Использование гиперавтоматизации с помощью ИИ для принятия организационных решений

Современным бизнесам необходимо трансформировать динамику принятия решений, принимая во внимание автоматизированные рабочие процессы и уделяя первоочередное внимание гиперавтоматизации с помощью ИИ в цифровой трансформации. Итак, почему это недавно описанное явление удивляет отрасли?

Существующие научные работы в основном представляют теоретические основы Роботизированной Автоматизации Процессов (РАП) или ее отраслевые последствия в конкретных областях, таких как финансы, производство или здравоохранение. Чтобы прояснить вышеупомянутую загадку, эта статья направлена на анализ текущего состояния РАП и изучение совместного влияния технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) и Машинного Обучения (МО). По сути, она представляет собой эмпирическое исследование для выявления потенциальных пробелов в контексте «гиперавтоматизации» как ключевого фактора в принятии решений.

Введение: Гиперавтоматизация выходит на первый план

Гиперавтоматизация появляется как многофакторная стратегия, интегрирующая ведущие технологии, такие как Роботизированная Автоматизация Процессов (РАП), Искусственный Интеллект (ИИ), Машинное Обучение (МО), Обработка Естественного Языка (ОЕЯ) и прогностическая аналитика, для создания гиперавтоматизированной среды и получения оптимальных результатов. Проще говоря, это является более совершенной итерацией интеллектуальной автоматизации. В современном деловом контексте гиперавтоматизация является технологическим расширением для усиления цифрового пути предприятия, ускорения важных инновационных инициатив, внедрения ИИ и стимулирования цифрового принятия решений. Это требует от организаций принять комплексный, внешний подход к своим деловым случаям. Она может эффективно решить проблему процессового долга, когда бизнес-технологи имеют четкие цели автоматизации и используют инструменты разумно по мере необходимости.

По прогнозам Gartner, глобальные расходы на программные технологии, обеспечивающие гиперавтоматизацию, достигнут 1,04 триллиона долларов США к 2026 году. Согласно Precedence Research, размер рынка гиперавтоматизации достигнет 197,58 миллиарда долларов США к 2032 году.

Гиперавтоматизация может быть научно определена как тактическое использование интегрированных инструментов автоматизации для оптимизации функций до их максимального потенциала, тем самым достигая повышенной производительности, повышенной операционной эффективности и значительной экономии средств.

Боты РАП становятся суперботами: стимулирование интеллектуального принятия решений

Боты РАП, которые изначально работали на программировании на основе правил, изучая закономерности и имитируя поведение человека для выполнения повторяющихся и простых задач, стали суперботами, с использованием алгоритмов Конверсационного ИИ и Нейронных Сетей. Эти самообучающиеся агенты настраивают когнитивные рассуждения и позволяют ботам РАП эффективно автоматизировать сложные задачи с минимальным (посещаемые боты) или нулевым (непосещаемые боты) человеческим вмешательством. Однако риск предостережения заключается здесь, когда традиционная РАП преобразуется в ее продвинутый вариант, стимулируя когнитивную автоматизацию. Во многих случаях бизнес-технологи не могут масштабировать свои инициативы РАП из-за отсутствия стратегии выполнения, плохо определенного делового случая или неправильного выбора процессов для автоматизации. Исследование Forrester гласит, что 52 процента групп пользователей заявили, что им трудно масштабировать свою программу РАП.

РАП существует уже более двух десятилетий, обеспечивая детерминированные результаты с использованием структурированных данных в таких областях, как Планирование Энтерпрайз-ресурсов (ПЭР) и Управление Отношениями с Клиентами (УОК). Первоначально осуществимость РАП зависела от низких когнитивных требований и минимальной обработки исключений. Однако недавние исследования показывают, что боты РАП, оснащенные ИИ, демонстрируют способность принимать субъективные суждения, использовать навыки интерпретации и обрабатывать множественные исключения.

Интеграция Генеративного ИИ и Больших Моделей Языка (БМЯ) с РАП повышает когнитивные способности виртуальных агентов, позволяя им взаимодействовать с людьми и предоставлять персонализированную обратную связь, изучая предпочтения клиентов. Ландшафт Управления ИТ-услугами был укреплен с круглосуточной доступностью, решая общие проблемы, такие как устранение сетевых сбоев, установка обновлений программного обеспечения и сброс паролей.

Организации все чаще принимают тенденцию #Bring-Your-Own-Bots, интегрируя инструменты Конверсационного ИИ с API в своей экосистеме РАП, тем самым исключая необходимость человеческих ресурсов в принятии решений во время взаимодействия с клиентами. Этот сдвиг ожидается стать нормой к 2024 году.

Алгоритмы обучения ИИ и МО на атомном уровне для глубокого «обучения» и «мышления»

Между соединениями каждого рабочего процесса принятие решений происходит на гранулярном уровне, где программные роботы профилями строк структурированных и неструктурированных данных в больших объемах для оркестровки автоматизации бизнес-процессов.

Центральным для глубокого обучения являются алгоритмы МО, основанные на Нейронных Сетях, которые революционизировали процесс принятия решений на дискретных данных на квантовом уровне. Они проникают в большие данные — данные, которые объемны, разрознены и неполны. Они итеративно выполняют обучение и прогнозы в рамках вероятностных параметров и в конечном итоге получают вывод.

Технология Оптического Распознавания Символов (ОРС) является ценным спутником для реальных приложений РАП в области здравоохранения. Например, используя Обработку Естественного Языка (ОЕЯ) и текстовый анализ, ОРС может эффективно сканировать и преобразовать рукописные или напечатанные документы, такие как этикетки рецептов, формы пациентов, записи врача и результаты лабораторных исследований, в цифровой формат. Это упрощает хранение и управление информацией о здоровье, в результате чего получаются организованные базы данных. Хранящиеся данные легко доступны, что позволяет извлекать ценные сведения из медицинской истории пациента.

Случай использования: Здравоохранение

Данные Precedence Research показывают, что глобальный рынок РАП в здравоохранении ожидается достигнет 14,18 миллиарда долларов США к 2032 году.

Точка случая: Ведущий статутный орган здравоохранения Великобритании

• Поддержка клинической информации: Ведущий некоммерческий орган здравоохранения Великобритании, предоставляющий медицинские услуги, ввел инициативу GP Connect. Эта программа позволяет врачам общей практики и уполномоченному клиническому персоналу беспрепятственно делиться и получать доступ к клинической информации из практик врачей общей практики, улучшая уход за пациентами за счет повышения доступности данных.
• Регистрация пациентов: Используя решение РАП, орган здравоохранения оптимизировал整个 процесс регистрации. Боты используются для сбора и ввода данных, представленных пациентами, в клинические системы, исключая необходимость ручного ввода данными сотрудниками практик.
• Поддержка поставщиков РАП: Орган сотрудничает с доверенными поставщиками решений РАП, позволяя практикам врачей общей практики автоматизировать различные процессы. Эта инициатива направлена на повышение эффективности, экономию времени для клиницистов и административного персонала, снижение затрат на предоставление услуг и повышение качества ухода за пациентами.

Общий случай использования в здравоохранении и выгоды

1. Медицинское страхование: Гиперавтоматизация с помощью РАП более эффективна в выявлении мошенничества в здравоохранении по сравнению с человеческими возможностями. Любая невинная ошибка человека исключена, и это позволяет страховым компаниям ускорить обработку претензий с минимальным ручным вмешательством.
2. Исследования и разработка лекарств: Решения РАП являются ключевым технологическим инструментом в области жизненных наук для трансформации разработки и исследования лекарств. Например, РАП была важна для потенциального улучшения времени выхода на рынок вакцин от Covid-19. Интегрируя РАП с различными ИТ-системами, открытие лекарств, клинические испытания, фармаконадзор и валидация могут быть эффективно облегчены без человеческой ошибки.
3. Отчеты лабораторий и Электронные медицинские записи: Результаты лабораторных исследований или клиническая история пациентов хранятся в цифровом виде в качестве Электронных медицинских записей (ЭМЗ). Системы ЭМЗ, оснащенные РАП и ИИ, функционируют как интеллектуальные, основанные на доказательствах инструменты, помогающие медицинским работникам принимать более обоснованные решения и выводы для лучшего ухода за пациентами.

Случай использования: Банковское дело и финансы

Исследования и Рынки прогнозируют, что между 2023 и 2028 годами финансовый сектор и страхование будут иметь наибольшее внедрение гиперавтоматизации, опережая другие сектора с 32% рынка.

Ключевые выводы из некоторых заметных реальных случаев использования РАП в банковском секторе приведены ниже.

1. Бухгалтерский учет: Хорошо настроенная программа РАП может помочь стандартизировать данные для общих журналов и автоматизировать сложные записи в журнале и документы для сверки счетов.
2. Управление счетами: Здесь боты РАП могут быть дополнены Оптическим Распознаванием Символов (ОРС) для автоматического захвата и передачи данных, а также для предоставления аудиторского следа и упрощения отчетности о соблюдении требований.
3. Обнаружение мошенничества: Финансовые учреждения обладают обширной информацией о клиентах, которая одновременно является конфиденциальной и подвержена киберугрозам. Системы обнаружения аномалий на основе МО и системы обнаружения мошенничества, усиленные РАП, оказались эффективными. Вместо того, чтобы полагаться на ручные процессы, банки могут использовать инструменты РАП для постоянного мониторинга транзакций, выявления аномалий с помощью системы на основе правил, флагирования потенциального мошенничества и оповещения человеческого персонала для дальнейшего расследования.
4. Платежи: РАП может гармонизировать данные в нескольких системах учета времени, оценивать часы смен и выявлять ошибки в табелях.

Заключение

Гиперавтоматизация в настоящее время проходит славный путь, служа авангардом для компаний из различных отраслей и деловых областей в стимулировании цифровой трансформации. Однако, как и любовое новаторское инновация, ее реализация несет в себе внутренние проблемы и риски.

Гиперавтоматизация часто сосредоточена на том, как эффективно ориентироваться и смягчить многофакторные проблемы и сложности, присущие ее реализации. Некоторые основные проблемы включают:

• Нарушения конфиденциальности данных: Защита чувствительных данных и систем от киберугроз и обеспечение соблюдения правил защиты данных.
• Проблема предвзятости ИИ: Борьба с врожденными предвзятостями в алгоритмах и обеспечение беспристрастности в результатах принятия решений.
• Нарушенная целостность данных: Управление обширными данными из различных источников и гарантия их точности, надежности и актуальности.
• Расширение рабочей силы: Сбалансирование интеграции человеческого суждения с автоматизированными процессами принятия решений.

Преодолев эти проблемы и достигнув более высокого уровня зрелости в гиперавтоматизации, предприятия могут значительно повысить эффективность рабочих процессов. Одновременно они найдут более простой способ определить правильные Ключевые Показатели Производительности (КПП) для реализации новых метрик-основанных моделей доходов, адаптированных к их деловым потребностям. преодолев эти проблемы и достигнув более высокого уровня зрелости в гиперавтоматизации, предприятия могут значительно повысить эффективность рабочих процессов. Одновременно они найдут более простой способ определить правильные Ключевые Показатели Производительности (КПП) для реализации новых метрик-основанных моделей доходов, адаптированных к их деловым потребностям.