Användning av AI-mekaniserad hyperautomatisering för organisatoriskt beslutsfattande

Samtida företag måste omvandla beslutsdynamiken genom att anta automatiserade arbetsflöden och prioritera AI-mekaniserad hyperautomatisering högst upp på den digitala transformationsagendan. Så varför är denna nyligen uttryckta fenomen överraskande branscher?

Befintliga vetenskapliga arbeten presenterar främst de teoretiska grunderna för Robotic Process Automation (RPA) eller dess branschspecifika implikationer inom specifika områden, som finans, tillverkning eller hälsovård. För att förklara det ovannämnda problemet syftar denna artikel till att analysera den nuvarande tillståndskonsten för RPA och undersöka den samverkande effekten av artificiell intelligens (AI) och maskinlärnings (ML) teknologier. Inbyggt presenterar den en empirisk studie för att identifiera potentiella luckor i ‘hyperautomatiserings‘ sammanhang som en nyckelaktör i beslutsfattandet.

Introduktion: Hyperautomatisering på väg in i rampljuset

Hyperautomatisering framträder som en multifacetterad strategi som integrerar ledande teknologier som Robotic Process Automation (RPA), artificiell intelligens (AI), maskinlärning (ML), naturlig språkbehandling (NLP) och prediktiv analys för att skapa en hyperautomatiserad miljö för att uppnå optimala resultat. Enkelt uttryckt är det en överlägsen iteration av intelligent automatisering. I det moderna företagskontexten är hyperautomatisering en teknisk extrapolering för att förstärka företagets digitala resa genom att accelerera avgörande innovationsinitiativ, AI-antagande och driva digitalt beslutsfattande. Det kräver att organisationer tar en omfattande, yttre tillvägagångssätt för sina affärsfall. Det kan hantera processskulden effektivt när affärsteknologer har tydliga automatiseringsmål och använder verktyg på ett ansvarsfullt sätt när det behövs.

Gartner förutspår att den globala utgiften för programvaruteknologier som möjliggör hyperautomatisering kommer att nå 1,04 biljoner USD till 2026. Enligt Precedence Research kommer hyperautomatiseringsmarknaden att nå 197,58 miljarder USD till 2032.

Hyperautomatisering kan vetenskapligt definieras som den taktiska användningen av integrerade automatiseringsverktyg för att optimera funktioner till deras maximala potential, vilket uppnår höjd produktivitet, förbättrad operativ effektivitet och betydande kostnadsbesparingar.

RPA-robotar blir superrobotar: Drivande intelligent beslutsfattande

RPA-robotar som ursprungligen fungerade med regelbaserade program genom att lära sig mönster och efterlikna mänskligt beteende för att utföra upprepade och meniala uppgifter har blivit superrobotar, med konversations-AI och neuronnätverksalgoritmer som kommer in i kraft. Dessa självlärande agenter konfigurerar kognitivt resonemang och tillåter RPA-robotar att skickligt automatisera komplexa uppgifter med minimal (övervakade robotar) eller noll (oövervakade robotar) mänsklig inblandning. Men riskvarningen ligger här när man omvandlar konventionell RPA till dess avancerade derivat, som driver kognitiv automatisering. I många fall misslyckas affärsteknologer med att skala upp sina RPA-initiativ antingen på grund av brist på genomförandestrategi, ett dåligt definierat affärsfall eller felaktigt urval av processer att automatisera. En Forrester-studie visar att 52 procent av användargrupper har uppgett att de har svårt att skala upp sina RPA-program.

RPA har funnits i över två decennier, med deterministiska resultat som använder strukturerad data inom områden som Enterprise Resource Planning (ERP) och Customer Relationship Management (CRM). Primitivt hängde RPA:s genomförbarhet på låga kognitiva krav och minimal undantagshantering. Nya fallstudier visar dock exempel där AI-drivna RPA-robotar visar förmåga att fatta subjektiva bedömningar, använda tolkningsförmåga och hantera flera undantagsfall.

Integrering av generativ AI och stora språkmodeller (LLM) med RPA förbättrar virtuella agenter kognitiva förmågor, vilket möjliggör mänskliga interaktioner och personlig återkoppling genom att lära kundpreferenser. IT-tjänstehanteringslandskapet har stärkts med 24*7-tillgänglighet, som hanterar vanliga problem som nätverksfelsökning, programvaruuppdateringsinstallation och lösenordsåterställning.

Företag antar alltmer #Bring-Your-Own-Bots-trenden, som integrerar konversations-AI-verktyg med API:er i sin RPA-ekosystem, vilket eliminerar behovet av mänskliga resurser i beslutsfattande under kundengagemang. Denna förändring förväntas bli normen till 2024.

AI- och ML-träningsalgoritmer på atomnivå för djup ‘inlärning’ och ‘tänkande’

Mellan varje arbetsflödesknutpunkt sker beslutsfattande på en granulär nivå, där programvarurobotar profilerar strängar av strukturerad och ostrukturerad data i stor volym för att orkestrera automatisering över affärsprocesser.

Central för djupinlärning är ML-baserade neuronnätverksalgoritmer, som har revolutionerat beslutsfattandet på diskreta datapunkter på en kvantnivå. Det tränger in i stordata – datainmatning som är volymrik, spridd och ofullständig. Det iterativt kör inlärning och förutsägelser inom sannolikhetsparametrar och slutligen härleder en utdata.

Optisk teckenigenkänning (OCR) är ett värdefullt komplement för verkliga RPA-tillämpningar inom hälsovårdsindustrin. Till exempel kan OCR, genom att utnyttja naturlig språkbehandling (NLP) och textanalys, skickligt skanna och omvandla handskrivna eller tryckta dokument, såsom etiketter för recept, patientformulär, läkaranteckningar och laboratorieresultat, till digitalt format. Detta förenklar lagring och hantering av hälsoinformation, vilket resulterar i organiserade databaser. Den lagrade datan är lättillgänglig, vilket möjliggör värdefulla insikter att extraheras från en patients medicinska historia.

Användningsfall: Hälsovård

Precedence Researchs data visar att den globala RPA-marknaden inom hälsovården förväntas nå 14,18 miljarder USD till 2032.

Fallpunkt: Storbritanniens ledande statliga myndighet för hälsovårdssystem

• Klinisk informationsstöd: Storbritanniens ledande icke-departementala offentliga organ som tillhandahåller hälsovårdstjänster införde GP Connect-initiativet. Detta program möjliggör för allmänläkare och auktoriserad klinisk personal att sömlöst dela och komma åt klinisk information från allmänläkarmottagningar, vilket förbättrar patientvården genom förbättrad dataåtkomst.
• Patientregistrering: Genom att utnyttja RPA-lösningar har hälsovårdssystemmyndigheten rationaliserat hela registreringsförfarandet. Robotar används för att samla in och mata in patientinskickad data i kliniska system, vilket eliminerar behovet av manuell inmatning av personalen.
• RPA-leverantörsstöd: Myndigheten samarbetar med pålitliga RPA-lösningsleverantörer, vilket möjliggör för allmänläkarmottagningar att automatisera olika processer. Detta initiativ syftar till att förbättra effektiviteten, spara tid för klinisk och administrativ personal, minska servicekostnaderna och höja kvaliteten på patientvården.

Allmänt hälsovårdsanvändningsfall och fördelar

1. Medicinsk försäkring: RPA-driven hyperautomatisering är mer skickad på att identifiera hälsovårdsbedrägeri jämfört med mänskliga förmågor. Alla oskyldiga mänskliga fel elimineras och möjliggör för hälsoförsäkringsbolag att påskynda anspråksprocessen med minimal mänsklig inblandning.
2. Forskning och utveckling inom läkemedelsupptäckt: RPA-lösningar är en nyckelteknologi inom life science-industrin för att omvandla läkemedelsutveckling och forskning. Till exempel var RPA avgörande för att potentiellt förbättra tiden till marknaden för Covid-19-vaccin. Genom att integrera RPA med olika IT-system kan läkemedelsupptäckt, kliniska prövningar, farmakovigilans och validering utföras effektivt utan mänskliga fel.
3. Laboratorierapportering och elektroniska patientjournaler: Laboratorietestresultat eller klinisk historia för patienter lagras digitalt som elektroniska patientjournaler (EHR). RPA- och AI-aktiverade EHR-system fungerar som intelligenta, evidensbaserade verktyg, som hjälper hälsovårdspersonal att fatta mer informerade beslut och slutsatser för bättre patientvård.

Användningsfall: Bank och finans

Research and Markets förutspår att den finansiella sektorn och försäkringssektorn kommer att ha den största antagandet av hyperautomatisering mellan 2023 och 2028, och kommer att överträffa andra sektorer med 32 % av marknaden.

Nyckelfynd från några av de mest framträdande verkliga RPA-användningsfallen i banksektorn är hänvisade till nedan.

1. Redovisning: Ett välkonfigurerat RPA-program kan hjälpa till att standardisera data för allmänna huvudböcker och automatisera komplexa journalposter och dokumentredovisningar.
2. Levande räkning: Här kan RPA-robotar kompletteras med optisk teckenigenkänning (OCR) för att automatiskt fånga och överföra data, samtidigt som det tillhandahåller en revisionslogg och förenklar regelefterlevnad.
3. Bedrägeridetektering: Finansiella institutioner besitter omfattande kundinformation, som är både högt konfidentiell och känslig för cyberhot. Maskinlärningsbaserad avvikelseupptäckt och RPA-förbättrad bedrägeridetekteringssystem har visat sig vara effektiva. Istället för att förlita sig på manuella processer kan banker använda RPA-verktyg för att kontinuerligt övervaka transaktioner, identifiera avvikelser med hjälp av ett regelbaserat system, flagga potentiellt bedrägeri och varna mänsklig personal för ytterligare utredning.
4. Lön: RPA kan harmonisera data över flera tidsregistreringssystem, utvärdera skifttimmar och identifiera tidsbladfel.

Slutsats

Hyperautomatisering är för närvarande på väg att bana en lysande väg, som en föregångare för företag inom olika branscher och affärsdomäner i att driva digital transformation. Men, likt varje banbrytande innovation, utgör dess implementering inneboende utmaningar och risker.

Hyperautomatisering kretsar ofta kring hur man effektivt navigerar och mildrar de mångfacetterade utmaningarna och komplexiteterna som är inneboende i dess implementering. Några kärnutmaningar omfattar:

• Dataintrång: Skydda känslig data och system från cyberhot och säkerställa efterlevnad av dataskyddsföreskrifter.
• AI-biasdilemma: Möt de inneboende biaserna i algoritmerna och säkerställ opartiskhet i beslutsresultat.
• Komprometterad data: Hantera omfattande data från olika källor och garantera dess precision, tillförlitlighet och relevans.
• Arbetsstyrkeförstärkning: Balansera integrationen av mänsklig bedömning med automatiserat beslutsfattande.

När man övervinner dessa utmaningar och uppnår en högre mognadsnivå i hyperautomatisering, kan företag påskynda arbetsflödeseffektiviteten. Likaså kommer de att hitta det lättare att fastställa rätt nyckelprestandaindikatorer (KPI:er) för att implementera nya metricsbaserade intäktsmodeller anpassade till sina affärsbehov.