Автоматизация роботизированных процессов (RPA)

Как работает автоматизация роботизированных процессов

RPA работает в основном за счет взаимодействия с приложениями на презентационном уровне, имитируя человеческие клики и нажатия на клавиатуру через графические пользовательские интерфейсы (GUI) или используя интерфейсы прикладного программирования (API), если они доступны. Боты следуют заранее определенным рабочим процессам, которые настраиваются разработчиками. Эти рабочие процессы состоят из последовательности шагов и правил, которые диктуют, как бот должен взаимодействовать с определенными приложениями (например, электронными таблицами, базами данных, веб-приложениями или корпоративным программным обеспечением) для выполнения задачи. В отличие от традиционной автоматизации, которая часто требует глубокой интеграции с внутренними системами, RPA может работать с существующими приложениями без изменения базовой ИТ-инфраструктуры, что делает его относительно быстрым в развертывании для конкретных процессов. К основным платформам RPA относятся такие инструменты, как UiPath и Blue Prism.

Роботизированная автоматизация процессов против искусственного интеллекта

Важно отличать RPA от искусственного интеллекта (AI). Хотя оба они способствуют автоматизации, функционируют они по-разному:

• RPA: Сосредоточен на автоматизации структурированных, повторяющихся, основанных на правилах задач. Боты следуют четким инструкциям, не учатся и не адаптируются самостоятельно. Они превосходят по эффективности и согласованности четко определенные процессы.
• ИИ и машинное обучение (ML): Это системы, которые могут учиться на данных, делать прогнозы или принимать решения, а также работать с более сложными, неструктурированными данными. ИИ может понимать контекст, распознавать закономерности(обнаружение объектов, классификация изображений) и адаптироваться к новым ситуациям.

Часто RPA и ИИ объединяют, чтобы создать "Интеллектуальную автоматизацию" или "Гиперавтоматизацию", где RPA-боты занимаются выполнением процессов, а компоненты ИИ обеспечивают когнитивные возможности, такие как понимание документов, интерпретация изображений или вынесение суждений. Обзор от Gartner более подробно описывает сферу применения.

Приложения и примеры использования

RPA широко используется в различных отраслях для решения задач, которые требуют больших объемов работы, основаны на правилах и подвержены человеческим ошибкам. К числу распространенных приложений относятся:

• Ввод и миграция данных: Автоматический перенос данных между системами или форматами.
• Создание отчетов: Консолидация данных из различных источников для создания стандартизированных отчетов.
• Обслуживание клиентов: Автоматизируй ответы на распространенные запросы или управление обновлениями аккаунта.
• Обработка счетов-фактур: Извлекай данные из счетов и вводи их в бухгалтерские системы.
• HR-операции: Автоматизация отдельных частей процесса регистрации, обработки заработной платы или управления данными о сотрудниках.

Автоматизация роботизированных процессов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Хотя RPA и отличается от других, он играет ценную вспомогательную роль в рабочих процессах AI и ML, особенно в операциях машинного обучения (MLOps):

1. Автоматизированная подготовка данных: RPA-боты могут автоматизировать утомительный процесс сбора и структурирования данных, необходимых для обучения ML-моделей. Например, бот может соскребать данные с веб-сайтов, извлекать информацию из PDF-файлов или электронных писем с помощью базовых правил или встроенных инструментов OCR и форматировать ее в последовательную структуру, подходящую для обучения конвейеров данных, используемых такими платформами, как Ultralytics HUB.
2. Упрощение процесса развертывания и мониторинга моделей: RPA может автоматизировать этапы процесса развертывания модели, например передачу файлов модели или настройку окружения. Кроме того, боты могут отслеживать производительность приложения или конкретные бизнес-показатели KPI и запускать оповещения или даже инициировать рабочие процессы по переобучению модели, если производительность падает ниже определенного порога, что способствует эффективному мониторингу модели.

Интеграция с компьютерным зрением

Возможности RPA могут быть значительно расширены за счет интеграции технологий компьютерного зрения (CV). В то время как базовый RPA взаимодействует с графическими интерфейсами, CV позволяет ботам "видеть" и интерпретировать элементы экрана, изображения или даже физические документы с помощью камер. Например, RPA-бот, оснащенный Ultralytics YOLO может автоматизировать проверку качества на производстве, визуально осматривая продукцию на конвейере, или обрабатывать отсканированные документы, содержащие изображения и сложные макеты, с которыми традиционный OCR может не справиться. Такая интеграция устраняет разрыв между автоматизацией цифровых процессов и взаимодействием с визуальной информацией, позволяя автоматизировать более сложные задачи, например те, что встречаются в промышленной автоматизации. Ресурсы таких организаций, как Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI), исследуют эти развивающиеся возможности.