Узнайте, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) повышает эффективность за счет автоматизации задач, дополняя ИИ и машинное обучение для интеллектуальных рабочих процессов.
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.
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.
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:
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.
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.