robotachtige procesautomatisering (RPA) is een opkomende technologie die vaak aspecten van kunstmatige intelligentie gebruikt om deze taken te automatiseren, met als doel werknemers in staat te stellen hun aandacht te besteden aan belangrijkere taken. RPA kan worden bereikt met een verscheidenheid aan verschillende technieken, tools en algoritmen, en de gecorrigeerde toepassingen van RPA kunnen organisaties veel voordelen opleveren.

Wat is Robotic Process Automation (RPA)?

Ondanks dat er de naam ‘robot’ in zit, heeft Robotic Process Automation niets te maken met fysieke robots. De robots waarnaar in RPA wordt verwezen, zijn eerder softwarebots, en RPA-systemen zijn in wezen slechts een verzameling bots die specifieke, vaak vervelende taken uitvoeren. RPA-bots kunnen op fysieke of virtuele machines draaien en kunnen door de gebruiker van de software worden aangestuurd om taken uit te voeren. RPA-interfaces zijn bedoeld om zelfs mensen die niet bekend zijn met de constructie van de bots in staat te stellen een reeks taken te definiëren die de bot moet uitvoeren.

Zoals eerder vermeld, is het belangrijkste doel van een RPA het automatiseren van de vele repetitieve, alledaagse taken die mensen vaak op een werkplek moeten uitvoeren. Tijd en middelen besparen is het doel van RPA. De taken waarvoor RPA wordt gebruikt, moeten vrij eenvoudig zijn, met een reeks concrete stappen die moeten worden gevolgd om deze taak te volbrengen.

Voordelen van Robotic Process Automation (RPA)

Bij correct gebruik kan RPA-technologie tijd, personeel en middelen vrijmaken, zodat deze kunnen worden gebruikt voor belangrijkere taken en uitdagingen. RPA kan worden gebruikt om een ​​betere klantenservice mogelijk te maken door de eerste interacties met klanten af ​​te handelen en ze naar de juiste klantenservicemedewerker te leiden. RPA-systemen kunnen ook worden gebruikt om de manier waarop gegevens worden verzameld en verwerkt te verbeteren. Wanneer er bijvoorbeeld transacties plaatsvinden, kunnen deze worden gedigitaliseerd en automatisch in een database worden ingevoerd.

RPA-systemen kunnen ook worden gebruikt om ervoor te zorgen dat de activiteiten van een bedrijf voldoen aan vastgestelde normen en voorschriften. RPA kan ook het aantal menselijke fouten aanzienlijk verminderen en ondernomen acties registreren, zodat als het systeem een ​​fout produceert, de gebeurtenissen die tot de fout hebben geleid, gemakkelijk kunnen worden geïdentificeerd. Uiteindelijk zijn de voordelen van RPA van toepassing op elke situatie waarin een proces efficiënter kan worden gemaakt door veel van de stappen te automatiseren die nodig zijn om dat proces te voltooien.

Hoe Robotic Process Automation (RPA) werkt

De exacte methoden die RPA-platforms en bots gebruiken om hun taak uit te voeren variëren, maar ze maken vaak gebruik van machine learning- en AI-algoritmen, evenals computer vision-algoritmen.

Machine learning en AI-technieken kunnen worden gebruikt om de bots te laten leren welke acties verband houden met de doelen die de operator heeft gedefinieerd. RPA-platforms voeren echter vaak de meeste van hun acties uit volgens regels en gedragen zich daarom meer als traditionele programma's dan als AI. Als gevolg, er is wat discussie over het al dan niet classificeren van RPA-systemen als AI-systemen.

Toch werkt RPA vaak samen met AI-technologieën en algoritmen. Diepe neurale netwerken kunnen worden gebruikt om complexe beeld- en tekstgegevens te interpreteren, waardoor de bots kunnen bepalen welke acties moeten worden uitgevoerd om deze gegevens te verwerken op de manier die de gebruiker heeft opgegeven, zelfs als de acties die de bot onderneemt strikt op regels zijn gebaseerd . Convolutionele neurale netwerken kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om een ​​netwerk in staat te stellen afbeeldingen op een scherm te interpreteren en te reageren op basis van hoe die afbeeldingen zijn geclassificeerd.

Welke processen kunnen worden afgehandeld door RPA?

Voorbeelden van taken die door RPA-systemen kunnen worden uitgevoerd, zijn elementaire gegevensmanipulatie, transactieverwerking en communicatie met andere digitale systemen. Er kan een RPA-systeem worden opgezet om gegevens uit specifieke bronnen te verzamelen of ontvangen gegevens op te schonen. Over het algemeen zijn er vier criteria waaraan een taak moet voldoen om een ​​goede kandidaat te zijn voor automatisering met RPA.

Eerste, het proces moet op regels zijn gebaseerd, met zeer specifieke instructies en grondfeiten die kunnen worden gebruikt om te bepalen wat te doen met de informatie die het systeem tegenkomt. Ten tweede moet het proces op specifieke tijden plaatsvinden of een definieerbare startvoorwaarde hebben. Ten derde moet het proces duidelijke inputs en outputs hebben. Ten slotte moet de taak volume hebben, een aanzienlijke hoeveelheid informatie verwerken en een behoorlijke hoeveelheid tijd vergen om te voltooien, zodat het logisch zou zijn om het proces te automatiseren.

Laten we op basis van deze principes enkele mogelijke use-cases voor RPA onderzoeken.

Een manier waarop RPA kan worden gebruikt, is om het proces van het afhandelen van retouren van klanten te versnellen. Retourneren is doorgaans een kostbare, tijdrovende onderneming. Wanneer een retour wordt aangevraagd, moet de medewerker van de klantenservice een aantal berichten sturen die de retour bevestigen en aangeven hoe de klant zijn geld terugbetaald wil hebben, de huidige voorraad in het systeem bijwerken en vervolgens, na de betaling aan de klant, de verkopen bijwerken figuren. Veel hiervan zou kunnen worden afgehandeld door een RPA die nagaat welke artikelen worden geretourneerd en hoe de klant zijn terugbetaling wil verspreiden. De RPA zou gewoon regels gebruiken die als input het product nemen dat wordt geretourneerd en de informatie van de klant en een volledig restitutiedocument uitvoeren dat de agent alleen maar hoeft te bekijken en goed te keuren.

Een andere mogelijke use-case voor RPA is voor retailers die aspecten van hun supply chain management willen automatiseren. RPA kan worden gebruikt om artikelen op voorraad te houden, voorraadniveaus te controleren wanneer een artikel wordt verkocht en wanneer de voorraad onder een bepaalde drempel daalt, kunnen vervangingsorders worden geplaatst.

Nadelen van Robotic Process Automation (RPA)

Hoewel RPA-systemen de potentie hebben om bedrijven die ze gebruiken tijd, geld en moeite te besparen, zijn ze niet geschikt voor elke taak. RPA-implementaties kunnen vaak mislukken vanwege de beperkingen van het systeem waarin ze werken. Als RPA-systemen niet goed zijn ontworpen en geïmplementeerd, kunnen ze bestaande problemen verergeren, omdat ze werken volgens regels die mogelijk niet langer van toepassing zijn naarmate de situatie evolueert. Als een RPA-systeem bijvoorbeeld wordt geïnstrueerd om vervangende artikelen te bestellen wanneer een voorraad te laag wordt, is het mogelijk niet in staat om zich aan te passen aan schommelingen in de vraag en door te gaan met het bestellen van grote partijen producten, zelfs als de algehele vraag naar die producten afneemt. Het opschalen van RPA-platforms binnen een bedrijf blijkt ook moeilijk te zijn, aangezien hoe meer op regels gebaseerd een systeem wordt, hoe inflexibeler het wordt.

Bovendien kan het installeren van duizenden bots in een systeem veel meer tijd en geld kosten dan verwacht, mogelijk zo duur dat de besparingen die het RPA-systeem oplevert, niet opwegen tegen de installatiekosten. De economische impact van RPA-systemen kan moeilijk te voorspellen zijn en de relatie tussen automatisering en kostenreductie is niet lineair. Het automatiseren van 30% van een taak zal niet noodzakelijkerwijs de kosten van een bedrijf met 30% verlagen.

Blogger en programmeur met specialiteiten in Machine leren en Diepe leren onderwerpen. Daniel hoopt anderen te helpen de kracht van AI te gebruiken voor maatschappelijk welzijn.