Современные технологии, такие как гиперавтоматизация, сочетающая машинное обучение (МО), искусственный интеллект (ИИ) и роботизированную автоматизацию процессов (RPA), обеспечивают существенные прорывы в области автоматизации, которые помогают предприятиям оставаться конкурентоспособными.
Оглавление
Как передовые технологии, такие как AI, ML и RPA, используются для автоматизации задач?
Технологии — одна из ведущих движущих сил успеха и производительности в современном мире. Компании используют передовые технологии, такие как машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) и роботизированную автоматизацию процессов (RPA), для автоматизации процессов и повышения операционной эффективности в эпоху цифровой трансформации.
Хотя три разные технологии работают вместе, чтобы стимулировать инновации в подключенном цифровом мире и способствовать полному цифровому переходу.
AI, ML и RPA являются примерами передовых технических достижений, которые получают широкое распространение в секторе автоматизации, от малых и средних предприятий до крупных корпораций.
Компании могут выполнять сложные действия с помощью технологий автоматизации на основе ИИ и использовать генерируемые ими данные для улучшения бизнес-решений.
Предприятия могут быстрее и точнее определять тенденции в данных с помощью решений автоматизации на основе машинного обучения, которые позволяют им действовать быстро и стратегически. RPA позволяет предприятиям быстро и легко выполнять операции, которые в противном случае потребовали бы много ручного труда и времени.
Поскольку динамика рынка меняется из-за повышения конкуренции, автоматизация стала одним из наиболее важных факторов для организаций любого размера. Тем не менее, благодаря развитию ИИ, машинного обучения и RPA процессы, которые раньше требовали ручного вмешательства, теперь могут выполняться мгновенно, автоматически и безупречно.
Любая фирма, которая хочет повысить удовлетворенность клиентов, сохранить конкурентоспособность и увеличить прибыль, должна использовать автоматизацию. Организации, внедряющие эти новые технологии, обеспечивают точность и согласованность бизнес-операций, экономя время и деньги.
С помощью искусственного интеллекта (ИИ) компьютер может думать как человек и выносить суждения на основе заранее установленных правил и информации без участия человека. Компьютеры с поддержкой ИИ могут прогнозировать результаты, выявлять закономерности и анализировать сложные данные.
Машинное обучение (ML) использует алгоритмы для обработки и оценки данных, чтобы роботы могли учиться без участия человека. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) автоматизирует монотонную деятельность с помощью интеллектуальных роботов или программных ботов.
В некоторых областях эффективность и точность можно повысить, применяя ИИ, машинное обучение и RPA различными способами. Многие задачи, включая идентификацию объектов, обработку естественного языка и распознавание лиц, можно автоматизировать с помощью ИИ.
Для выполнения таких задач, как обнаружение мошенничества, медицинская диагностика и финансовое прогнозирование, машинное обучение использует алгоритмы для изучения данных. RPA — это тип автоматизации, при котором программные роботы могут автоматически выполнять задачи на основе правил.
Гиперавтоматизация — это бизнес-ориентированная и методичная технология, которую организации используют для быстрой идентификации, оценки и автоматизации максимально возможного количества процессов и задач с использованием этих трех и других технологий, таких как интеллектуальные пакеты управления бизнес-процессами (iBPMS), управление бизнес-процессами (BPM), Платформа интеграции как услуга (iPaaS) и т. д.
Этот пост будет посвящен искусственному интеллекту, машинному обучению, RPA и другим аспектам гиперавтоматизации, включая ее преимущества, перспективы и влияние на различные отрасли. Будет интересно прочитать этот пост.
Что такое гиперавтоматизация?
Автоматизация появилась, когда началась индустриализация. Гиперавтоматизация — это форма автоматизации, отличная от обычной автоматизации, поскольку она связана со сквозной автоматизацией бизнес-процессов и циклов.
Гиперавтоматизация использует различные технологии, такие как управление бизнес-процессами (BPM), роботизированная автоматизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AL) и машинное обучение (ML) для быстрой автоматизации.
Процесс рассматривает корпорацию в целом, в отличие от типичной процедуры автоматизации. Вместо того, чтобы сосредоточиться только на одном компоненте организации, он одновременно трансформирует множество процессов, действий и обязанностей в нескольких подразделениях.
Новая технология, гиперавтоматизация, стала очень популярной в последние годы. Согласно исследованиям, его можно использовать в различных отраслях для повышения стоимости и эффективности, сокращения количества ошибок, совершаемых вручную, предоставления более качественных бизнес-идей и т. д.
По данным Gartner, к 2026 году спрос на гиперавтоматизацию достигнет почти 1,04 трлн долларов, при этом нехватка квалифицированных кадров, усиление экономического давления и конкурентные препятствия станут ключевыми факторами этой потребности.
Гиперавтоматизация — это комплексный метод автоматизации ручных операций, производственных рабочих процессов и других бизнес-процессов для перехода на следующий уровень развития с использованием таких технологий, как AL, ML и RPA.
Он сочетает в себе несколько передовых технологий, помогающих предприятиям точно определять сложные бизнес-операции и точно и быстро автоматизировать их. Это повышает операционную эффективность, что сокращает время обработки и производства, снижает затраты и повышает удовлетворенность клиентов.
Определяя задачи, которые можно автоматизировать, Hyperautomation использует AL и ML для улучшения рабочих процессов, производительности и процедур, прежде чем координировать весь процесс с помощью RPA. Этот процесс способствует инновациям, ускоряя циклы разработки и позволяя фирмам быстро реагировать на изменение бизнес-среды.
При стратегическом внедрении гиперавтоматизация также приводит к более эффективному принятию решений, что способствует совершенствованию бизнеса.
Гиперавтоматизация помогает компаниям восполнить пробел, образовавшийся в результате роста текучести кадров, снижения затрат на найм, предотвращения человеческих ошибок и повышения общей производительности и эффективности работы за счет автоматизации ручных и повторяющихся операций и сведения к минимуму потребности в человеческом труде.
Подводя итог, можно сказать, что гиперавтоматизация — это комплексная стратегия, которую крупные корпорации или малые и средние предприятия могут использовать для идентификации и автоматизации сквозных бизнес-процессов. Он помогает создавать модели на основе услуг, обеспечивает анализ данных, повышает удовлетворенность клиентов и максимизирует пропускную способность.
Гиперавтоматизация помогает в достижении этой цели, помогая организациям любого размера опережать растущую конкуренцию с точки зрения экономической эффективности, экономии времени, производительности труда, инноваций и т. д.
Ключевые компоненты гиперавтоматизации
Гиперавтоматизация — это новый технологический процесс, состоящий из различных компонентов, таких как роботизированная автоматизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), расширенная аналитика и управление бизнес-процессами (BPM).
Кредит изображения: комидор
Все эти компоненты направлены на создание комплексного решения по автоматизации для всех типов бизнеса, независимо от платформы, характера бизнеса, источника данных, характера деятельности и т. д.
ИИ — это машинная технология, которая выполняет сложные анализы и предоставляет результаты без ручных инструкций. Машинное обучение — это подполе ИИ, которое использует алгоритмы для выявления закономерностей и принятия решений, а расширенная аналитика обеспечивает понимание на основе данных. RPA — это тип автоматизации, который позволяет машинам имитировать действия человека и автоматизировать повторяющиеся задачи.
Используя все эти компоненты, предприятия любого размера могут автоматизировать сложные процессы и задачи. Это комплексное решение позволяет им стать более эффективными, повысить производительность и сократить отходы и эксплуатационные расходы.
Кроме того, эта совместная автоматизация помогает компаниям оптимизировать операции, повысить точность и гибкость процессов, а также сократить количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Эти компоненты помогают организациям раскрыть потенциал своих данных и получить информацию, которая поможет им принимать более эффективные бизнес-решения.
Гиперавтоматизация направлена на создание более эффективного, рентабельного и автоматизированного процесса бизнес-операций для всех отраслей и компаний.
Как работает гиперавтоматизация для цифровой трансформации?
Гиперавтоматизация стала ключом к цифровой трансформации, поскольку она интегрирует автоматизацию в бизнес-цикл.
Кредит изображения: квоккалабс
Чтобы осуществить цифровую трансформацию, он автоматизирует основные процедуры, находит повторяющиеся циклы и устраняет вмешательство человека.
Использование цифровых технологий для повышения операционной эффективности и результативности бизнеса известно как «цифровая трансформация». Чтобы автоматизировать ручные процессы, повысить производительность, обеспечить надежное и последовательное обслуживание клиентов и увеличить прибыль, предприятия все чаще обращаются к гиперавтоматизации.
Сложный вид автоматизации, известный как гиперавтоматизация, объединяет несколько технологий автоматизации, включая RPA, Ml и AI. Используя эти технологии, предприятия могут оптимизировать предоставление услуг, автоматизировать сложные операции и повысить качество обслуживания клиентов.
По сути, гиперавтоматизация может распространяться на различные отделы и разделы, включая инвентаризацию, финансы, расчет заработной платы, проектирование, логистику, операции и маркетинг, а также распознавать и автоматизировать ручные и повторяющиеся задания и бизнес-процессы для оцифровки бизнес-циклов.
С такими технологиями, как платформы с низким кодом / без кода, несколько фирм начали выявлять, удалять и автоматизировать свои бизнес-операции. Одним из самых последних примеров является чат-бот на базе искусственного интеллекта, встроенный в веб-сайт и взаимодействующий с клиентами.
Давайте рассмотрим довольно типичный пример, который встречается в каждой отрасли — форму, используемую для подачи заявлений о затратах, — и то, как гиперавтоматизация помогает преобразовать ее в сквозную оцифровку:
Рассмотрим пример подачи заявления о расходах.
- Сотрудник вводит все необходимые данные в форму для возмещения расходов.
- Запрос направляется в соответствующий отдел для проверки.
- После проверки он перемещается в соответствующий орган утверждения.
- Утверждение проверит детали.
- Затем он переходит в финансовый отдел для оплаты взносов.
- После утверждения финансовым отделом он ставится в очередь на оплату наличными или зачисляется на соответствующий банковский счет.
Все вышеперечисленные шаги выполняются вручную и в зависимости от загрузки рабочего процесса. Все эти ручные задачи и рабочие процессы можно оцифровать с помощью гиперавтоматизации.
Гиперавтоматизация обеспечивает сквозную автоматизацию этого процесса. Например, когда сотрудник отправляет требование о расходах, бот мгновенно распознает соответствующую категорию расходов, предлагает требование, связывается с соответствующим механизмом рабочего процесса и отправляет запрос соответствующим утверждающим с проактивной информацией.
Бот будет использовать диалоговую платформу, чтобы передать этот запрос финансовой команде для окончательного утверждения и попросить утверждающего отклонить претензию, если они обнаружат какие-либо нарушения; в противном случае он автоматически утвердит претензию и обработает платеж.
В заключение, Hyperautomation может автоматизировать и оцифровать любой процесс или деятельность, требующие ручного труда или трудоемких задач.
С технологической точки зрения ИТ-бизнес претерпевает быстрые преобразования, и гиперавтоматизация может значительно сократить технические усилия при одновременном повышении производительности, экономической эффективности, экономии рабочей силы, удовлетворенности клиентов и, в конечном итоге, прибыльности.
Преимущества гиперавтоматизации
Поскольку мы видели, как гиперавтоматизация помогает компаниям любого размера оцифровывать и сокращать объем ручного труда, давайте рассмотрим конкретные преимущества, которые организации могут получить, внедрив гиперавтоматизацию.
- Адаптивный: гиперавтоматизация не ограничивается каким-либо конкретным процессом, а адаптируется к динамическим обстоятельствам.
- Повышенная эффективность. Инфраструктура, работающая во многих ручных циклах, может увеличить количество узких мест, а автоматизация устраняет эти узкие места.
- Более быстрое выполнение задач: обычная автоматизация экономит время. Тем не менее, действия из разных разделов могут быть разбросаны, но гиперавтоматизация устанавливает согласованные связи и оптимизирует целые рабочие процессы и процессы в рамках одной работы.
- Удовлетворенность сотрудников: ежедневная ручная и утомительная деятельность может снизить моральный дух сотрудников, что может привести к более высокому уровню увольнения. Гиперавтоматизация всех таких действий заставит сотрудников работать над дополнительными действиями, повышая уровень их удовлетворенности работой.
- Производительность: сотрудники будут более продуктивны за счет автоматизации ручных и повторяющихся задач и процессов.
- Простое наблюдение: благодаря гиперавтоматизации все действия могут быть объединены на одной платформе, что упрощает администраторам наблюдение, администрирование согласованности задач, устранение неполадок и т. д.
- Экономия затрат: ручные задачи и выполнение ручных процессов требуют значительного человеческого капитала. Согласно отчету McKinsey, опубликованному в 2017 году, 45% оплачиваемых в настоящее время операций в США можно автоматизировать. Эта деятельность стоит около 2 триллионов долларов годовой заработной платы.
- Цифровизация. В большинстве отраслей можно исключить движение к и для утверждения и запросов, внедрив гиперавтоматизацию. В некотором смысле множество циклов можно автоматизировать.
- Прозрачность: гиперавтоматизация может объединить циклы и повысить открытость по всем направлениям. Это помогает настроить меры безопасности и обнаруживаемость данных. Это помогает предоставлять продукты и услуги в соответствии с установленными правилами организации.
- Готовность к аудиту: стандартизация задач и операций, которая помогает записывать все бизнес-взаимодействия, тем самым последовательно создавая журналы аудита.
- Принятие решений. Анализ данных и более точная аналитика помогают последовательно распознавать бизнес-циклы и сосредотачиваться на них, помогая заинтересованным сторонам быстрее принимать решения.
- Масштабируемость: по мере расширения клиентской базы и портфеля обычная автоматизация может стать неорганизованной и некомпетентной. Гиперавтоматизация может масштабироваться по мере роста организаций. Его масштабируемость неограничена. Гиперавтоматизация позволяет сгладить все бизнес-процессы, позволяя бизнесу расти.
- Устранение человеческих ошибок: программные боты, представленные Hyperautomation, не совершают человеческих ошибок. После развертывания они работают в соответствии с ожиданиями и стандартами.
- Повышение рентабельности инвестиций: автоматизация сложных процессов, анализ данных и прогнозная аналитика, которые позволяют организациям эффективно и результативно переходить на сквозную цифровизацию, что в конечном итоге увеличивает рентабельность инвестиций в геометрической прогрессии.
Гиперавтоматизация против. Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA)
Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) и гиперавтоматизация — это технологии, созданные для оптимизации и улучшения процессов. Хотя отдельные процедуры можно автоматизировать обоими способами.
Хотя IPA и гиперавтоматизация имеют определенное сходство, они различаются действиями, которые они автоматизируют, тем, как используются AI и ML, и тем, сколько пользовательского ввода они требуют. В то время как IPA нацелена на автоматизацию более простых и повторяющихся задач, гиперавтоматизация является более тщательной и включает в себя более сложные процедуры.
По сравнению с IPA гиперавтоматизация представляет собой более сложную форму автоматизации, поскольку она использует автоматизированные процедуры, которые в значительной степени охватывают сквозные рабочие процессы и процессы.
Кроме того, поскольку она включает в себя автоматизацию всего конвейера функций, а не одной, гиперавтоматизация требует более продвинутых технологий и навыков, чем IPA.
Набор инструментов автоматизации, включая роботизированную автоматизацию процессов, искусственный интеллект и машинное обучение, распространяется по всей организации с использованием сквозного, независимого от платформы метода, известного как гиперавтоматизация.
С другой стороны, IPA — это более целенаправленная стратегия, которая автоматизирует определенные операции с использованием таких методов, как машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP).
Хотя IPA можно рассматривать как инструмент внутри гиперавтоматизации, термин гиперавтоматизация относится к более общей идее, включающей множество технологий.
Отрасли, в которых гиперавтоматизация может оказать влияние
Гиперавтоматизацию можно использовать в секторах или отраслях, где компании хотят сократить количество ручных и повторяющихся действий, чтобы повысить производительность и прибыль. Он помогает компаниям, от малых и средних предприятий до крупных корпораций, автоматизировать простые и сложные процессы и рабочие процессы.
Для компаний всех размеров гиперавтоматизация открыла множество возможностей и изменила порядок выполнения процедур во многих отраслях. Гиперавтоматизация может принести пользу нескольким секторам, включая здравоохранение, банковское дело, производство, розничную торговлю и логистику.
Организации могут достичь беспрецедентной эффективности, используя роботизированную автоматизацию процессов (RPA), машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ), которые уменьшают количество человеческих ошибок и ускоряют выполнение задач.
Эта новая технология использует автоматизацию процессов и искусственный интеллект для ускорения и автоматизации каждого шага бизнес-процесса. Его можно внедрить и интегрировать с секторами, которые хотят автоматизировать, оптимизировать свои операции, уменьшить количество ошибок, повысить производительность, повысить рентабельность инвестиций и т. д.
Гиперавтоматизация может изменить бизнес-процессы и привести к улучшению обслуживания клиентов, повышению эффективности и экономии средств в различных отраслях.
Кроме того, адаптивность и гибкость этой технологии позволяют ей взаимодействовать с существующими системами и процедурами, что помогает организациям автоматизировать рутинные операции или объединять множество функций в единую интегрированную систему.
Почти все отрасли окажут существенное влияние, если внедрить технологию гиперавтоматизации для автоматизации рутинных операций, снижения затрат на рабочую силу и создания более инновационных и гибких рабочих процессов.
Проблемы реализации гиперавтоматизации
В связи с возросшим спросом на автоматизацию организации теперь рассматривают гиперавтоматизацию как решение своих инициатив по цифровому преобразованию.
Однако, несмотря на его преимущества, есть некоторые проблемы, с которыми компаниям приходится сталкиваться при внедрении гиперавтоматизации.
Давайте посмотрим на некоторые серьезные проблемы на пути внедрения гиперавтоматизации:
- Интеграция гиперавтоматизации в инфраструктуру требует высококвалифицированных специалистов, и существует высокая вероятность того, что организации может потребоваться приобрести эти навыки.
- Понимание существующих процессов, рабочих процессов и других задач и их преобразование в автоматизацию — сложная процедура, которая может включать планирование и стратегическое мышление без нарушения соответствия и других правил в отношении данных.
- Его различные элементы, такие как RPA, AI и ML, могут быть дорогостоящими, особенно для малого и среднего бизнеса.
- Необходимо тщательно продумать анализ рентабельности внедрения гиперавтоматизации, особенно нетехнологических компаний и компаний с ограниченным бюджетом.
- Сотрудничество и координация между различными секциями, департаментами и заинтересованными сторонами имеют важное значение, и любые пробелы могут привести к задержкам в реализации.
- Поскольку реализация сложна, любое неаккуратное действие может привести к хаосу в сети или добавить дополнительные процессы в сегменты данных, что приведет к замедлению бизнес-операций.
Однако внедрение гиперавтоматизации — сложная задача. Его основные задачи заключаются в понимании функционирования всех его основных элементов, стратегических и оперативных знаниях текущей инфраструктуры и источников различных бизнес-данных и, наконец, в том, как интегрировать гиперавтоматизацию для разработки автоматизированных процессов для удовлетворения потребностей Организации.
Будущее гиперавтоматики
Гиперавтоматизация играет решающую роль в будущем бизнеса, позволяя фирмам становиться более эффективными, экономичными и инновационными. Гиперавтоматизация недавно получила высокую оценку как лучшее решение, помогающее современным организациям оставаться конкурентоспособными.
Согласно анализу Morgan Stanley, старение населения и ограниченный резерв квалифицированной рабочей силы окажут существенное влияние на мировую экономику в течение следующих нескольких десятилетий, что заставит предприятия в большей степени полагаться на автоматизацию.
Гиперавтоматизация направлена на автоматизацию ручных и повторяющихся операций, которые в настоящее время выполняются людьми, повышая производительность и эффективность малых и средних предприятий и крупных корпораций.
Ожидается, что гиперавтоматизация, которая влечет за собой множество приложений во многих отраслях для повышения их операционной эффективности и максимизации их цифровых преобразований, станет одной из самых эффективных технологий.
Кроме того, гиперавтоматизация помогает предприятиям, возможно, получить представление о своих данных и получить ценную информацию для повышения производительности при одновременном сокращении расходов.
Согласно отчету PricewaterhouseCoopers International Limited (PwCIL), к 2030 году ИИ окажет экономическое влияние на мир примерно на 15,7 триллиона долларов.
В заключение, различные исследовательские отчеты показывают, что будущее компаний, независимо от размера и сектора, будет зависеть от гиперавтоматизации и связанных с ней технологий.
Заключительные слова
Гиперавтоматизация — это комплексный технологический комплекс, состоящий из BPM, RPA, ML и AI. Это полезно для цифровой трансформации и сквозной автоматизации. Будущие бизнес-операции будут проще в управлении, и это поможет компаниям оставаться организованными и увеличивать рентабельность инвестиций.
Это может упростить все бизнес-операции и избавиться от трудоемких ручных процессов. Его эффективные стратегии способствуют предоставлению превосходных товаров и услуг, что способствует привлечению новых клиентов.
Затем ознакомьтесь с популярными инструментами Robotic Process Automation (RPA).