Використання AI-завантаженої гіперавтоматизації для прийняття організаційних рішень

Сучасні підприємства повинні змінити динаміку прийняття рішень, приймаючи автоматизовані робочі процеси та пріорітезуючи AI-завантажену гіперавтоматизацію на вершині цифрової трансформації. Тому чому це недавно висловлена концепція несподівана для галузей?

Існуючі наукові праці в основному представляють теоретичні основи Роботизованої автоматизації процесів (RPA) або її галузеві наслідки в конкретних галузях, зокрема фінанси, виробництво чи охорона здоров’я. Щоб роз’яснити вищезгадану загадку, ця стаття має на меті проаналізувати сучасний стан RPA та вивчити зbieжний вплив технологій штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML). Внутрішньо вона представляє емпіричне дослідження для виявлення потенційних прогалин у контексті “гіперавтоматизації” як ключового фактора у прийнятті рішень.

Вступ: Гіперавтоматизація робить свій шлях у світло споту

Гіперавтоматизація виникає як багатовимірна стратегія, що інтегрує провідні технології, такі як Роботизована автоматизація процесів (RPA), Штучний інтелект (AI), Машинне навчання (ML), Обробка природної мови (NLP) та передбачувальна аналітика, для створення гіперавтоматизованої середовища для отримання оптимальних результатів. Просто кажучи, це вищий рівень інтелектуальної автоматизації. У сучасному бізнес-контексті гіперавтоматизація є технологічним виношуванням для посилення цифрової подорожі підприємства шляхом прискорення важливих інноваційних ініціатив, прийняття AI та сприяння цифровому прийняттю рішень. Вона вимагає від організацій підходу до своїх бізнес-кейсів зовні. Вона може ефективно вирішувати борг процесів, коли у бізнес-технологів є чіткі цілі автоматизації та вони використовують інструменти розсудливо за потребою.

Гартер прогнозує, що глобальні витрати на програмне забезпечення, яке дозволяє гіперавтоматизацію, досягнуть 1,04 трильйона доларів США до 2026 року. За даними Precedence Research, розмір ринку гіперавтоматизації складатиме 197,58 мільярдів доларів США до 2032 року.

Гіперавтоматизація може бути науково визначена як тактичне використання інтегрованих інструментів автоматизації для оптимізації функцій до їх максимального потенціалу, тим самим досягаючи підвищеної продуктивності, поліпшення операційної ефективності та суттєвих економії коштів.

RPA-боти стають суперботами: забезпечення інтелектуального прийняття рішень

RPA-боти, які спочатку працювали на програмах, заснованих на правилах, через навчання моделей і імітування поведінки людини для виконання повторюваних і простих завдань, стали суперботами, з появою алгоритмів розмовного AI та нейронних мереж. Ці самоучливі агенти конфігурують когнітивне мислення та дозволяють RPA-ботам адептино автоматизувати складні завдання з мінімальною (оплачувані боти) або нульовою (неоплачувані боти) людською інтервенцією. Однак ризик застереження лежить тут, коли перетворення традиційної RPA в її просунуту похідну, забезпечення когнітивної автоматизації. У багатьох випадках бізнес-технологи не можуть масштабувати свої ініціативи RPA через відсутність стратегії виконання, погано визначеного бізнес-кейсу або неправильного вибору процесів для автоматизації. Дослідження Forrester свідчить, що 52 відсотка користувачів заявили, що їм важко масштабувати свою програму RPA.

RPA існує вже понад два десятиліття, забезпечуючи детерміновані результати за допомогою структурованих даних у таких областях, як планування підприємств (ERP) та управління відносинами з клієнтами (CRM). Спочатку здійсненність RPA залежала від низьких когнітивних вимог і мінімального оброблення винятків. Недавні дослідження, однак, показують випадки, коли AI-підтримувані RPA-боти демонструють здатність робити суб’єктивні судження, використовувати інтерпретаційні навички та обробляти кілька винятків.

Інтеграція Генеративного AI та великих мовних моделей (LLM) з RPA підвищує когнітивні можливості віртуальних агентів, дозволяючи людським взаємодіям та персоналізованим відгукам шляхом навчання клієнтських переваг. Ландшафт управління ІТ-сервісами був посилений 24*7 доступністю, вирішенням загальних питань, таких як налагодження мережі, встановлення оновлень програмного забезпечення та скидання паролів.

Підприємства все частіше приймають тенденцію “#Bring-Your-Own-Bots”, інтегруючи інструменти розмовного AI з API в своїй екосистемі RPA, тим самим ліквідуючи потребу в людських ресурсах у прийнятті рішень під час взаємодії з клієнтами. Ця зміна очікується стане нормою до 2024 року.

AI- та ML-алгоритми навчання на атомному рівні для глибокого «навчання» та «мислення»

Між вузлами кожного робочого процесу відбувається прийняття рішень на гранульованому рівні, де програмні роботи профільні рядки структурованих і неструктурованих даних у великих обсягах для оркестрування автоматизації бізнес-процесів.

Центральним для глибокого навчання є алгоритми нейронних мереж на основі ML, які революціонізували процес прийняття рішень на дискретних даних на квантовому рівні. Це проникає в великі дані – дані, що вводяться у великій кількості, розсипані та неповні. Воно ітеративно виконує навчання та передбачення в межах параметрів імовірності та в кінцевому підсумку виводить результат.

Технологія розпізнавання оптичних символів (OCR) є цінним супутником для реальних застосувань RPA в галузі охорони здоров’я. Наприклад, використовуючи обробку природної мови (NLP) та текстову аналітику, OCR може ефективно сканувати та перетворювати рукописні або надруковані документи, такі як етикетки рецептів, форми пацієнтів, нотатки лікарів та результати лабораторних досліджень, у цифровий формат. Це спрощує зберігання та управління інформацією про охорону здоров’я, в результаті чого отримуються організовані бази даних. Збережені дані легко доступні, що дозволяє витягувати цінні знання з медичної історії пацієнта.

Використання випадку: Охорона здоров’я

Дані Precedence Research свідчать, що глобальний ринок RPA в галузі охорони здоров’я очікується досягне 14,18 мільярдів доларів США до 2032 року.

Точка випадку: провідна статутна організація системи охорони здоров’я Великої Британії

• Клінічна інформаційна підтримка: провідна позавідділова громадська організація, яка забезпечує охорону здоров’я, ввела ініціативу GP Connect. Ця програма дозволяє лікарям-терапевтам та авторизованому клінічному персоналу безперешкодно分享 та отримувати доступ до клінічної інформації з практик лікарів-терапевтів, покращуючи догляд за пацієнтами завдяки поліпшенню доступності даних.
• Реєстрація пацієнтів: шляхом використання рішення RPA організація охорони здоров’я оптимізувала весь процес реєстрації. Боти використовуються для збору та введення даних, наданих пацієнтами, до клінічних систем, ліквідуючи потребу в ручному введенні даних персоналом практики.
• Підтримка постачальників RPA: організація співпрацює з довіреними постачальниками рішень RPA, що дозволяє практикам лікарів-терапевтів автоматизувати різні процеси. Ця ініціатива спрямована на підвищення ефективності, економію часу для клініцистів та адміністративного персоналу, зниження витрат на надання послуг та підвищення якості догляду за пацієнтами.

Загальний випадок охорони здоров’я та його переваги

1. Медичне страхування: гіперавтоматизація на основі RPA більш підходить для виявлення шахрайства в галузі охорони здоров’я порівняно з людськими можливостями. Будь-яка невинна людська помилка ліквідується, і це дозволяє страховим компаніям прискорити обробку заяв з мінімальною людською інтервенцією.
2. Дослідження та розробка ліків: рішення RPA є ключовим технологічним інструментом у галузі науки про життя для трансформації розробки ліків та досліджень. Наприклад, RPA було важливим для потенційного поліпшення часу виходу на ринок вакцин проти Covid-19. Інтегруючи RPA з різними ІТ-системами, відкриття ліків, клінічні дослідження, фармаковігіланс та валідация можуть бути ефективно підтримані без людської помилки.
3. Звітність лабораторії та ЕХР: результати лабораторних досліджень або клінічна історія пацієнтів цифрові зберігаються у вигляді Електронних медичних записів (ЕХР). Системи ЕХР, підтримувані RPA та AI, функціонують як інтелектуальні, доказові інструменти, що допомагають фахівцям охорони здоров’я приймати більш обґрунтовані рішення та висновки для кращого догляду за пацієнтами.

Використання випадку: Банківська справа та фінанси

Research and Markets прогнозує, що між 2023 та 2028 роками фінансові послуги та страхування будуть мати найбільше впровадження гіперавтоматизації, випереджаючи інші галузі з 32% ринку.

Ключові висновки з деяких відомих реальних випадків використання RPA в галузі фінансів наведені нижче.

1. Бухгалтерський облік: добре сконфігурована програма RPA може допомогти стандартизувати дані для загальних журналів та автоматизувати складні бухгалтерські записи та документи про узгодження рахунків.
2. Розрахунок рахунків: тут боти RPA можна доповнити технологією розпізнавання оптичних символів (OCR), щоб автоматично захопити та передати дані, забезпечуючи при цьому аудиторську трасування та спрощуючи звітність про дотримання вимог.
3. Виявлення шахрайства: фінансові установи володіють великою кількістю інформації про клієнтів, яка є як висококонфіденційною, так і вразливою до кіберзагроз. Системи виявлення аномалій на основі машинного навчання та RPA-підтримувані системи виявлення шахрайства довели свою ефективність. Замість того, щоб покладатися на ручні процеси, банки можуть використовувати інструменти RPA для безперервного моніторингу транзакцій, виявлення аномалій за допомогою системи, заснованої на правилах, та попередження людського персоналу для подальшого розслідування.
4. Платіжна відомість: RPA може гармонізувати дані в декількох системах обліку часу, оцінювати години зміни та виявляти помилки у часових аркушах.

Висновок

Гіперавтоматизація зараз прориває славетний шлях, слугуючи авангардом для компаній у різних галузях та бізнес-доменах для прискорення цифрової трансформації. Однак, як і будь-яка новаторська інновація, її впровадження викликає внутрішні виклики та ризики.

Гіперавтоматизація часто зосереджена на тому, як ефективно орієнтуватися та пом’якшувати багатоманітні виклики та складності, властиві її впровадженню. Деякі основні виклики включають:

• Нарушення конфіденційності даних: захист чутливих даних та систем від кіберзагроз та забезпечення дотримання правил захисту даних.
• Дилема упередженості AI: протидія вбудованим упередженням в алгоритмах та забезпечення безсторонності результатів прийняття рішень.
• Компрометовані дані: управління великими даними з різних джерел та забезпечення їх точності, надійності та актуальності.
• Посилення робочої сили: балансування інтеграції людського судження з автоматизованим прийняттям рішень.

Передавши ці виклики та досягнувши вищого рівня зрілості у гіперавтоматизації, підприємства можуть підвищити ефективність робочих процесів. Одночасно вони знайдуть це більш простим для визначення правильних Ключових показників ефективності (KPI) для впровадження нових метрик-орієнтованих моделей доходу, адаптованих до їхніх бізнес-потреб.