Bruk av AI-mekanisert hyperautomatisering for organisatorisk beslutting

Samtidige bedrifter må transformere beslutningsdynamikken ved å innføre automatiseringsaktiverede arbeidsflyter og prioritere AI-mekanisert hyperautomatisering på toppen av digital transformasjon. Hvorfor er dette nylig fremførte fenomenet overraskende for bransjene?

Eksisterende akademiske arbeider presenterer hovedsakelig de teoretiske grunnlagene for Robotic Process Automation (RPA) eller dens bransjespesifikke implikasjoner innenfor bestemte domener, særlig finansielle, produksjon eller helsevesen. For å belyse det ovennevnte problemstillingen, har denne artikkelen som mål å analysere den nåværende tilstanden for RPA og undersøke den konvergerende innvirkningen av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)-teknologier. Inherent presenterer den en empirisk studie for å oppdage potensielle hull i ‘hyperautomatiserings‘-konteksten som en nøkkelaktiverer i beslutningstaking.

Introduksjon: Hyperautomatisering kommer inn i rampelyset

Hyperautomatisering oppstår som en multifaset strategi som integrerer ledende teknologier som Robotic Process Automation (RPA), kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML), naturlig språkbehandling (NLP) og prediktiv analyse for å skape en hyperautomatisert miljø for å oppnå optimale resultater. Enkelt uttrykt er det en overlegen iterasjon av intelligent automatisering. I det moderne bedriftskonteksten er hyperautomatisering en teknologisk ekstrapolasjon for å forsterke bedriftens digitale reise ved å akselerere avgjørende innovasjonsinitiativer, AI-adoptsjon og drive digital beslutningstaking. Det krever at organisasjonene tar en omfattende, utenfor-inn tilgang til sine forretningscase. Det kan håndtere prosessgjeld effektivt når bedriftsteknologer har klare automatiseringsmål og bruker verktøy etter behov.

Gartner forutser at den globale utgift på programvareteknologier som muliggjør hyperautomatisering vil nå USD 1,04 billioner i 2026. Ifølge Precedence Research vil hyperautomatiseringsmarkedets størrelse nå USD 197,58 milliarder i 2032.

Hyperautomatisering kan vitenskapelig defineres som den taktiske utnyttelsen av integrerte automatiseringsverktøy for å optimalisere funksjoner til deres maksimale potensiale, og dermed oppnå høyere produktivitet, forbedret operasjonell effektivitet og betydelige kostnadsbesparelser.

RPA-boter blir superboter: Driver intelligent beslutningstaking

RPA-boter som opprinnelig opererte på regelbaserte programmer gjennom læringsmønster og emulering av menneskelig atferd for å utføre repetitive og menialoppgaver, har blitt superboter, med Conversational AI og neurale nettverksalgoritmer som kommer i kraft. Disse selv-læringsagentene konfigurerer kognitiv resonans og lar RPA-boter adekt automatisere komplekse oppgaver med minimal (overvåket boter) eller ingen (uovervåket boter) menneskelig inngripen. Imidlertid ligger risikoadvarselen her når man transformerer konvensjonell RPA til dens avanserte derivat, og driver kognitiv automatisering. I mange tilfeller mislykkes bedriftsteknologer med å skalerer sine RPA-initiativer enten på grunn av manglende gjennomføringsstrategi, dårlig definert forretningscase eller feil valg av prosesser å automatisere. En Forrester-studie sier at 52 prosent av brukergrupper hevder at de sliter med å skalerer sine RPA-program.

RPA har eksistert i over to tiår, og har levert deterministiske resultater ved hjelp av strukturert data i områder som Enterprise Resource Planning (ERP) og Customer Relationship Management (CRM). Primitivt hang RPA-gjennomførbarheten av lav kognitiv krav og minimal unntakshåndtering. Nyere casestudier avslører imidlertid eksempler hvor AI-drevne RPA-boter demonstrerer evnen til å gjøre subjektive vurderinger, bruke tolkningsferdigheter og håndtere multiple unntakssituasjoner.

Integrasjon av generativ AI og store språkmodeller (LLM) med RPA forbedrer virtuelle agenters kognitive evner, og lar menneske-lignende interaksjoner og personlig tilbakemelding ved å lære kundepreferanser. IT-tjenestehåndteringslandskapet har blitt styrket med 24*7-tilgjengelighet, og håndterer vanlige problemer som nettverksfeilsøking, programvareoppdateringsinstallasjon og passordtilbakestillinger.

Bedrifter adopterer stadig #Bring-Your-Own-Bots-trenden, og integrerer Conversational AI-verktøy med API-er i sine RPA-økosystemer, og eliminerer dermed behovet for menneskelige ressurser i beslutningstaking under kundesammenheng. Denne skiftet forventes å bli normen i 2024.

AI- og ML-trening salgoritmer på atomnivå for dyp ‘læring’ og ‘tenkning’

Mellom hver arbeidsflyt skjer beslutningstaking på et granulert nivå, hvor programvareroboter profilerer strenger av strukturert og ustrukturert data i stor volum til å orkestrere automatisering over forretningsprosesser.

Sentral til dyp læring er ML-baserte neurale nettverksalgoritmer, som har dramatisk revolusjonert beslutningstaking på diskrete datapunkter på en kvantumskala. Det penetrerer store data – datainngang som er voluminøs, spredt og ufullstendig. Det itererer løpende læring og prediksjoner innen sannsynlighetsparametere og ultimate derivere en utgang.

Optisk tegngjenkjenningsteknologi (OCR) er en verdifull kompanjong for virkelige RPA-applikasjoner innen helsevesenet. For eksempel kan OCR, ved hjelp av naturlig språkbehandling (NLP) og tekstanalyse, profesjonelt skanne og omforme håndskrevne eller trykte dokumenter, som reseptikker, pasientformularer, legens notater og laboratorieresultater, til digitalt format. Dette forenkler lagring og håndtering av helseinformasjon, og resulterer i organiserte databaser. Den lagrede data er lett tilgjengelig, og lar verdifulle innsikter bli trukket ut fra en pasients medisinske historie.

Eksempel: Helsevesen

Precedence Research-rapporten viser at den globale RPA-markedet i helsevesenet forventes å nå USD 14,18 milliarder i 2032.

Sakspunkt: Storbritannias ledende statlige myndighet for helsevesen

• Klinisk informasjonsstøtte: Storbritannias ledende ikke-departementale offentlige organ for helsevesen innførte GP Connect-initiativet. Dette programmet muliggjør at allmennleger (GP-er) og autoriserte kliniske personer kan dele og få tilgang til klinisk informasjon fra GP-praksiser, og forbedre pasientomsorgen gjennom forbedret data tilgjengelighet.
• Pasientregistrering: Ved å utnytte RPA-løsningen har helsemyndigheten strømlinjeformet hele registreringsprosessen. Boter er ansatt for å samle inn og innføre pasientinnsendt data i kliniske systemer, og eliminerer dermed behovet for manuell innføring av praksispersonale.
• RPA-leverandørstøtte: Myndigheten samarbeider med pålitelige RPA-løsningsleverandører for å muliggjøre at GP-praksiser kan automatisere ulike prosesser. Dette initiativet har som mål å forbedre effektiviteten, spare tid for kliniske og administrative ansatte, redusere servicetilbuds-kostnader og forbedre kvaliteten på pasientomsorgen.

Generell helseeksempel og fordeler

1. Medisinsk forsikring: RPA-drevet hyperautomatisering er mer egnet til å identifisere helse-svindel sammenlignet med menneskelige evner. Enhver uskyldig menneskelig feil elimineres, og muliggjør at helseforsikringsselskaper kan akselerere kravbehandling med minimal manuell inngripen.
2. Forskning og utvikling av legemidler: RPA-løsninger er en nøkkelteknologi i life science-industrien for å transformere legemiddelutvikling og -forskning. For eksempel var RPA avgjørende for å potensielt forbedre tid til marked for Covid-19-vaksiner. Ved å integrere RPA med ulike IT-systemer kan legemiddelforskning, kliniske prøver, farmakovigilans og validering effektivt håndteres uten menneskelig feil.
3. Laboratorierapporter og EHR: Laboratorietestresultater eller klinisk historie for pasienter lagres digitalt som elektroniske helsejournaler (EHR-er). RPA- og AI-aktiverede EHR-systemer fungerer som intelligente, bevisbaserte verktøy, som hjelper helsepersonale til å ta mer informerte beslutninger og konklusjoner for bedre pasientomsorg.

Eksempel: Bank og finansielle tjenester

Research and Markets forutser at mellom 2023 og 2028 vil finansielle tjenester og forsikring ha den største adopsjonen av hyperautomatisering, og overgår andre sektorer med 32 prosent av markedet.

Nøkelfunn fra noen av de fremtredende eksemplene på RPA i bankindustrien er referert nedenfor.

1. Regnskap: Et godt konfigurert RPA-program kan hjelpe med å standardisere data for generelle regnskapsbøker og automatisere komplekse journalposter og dokumentregnskapsavstemninger.
2. Kontoplan: Her kan RPA-boter utvides med optisk tegngjenkjenning (OCR) for å automatisk fange og overføre data, samt gi en revisjonslogg og forenkle etterlevelsesrapportering.
3. Svindeloppdaging: Finansielle institusjoner besitter omfattende kundeinformasjon, som er både høyt konfidensiell og utsatt for cybertrusler. Maskinlæringsbasert anomalioppdaging og RPA-forbedret svindeloppdagelsessystemer har vist seg å være effektive. I stedet for å stole på manuelle prosesser, kan banker bruke RPA-verktøy til å kontinuerlig overvåke transaksjoner, identifisere anomalier ved hjelp av et regelbasert system, markere potensiell svindel og varsle menneskelig personale for videre undersøkelse.
4. Lønn: RPA kan harmonisere data over flere tidshåndteringssystemer, evaluere skifttimer og identifisere feil i tidsskjemaer.

Konklusjon

Hyperautomatisering er for tiden på vei til å skape en mer fremtredende løsning for selskaper over ulike bransjer og forretningsdomener i å drive digital transformasjon. Likevel, som med alle banebrytende innovasjoner, stiller implementeringen av den innbygde utfordringer og risiko.

Hyperautomatisering er ofte sentrert rundt hvordan man effektivt kan navigere og mildne de multifacetterte utfordringene og kompleksitetene som er innebygget i dens implementering. Noen av de sentrale utfordringene inkluderer:

• Data Personvern Brudd: Å beskytte følsomme data og systemer fra cybertrusler og sikre overholdelse av dataproteksjonsregler.
• AI-forvrengningsdilemma: Å møte de innebygde forvrengningene i algoritmer og sikre upartiskhet i beslutningsresultater.
• Kompromittert Data: Å håndtere omfattende data fra ulike kilder og garantere deres nøyaktighet, pålitelighet og relevans.
• Arbeidsstyrkeforsterkning: Å balansere integreringen av menneskelig dømmekraft med automatiserte beslutningsprosesser.

Ved å overvinne disse utfordringene og oppnå en høyere grad av modenhet i hyperautomatisering, kan bedrifter akselerere arbeidsflyteffektivitet. Likeledes vil de finne det enklere å bestemme de riktige nøkkelindikatorene (KPI-er) for å implementere nye målbaserte inntektsmodeller tilpasset deres forretningsbehov. Ved å overvinne disse utfordringene og oppnå en høyere grad av modenhet i hyperautomatisering, kan bedrifter akselerere arbeidsflyteffektivitet. Equally they will find it more straightforward to determine the right Key Performance Indicators (KPIs) for implementing new metrics-based revenue models tailored to their business needs.