Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) - это технология, использующая программных роботов, или "ботов", для автоматизации повторяющихся, основанных на правилах цифровых задач, традиционно выполняемых людьми. Эти боты взаимодействуют с приложениями и системами через пользовательский интерфейс, как и человек, выполняя последовательность команд. RPA в первую очередь предназначены для работы со структурированными данными и детерминированными процессами, такими как ввод данных, обработка транзакций и формирование отчетов. Такая автоматизация повышает эффективность, снижает количество ошибок и высвобождает людей для более сложной деятельности с добавленной стоимостью, являясь ключевым компонентом современной автоматизации бизнес-процессов.

Роботизированная автоматизация процессов в сравнении с робототехникой

Необходимо отличать Robotic Process Automation от робототехники. Несмотря на схожесть названий, их применение в корне отличается. RPA подразумевает использование программных "ботов", которые работают исключительно в цифровой среде, автоматизируя задачи на компьютерах и серверах без какой-либо физической формы. В отличие от этого, робототехника занимается проектированием, созданием и эксплуатацией физических роботов - аппаратного обеспечения, которое взаимодействует с физическим миром для выполнения таких задач, как сборка продукции или складская логистика.

Роль RPA в искусственном интеллекте и машинном обучении

Хотя RPA сама по себе не является разновидностью искусственного интеллекта (ИИ), она представляет собой мощную вспомогательную технологию, особенно в рамках рабочих процессов машинного обучения (MLOps) и глубокого обучения (DL). RPA выполняет "работу", а ИИ обеспечивает "мышление". Эта комбинация, часто называемая интеллектуальной автоматизацией, позволяет автоматизировать процессы из конца в конец. Синергия между ИИ и RPA - это значительная тенденция, согласно анализу рынка, проведенному такими компаниями, как Grand View Research.

Два ключевых примера того, как RPA поддерживает ИИ и ОД, включают в себя:

• Автоматизированная подготовка данных: Существенным узким местом во многих проектах по компьютерному зрению является подготовка обучающих данных. RPA-бот может быть запрограммирован на автоматизацию утомительных этапов сбора данных и аннотирования. Например, бот может выполнять веб-скрепинг для сбора изображений с заданных веб-сайтов, использовать инструменты оптического распознавания символов (OCR) для извлечения текста из документов, а затем систематически организовывать и форматировать эти данные для ввода в платформу обучения, такую как Ultralytics HUB.
• Оптимизированное развертывание и мониторинг моделей: RPA может автоматизировать критически важные этапы развертывания модели. После того как модель Ultralytics YOLO обучена и достигла целевых показателей производительности, RPA-бот может автоматически запустить сценарии развертывания, обновить файлы конфигурации или переместить модель в производственную среду. Для мониторинга модели бот может периодически проверять панели производительности на наличие признаков таких проблем, как дрейф данных или падение точности, затем отправлять уведомления или даже инициировать откат к стабильной версии модели, что соответствует лучшим практикам развертывания ИИ.

Применение в реальном мире

Помимо конвейера ML, RPA широко используется в различных отраслях промышленности для повышения операционной эффективности. Ведущие поставщики RPA, такие как UiPath и Automation Anywhere, обеспечили автоматизацию во многих отраслях.

• Финансы и банковское дело: Автоматизация обработки счетов-фактур, проверки кредитоспособности и составления отчетов о соблюдении нормативных требований. В отчете компании Deloitte говорится о трансформационном влиянии этой технологии на финансовую сферу.
• Здравоохранение: Управление приемом пациентов, обработка страховых заявлений и обновление электронных медицинских карт, как показано в различных инициативах по внедрению ИИ в здравоохранение.
• Обслуживание клиентов: Автоматизация ответов на обычные запросы, обновление профилей клиентов в CRM-системах и эскалация сложных вопросов к человеческим агентам. В исследованиях Gartner часто говорится о растущей роли RPA в обслуживании клиентов.
• Отдел кадров: Упрощение процесса приема сотрудников, управление начислением заработной платы и обработка заявлений на отпуск.
• Цепочка поставок: Автоматизация управления запасами, обработка заказов на поставку и отслеживание поставок - основные компоненты ИИ в логистике.

Будущее RPA

Будущее RPA - за более глубокой интеграцией с более продвинутыми возможностями искусственного интеллекта, концепцией, известной как гиперавтоматизация. Этот подход, ориентированный на бизнес, направлен на быстрое выявление и автоматизацию как можно большего количества процессов. Как отмечают такие организации, как Институт автоматизации роботизированных процессов и искусственного интеллекта (IRPAAI), эта эволюция позволит ботам справляться с более сложными задачами, связанными с неструктурированными данными и принятием решений. Несмотря на преимущества, успешное внедрение требует преодоления таких проблем, как управление исключениями из процессов и обеспечение масштабируемости, как отмечают такие издания, как Forbes. Тенденция к автоматизации интеллектуальных процессов стирает границы между простым выполнением задач и когнитивной работой, позволяя организациям строить более устойчивые и гибкие операции, что является ключевой целью в различных областях - от ИИ в розничной торговле до ИИ в автомобилестроении. Конечная цель - создание бесшовного автоматизированного рабочего процесса, от сбора данных до интеллектуальных действий, что является центральным элементом концепции агентного ИИ.