Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Автоматизация роботизированных процессов (RPA) — это технология, которая использует 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 это делал бы человек, для выполнения последовательности команд. RPA в первую очередь предназначена для обработки структурированных данных и детерминированных процессов, таких как ввод данных, обработка транзакций и создание отчетов. Эта автоматизация повышает эффективность, снижает количество ошибок и высвобождает человеческих работников для более сложных, ценных видов деятельности, формируя ключевой компонент современной автоматизации бизнес-процессов.

Роботизированная автоматизация процессов в сравнении с робототехникой

Важно отличать роботизированную автоматизацию процессов от области робототехники. Хотя названия похожи, их применения принципиально различаются. RPA включает в себя программные «боты», которые работают полностью в цифровой среде, автоматизируя задачи на компьютерах и серверах без какой-либо физической формы. В отличие от этого, робототехника занимается проектированием, конструированием и эксплуатацией физических роботов — аппаратного обеспечения, которое взаимодействует с физическим миром для выполнения таких задач, как производственная сборка или складская логистика.

Роль RPA в AI и машинном обучении

Хотя RPA сама по себе не является формой искусственного интеллекта (AI), это мощная дополнительная технология, особенно в рамках операций машинного обучения (MLOps) и рабочих процессов глубокого обучения (DL). RPA обрабатывает «действие», а AI обеспечивает «мышление». Эта комбинация, часто называемая интеллектуальной автоматизацией, позволяет автоматизировать сквозные процессы. Синергия между AI и RPA является важной тенденцией, согласно анализу рынка, проведенному такими фирмами, как Grand View Research.

Два ключевых примера того, как RPA поддерживает AI и ML, включают:

• Автоматизированная подготовка данных: Значительным узким местом во многих проектах компьютерного зрения является подготовка данных для обучения. RPA-бот может быть запрограммирован на автоматизацию утомительных этапов сбора и аннотации данных. Например, бот может выполнять веб-скрейпинг для сбора изображений с указанных веб-сайтов, использовать инструменты оптического распознавания символов (OCR) для извлечения текста из документов, а затем систематически организовывать и форматировать эти данные для загрузки в платформу обучения, такую как Ultralytics HUB.
• Оптимизированное развертывание и мониторинг моделей: RPA может автоматизировать критические этапы конвейера развертывания моделей. После того как модель Ultralytics YOLO обучена и достигает целевых показателей производительности, RPA-бот может автоматически запускать скрипты развертывания, обновлять файлы конфигурации или перемещать модель в производственную среду. Для мониторинга моделей бот может периодически проверять панели мониторинга производительности на предмет признаков проблем, таких как дрейф данных или снижение точности, а затем отправлять уведомления или даже инициировать откат к стабильной версии модели, что соответствует лучшим практикам развертывания ИИ.

Применение в реальном мире

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

• Финансы и банковское дело: Автоматизация обработки счетов, кредитных проверок и отчетности о соответствии требованиям. В отчете Deloitte подчеркивается его преобразующее воздействие в сфере финансов.
• Здравоохранение: Управление встречами пациентов, обработка страховых требований и обновление электронных медицинских карт, как это видно в различных инициативах ИИ в здравоохранении.
• Обслуживание клиентов: Автоматизация ответов на общие запросы, обновление профилей клиентов в CRM-системах и передача сложных вопросов специалистам. Исследования Gartner часто охватывают расширяющуюся роль RPA в клиентском опыте.
• Кадровые ресурсы: Оптимизация адаптации сотрудников, управление заработной платой и обработка запросов на отпуск.
• Цепочка поставок: Автоматизация управления запасами, обработки заказов на покупку и отслеживания поставок, которые являются основными компонентами 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.