Wykorzystywanie AI-Mechanizowanego Hyperautomatyzowania do Podjęcia Decyzji Organizacyjnych

Współczesne firmy muszą przekształcić dynamikę podejmowania decyzji, przyjmując workflow zautomatyzowane i priorytetyzując AI-mechanizowane hyperautomatyzowanie na szczycie transformacji cyfrowej. Dlaczego ten ostatnio wyjaśniony fenomen zaskakuje branże?

Istniejące prace naukowe w większości przedstawiają teoretyczne podstawy Robotic Process Automation (RPA) lub ich branżowe implikacje w określonych dziedzinach, zwłaszcza w finansach, produkcji lub opiece zdrowotnej. Aby wyjaśnić powyższą zagadkę, ten artykuł ma na celu analizę bieżącego stanu RPA i zbadanie konwergentnego wpływu technologii sztucznej inteligencji (AI) i maszynowego uczenia (ML). Wewnętrznie przedstawia studium empiryczne w celu zidentyfikowania potencjalnych luk w kontekście „hyperautomatyzacji” jako kluczowego elementu w podejmowaniu decyzji.

Wprowadzenie: Hyperautomatyzacja wkracza na scenę

Hyperautomatyzacja pojawia się jako wieloaspektowa strategia integrująca wiodące technologie, takie jak Robotic Process Automation (RPA), Sztuczna Inteligencja (AI), Maszynowe Uczenie (ML), Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) i analityka predykcyjna, w celu stworzenia środowiska hyperautomatycznego, aby osiągnąć optymalne wyniki. Po prostu, jest to lepsza iteracja inteligentnej automatyzacji. W nowoczesnym kontekście biznesowym hyperautomatyzacja jest technologicznym rozszerzeniem, aby wzmocnić cyfrową podróż przedsiębiorstwa, przyspieszając kluczowe inicjatywy innowacyjne, przyjmowanie AI i napędzając podejmowanie decyzji cyfrowych. Wymaga, aby organizacje przyjęły kompleksowe, zewnętrzne podejście do swoich przypadków biznesowych. Może ono skutecznie rozwiązać dług technologiczny, gdy technolodzy biznesowi mają wyraźne cele automatyzacji i używają narzędzi rozsądnie, gdy jest to potrzebne.

Gartner przewiduje, że globalne wydatki na technologie oprogramowania umożliwiające hyperautomatyzację wyniosą 1,04 biliona dolarów do 2026 roku. Według Precedence Research, rozmiar rynku hyperautomatyzacji wyniesie 197,58 miliarda dolarów do 2032 roku.

Hyperautomatyzacja może być naukowo zdefiniowana jako taktyczne wykorzystanie zintegrowanych narzędzi automatyzacji w celu optymalizacji funkcji do ich maksymalnego potencjału, co skutkuje zwiększoną produktywnością, poprawioną efektywnością operacyjną i znacznymi oszczędnościami kosztów.

RPA Bots stają się Super Botami: napędzając inteligentne podejmowanie decyzji

RPA Bots, które pierwotnie działały na programach opartych na regułach, poprzez wzorce uczenia i naśladownictwo ludzkiego zachowania do wykonywania powtarzalnych i podrzędnych zadań, stały się Super Botami, z Conversation AI i algorytmami sieci neuronowych. Te samouczące się agenci konfigurują rozumowanie poznawcze i pozwalają RPA Botom na umiejętne zautomatyzowanie złożonych zadań z minimalnym (obsługiwane boty) lub zerowym (nieobsługiwane boty) ludzkim zaangażowaniem. Jednakże, ryzyko ostrożności leży tutaj, gdy przekształca się konwencjonalne RPA w jego zaawansowaną pochodną, napędzając automatyzację poznawczą. W wielu przypadkach technolodzy biznesowi nie są w stanie skalować swoich inicjatyw RPA, albo z powodu braku strategii wykonania, słabo zdefiniowanego przypadku biznesowego, lub niewłaściwego wyboru procesów do zautomatyzowania. Badanie Forrester stwierdza, że 52 procent grup użytkowników twierdzi, że mają trudności ze skalowaniem swojego programu RPA.

RPA istnieje od ponad dwóch dekad, dostarczając deterministyczne wyniki przy użyciu danych strukturalnych w obszarach takich jak Enterprise Resource Planning (ERP) i Customer Relationship Management (CRM). Prymitywnie, RPA opierało się na niskich wymaganiach poznawczych i minimalnym obsługiwanym wyjątkiem. Ostatnie studium przypadku ujawnia jednak przypadki, w których AI-wydajne RPA Bots demonstrują zdolność do podejmowania subiektywnych osądów, używania umiejętności interpretacji i obsługi wielu przypadków wyjątków.

Integracja Generative AI i Large Language Models (LLM) z RPA wzmacnia poznawcze zdolności wirtualnych agentów, umożliwiając interakcje podobne do ludzkich i personalizowane opinie, poprzez naukę preferencji klientów. Pejzaż zarządzania usługami IT został wzmocniony dzięki 24-godzinnemu dostępowi, rozwiązywaniu typowych problemów, takich jak rozwiązywanie problemów sieciowych, instalacja aktualizacji oprogramowania i resetowanie haseł.

Firmy coraz częściej przyjmują trend #Bring-Your-Own-Bots, integrując narzędzia Conversation AI z API w swoim ekosystemie RPA, eliminując w ten sposób potrzebę zasobów ludzkich w podejmowaniu decyzji podczas zaangażowania klienta. Ten trend ma się stać normą do 2024 roku.

AI i ML szkoleniowe algorytmy na poziomie atomowym dla głębokiego „uczenia się” i „myślenia”

Pomiędzy punktami każdego workflow, podejmowanie decyzji odbywa się na poziomie granularnym, gdzie oprogramowanie robocze profiluje ciągi danych strukturalnych i niestrukturalnych w dużych ilościach, aby zautomatyzować procesy biznesowe.

Kluczowe dla głębokiego uczenia się są algorytmy sieci neuronowych oparte na ML, które rewolucjonizują proces podejmowania decyzji w dyskretnych punktach danych na poziomie kwantowym. Przenika ono dane wejściowe, które są ogromne, rozproszone i niepełne. Iteracyjnie uruchamia uczenie i przewidywania w ramach parametrów prawdopodobieństwa i ostatecznie wywodzi wynik.

Technologia Optical Character Recognition (OCR) jest cennym towarzyszem dla aplikacji RPA w branży opieki zdrowotnej. Na przykład, poprzez wykorzystanie Natural Language Processing (NLP) i analityki tekstu, OCR może sprawnie skanować i przekształcić ręcznie pisane lub drukowane dokumenty, takie jak etykiety recept, formularze pacjentów, notatki lekarskie i wyniki laboratoryjne, w cyfrowy format. To upraszcza przechowywanie i zarządzanie informacjami o opiece zdrowotnej, w wyniku czego tworzą się zorganizowane bazy danych. Przechowywane dane są łatwo dostępne, umożliwiając wyciągnięcie cennych wniosków z historii medycznej pacjenta.

Przypadek użycia: Ochrona zdrowia

Dane Precedence Research wskazują, że globalny rynek RPA w ochronie zdrowia ma osiągnąć 14,18 miliarda dolarów do 2032 roku.

Punkt przypadku: Wiodąca brytyjska instytucja państwowa ds. systemu opieki zdrowotnej

• Wsparcie informacji klinicznych: Wiodąca brytyjska instytucja państwowa świadcząca usługi zdrowotne wprowadziła inicjatywę GP Connect. Ten program umożliwia lekarzom i upoważnionemu personelowi klinicznemu bezproblemowe udostępnianie i dostęp do informacji klinicznych z praktyk lekarskich, poprawiając opiekę nad pacjentami dzięki poprawionej dostępności danych.
• Rejestracja pacjentów: Poprzez wykorzystanie rozwiązania RPA instytucja zdrowia zautomatyzowała całą procedurę rejestracji. Boty są zatrudnione do gromadzenia i wprowadzania danych przesłanych przez pacjentów do systemów klinicznych, eliminując potrzebę ręcznego wprowadzania danych przez personel praktyk.
• Wsparcie dostawców RPA: Instytucja współpracuje z zaufanymi dostawcami rozwiązań RPA, umożliwiając praktykom lekarskim zautomatyzowanie różnych procesów. Ta inicjatywa ma na celu poprawienie wydajności, zaoszczędzenie czasu dla personelu klinicznego i administracyjnego, obniżenie kosztów świadczenia usług i podniesienie jakości opieki nad pacjentami.

Ogólny przypadek użycia i korzyści w ochronie zdrowia

1. Ubezpieczenie medyczne: RPA-napędzana hyperautomatyzacja okazuje się bardziej skuteczna w identyfikowaniu oszustw w ochronie zdrowia w porównaniu z ludzkimi możliwościami. Każdy niewinny błąd ludzki jest eliminowany, umożliwiając firmom ubezpieczeniowym przyspieszenie przetwarzania roszczeń z minimalnym zaangażowaniem ludzi.
2. Badania i rozwój w odkryciu leków: Rozwiązania RPA są kluczowym narzędziem technologicznym w branży life science, aby przekształcić rozwój leków i badania. Na przykład, RPA okazało się niezwykle ważne w potencjalnym skróceniu czasu wprowadzenia szczepionek na Covid-19. Poprzez integrację RPA z różnymi systemami IT, odkrycie leków, badania kliniczne, farmakowigilencja i walidacja mogą być wydajnie ułatwione bez błędów ludzkich.
3. Raporty laboratoryjne i EHR: Wyniki badań laboratoryjnych lub historia kliniczna pacjentów są przechowywane cyfrowo jako Elektroniczne Rejestracje Zdrowia (EHR). RPA i AI-wydajne systemy EHR funkcjonują jako inteligentne, oparte na dowodach narzędzia, pomagające profesjonalistom zdrowia w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji i wniosków dla lepszej opieki nad pacjentami.

Przypadek użycia: Bankowość i finanse

Badania i Rynki przewidują, że między 2023 a 2028 rokiem sektory usług finansowych i ubezpieczeniowych będą miały największy udział w hyperautomatyzacji, wyprzedzając inne sektory z 32% udziałem w rynku.

Kluczowe ustalenia z niektórych wybitnych przypadków użycia RPA w branży bankowej i finansowej są wymienione poniżej.

1. Księgowość: Dobrze skonfigurowany program RPA może pomóc w standaryzacji danych dla ksiąg głównych i zautomatyzować skomplikowane wpisy i dokumenty rozliczeniowe.
2. Obsługa kont: Tutaj boty RPA mogą być uzupełnione o Optical Character Recognition (OCR), aby automatycznie przechwytywać i transmitować dane, jednocześnie zapewniając ślad audytowy i ułatwiając sprawozdawczość zgodności.
3. Wykrywanie oszustw: Instytucje finansowe posiadają ogromne ilości informacji o klientach, które są zarówno bardzo poufne, jak i podatne na zagrożenia cybernetyczne. Systemy wykrywania oszustw oparte na maszynowym uczeniu i RPA-wydajne systemy wykrywania oszustw okazały się skuteczne. Zamiast polegać na procesach ręcznych, banki mogą używać narzędzi RPA, aby nieprzerwanie monitorować transakcje, identyfikować anomalie przy użyciu systemu opartego na regułach, flagować potencjalne oszustwa i powiadamiać personel ludzki do dalszego zbadania.
4. Lista płac: RPA może harmonizować dane w wielu systemach czasowych, oceniać godziny pracy i identyfikować błędy w arkuszach czasu.

Podsumowanie

Hyperautomatyzacja aktualnie wytycza słynną ścieżkę, służąc jako pionier dla firm z różnych branż i dziedzin biznesowych w napędzaniu transformacji cyfrowej. Jednak, podobnie jak każwa pionierska innowacja, jej wdrożenie stwarza wewnętrzne wyzwania i ryzyka.

Hyperautomatyzacja często koncentruje się na tym, jak skutecznie nawigować i złagodzić wielowymiarowe wyzwania i złożoności wdrożenia. Niektóre podstawowe wyzwania obejmują:

• Naruszenia prywatności danych: Ochrona danych wrażliwych i systemów przed zagrożeniami cybernetycznymi oraz zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie danych.
• Dylemat biasu AI: Konfrontacja z wrodzonymi uprzedzeniami w algorytmach i zapewnienie bezstronności w wynikach decyzji.
• Narażone dane: Zarządzanie ogromnymi danymi z różnych źródeł i gwarantowanie ich dokładności, niezawodności i odpowiedniości.
• Wzmacnianie siły roboczej: Balansowanie integracji osądu ludzkiego z zautomatyzowanymi procesami decyzyjnymi.

Przekraczając te wyzwania i osiągając podniesiony poziom dojrzałości w hyperautomatyzacji, przedsiębiorstwa mogą przyspieszyć wydajność workflow. Równocześnie będą one miały łatwiejszy dostęp do określenia odpowiednich Wskaźników Wydajności (KPI) dla wdrożenia nowych modeli przychodów opartych na metrykach, dostosowanych do ich potrzeb biznesowych.