Автоматизация роботизированных процессов (RPA)

Актуальность RPA в искусственном интеллекте и ML

Хотя роботизированная автоматизация процессов отличается от искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), она играет важнейшую роль в более широком ландшафте интеллектуальной автоматизации. RPA отлично справляется с автоматизацией структурированных и предсказуемых задач, выступая в роли рук и ног в цифровой среде. В отличие от них, AI и ML обеспечивают работу мозга, позволяя системам обучаться, принимать решения и обрабатывать неструктурированные данные.

RPA часто служит ценным дополнением к инициативам в области ИИ и ОД. Например, после того как модель ИИ проведет анализ настроений в отзывах клиентов, RPA может автоматизировать процесс категоризации и направления отзывов в соответствующие отделы для принятия мер. Аналогично, при анализе медицинских изображений, когда ИИ выявляет аномалии на снимках, RPA может автоматически назначать последующие встречи и обновлять истории болезни. Такая синергия позволяет организациям создавать сквозные автоматизированные рабочие процессы, в которых ИИ обеспечивает понимание, а RPA выполняет последующие действия.

Области применения RPA

Роботизированная автоматизация процессов используется во многих отраслях для оптимизации операций и повышения производительности. Вот несколько примеров, демонстрирующих ее применение в сочетании с AI и ML:

• Автоматизированная предварительная обработка данных для машинного обучения: RPA-боты могут быть запрограммированы на автоматический сбор данных из различных источников, их очистку и форматирование, а также подготовку к обучению моделей машинного обучения. Такая автоматизация значительно сокращает ручные усилия, связанные с подготовкой данных, что является важнейшим этапом любого ML-проекта, позволяя data scientist'ам сосредоточиться на разработке моделей и настройке гиперпараметров.

• Автоматизация обслуживания клиентов на основе ИИ: При интеграции с чатботами на базе ИИ RPA может автоматизировать выполнение задач, выявленных в ходе взаимодействия с клиентами. Например, чат-бот для обслуживания клиентов, использующий понимание естественного языка (NLU), может определить, что клиенту нужно обновить свой адрес. Тогда RPA может автоматизировать процесс обновления адреса клиента в различных системах без вмешательства человека.

RPA против робототехники и машинного обучения

Важно отличать RPA от других родственных терминов, таких как робототехника и машинное обучение. Если под робототехникой часто подразумеваются физические роботы, выполняющие задачи в физическом мире, то RPA - это чисто программный продукт, который работает в рамках цифровых систем. В отличие от машинного обучения, которое включает в себя алгоритмы, позволяющие компьютерам обучаться на основе данных без явного программирования, RPA основано на правилах и выполняет заранее определенные шаги. RPA - это автоматизация существующих процессов, в то время как машинное обучение - это возможность для систем обучаться и улучшать процессы или принимать решения с течением времени.

Влияние на реальный мир

Помимо интеграции AI и ML, RPA имеет широкий спектр применений, включая автоматизацию финансовых процессов, управление цепочками поставок, улучшение кадровых операций и совершенствование управления взаимоотношениями с клиентами. Автоматизируя рутинные задачи, RPA не только повышает операционную эффективность, но и сокращает количество ошибок, улучшает соблюдение нормативных требований и повышает удовлетворенность сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более важной работе. Поскольку предприятия все чаще стремятся оптимизировать рабочие процессы и интегрировать возможности искусственного интеллекта, RPA продолжает оставаться ценным инструментом в наборе средств интеллектуальной автоматизации.