Интеллектуальная автоматизация, следующий шаг в оцифрованном предприятии, — это использование искусственного интеллекта и других интеллектуальных инструментов для автоматизации различных операций бизнеса. Его преимущества и использование в бизнесе признаются во всем мире.
Вот что такое интеллектуальная автоматизация.
Содержание
- Что такое интеллектуальная автоматизация
- Чем интеллектуальная автоматизация отличается от RPA и гиперавтоматизации
- Как работает интеллектуальная автоматизация
- Преимущества интеллектуальной автоматизации
- Приложения интеллектуальной автоматизации
- Внедрение интеллектуальной автоматизации на предприятии
- Наносети для интеллектуальной автоматизации
- отнимать
Что такое интеллектуальная автоматизация
Интеллектуальная автоматизация — это использование интеллектуальных технологий, таких как машинное обучение (ML), глубокое обучение (DL), интеллектуальное распознавание символов (ICR), обработка естественного языка (NLP), интеллектуальный анализ процессов (PM) и интеллектуальный анализ данных (DM). взаимосвязанный и интероперабельный процесс, обеспечивающий автоматизированное обучение и адаптацию во всех видах деятельности.
Интеллектуальная автоматизация устраняет трудоемкий труд, создает эффективный интерфейс между людьми и технологиями с помощью таких приложений, как чат-боты, и развивается по мере использования. Аспект непрерывного обучения ИИ позволяет точно прогнозировать и помечать потенциальные риски и угрозы для операций, что, в свою очередь, может своевременно инициировать автоматическое исправление и корректировку курса.
Чем интеллектуальная автоматизация отличается от RPA и гиперавтоматизации
Прежде чем мы углубимся в детали интеллектуальной автоматизации, важно понять фундаментальную разницу между интеллектуальной автоматизацией, RPA и гиперавтоматизацией.
- RPA — это подмножество интеллектуальной автоматизации. Он используется для автоматизации рутинных, повторяющихся и предсказуемых задач с помощью организованных действий, имитирующих действия человека. Это устраняет такие трудоемкие задачи, как ввод данных о вращающемся кресле. Он управляется правилами.
- Интеллектуальная автоматизация — это использование инструментов искусственного интеллекта для обработки задач более высокого уровня, которые требуют определенного уровня рассуждений, анализа, суждений и решений. Он управляется искусственным интеллектом и, в свою очередь, является подмножеством гиперавтоматики.
- Гиперавтоматизация — это взаимосвязь различных средств автоматизации, обслуживающих несколько процессов, с целью создания общей платформы, объединяющей системы, данные и процессы предприятия.
Как работает интеллектуальная автоматизация
Интеллектуальная автоматизация включает в себя один или несколько следующих инструментов, выполняющих несколько функций:
1. Интеллектуальный сбор данных
Данные, опираясь на Нетерпеливые крики Шерлока Холмса, глина, из которой делают кирпичи предприятия. Автоматизированный сбор данных в цифровом формате, их классификация и хранение в виде логических объектов зависят от интеллектуальных процессов, способных распознавать данные. Процессы OCR и ICR все чаще используют инструменты AI и ML для интеллектуального сбора данных из различных источников.
Эффективное интеллектуальное решение для захвата, являющееся частью интеллектуальной автоматизации, будет:
- Извлекайте структурированные, плохо структурированные и неструктурированные данные.
- Получение данных из нескольких источников.
- Классифицируйте извлеченные данные в соответствии с заранее установленными правилами.
- Сделать доступными данные для других
2. Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA)
Эффективная и успешная компания имеет структурированные процессы, которые следуют предсказуемым шагам и имеют (в основном) предсказуемые результаты. Такие процессы можно легко автоматизировать, чтобы устранить узкие места, вызванные ручными задержками на промежуточных этапах. Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) — это набор технологий, которые помогают в таких четко определенных процессах.
Интеллектуальная автоматизация процессов обычно включает цифровую автоматизацию процессов (DPA), роботизированную автоматизацию процессов (RPA) и искусственный интеллект (ИИ).
- Цифровая автоматизация процессов или DPA, полученная из практики управления бизнес-процессами, представляет собой автоматизацию различных операций компании и оптимизацию рабочего процесса. Обычно это включает в себя автоматизацию задач, связанных с взаимодействием с человеком, таких как управление персоналом, управление, продажи и маркетинг. В нем часто участвуют внешние пользователи, такие как клиенты, поставщики и другие заинтересованные стороны, и это помогает улучшить взаимодействие с пользователем. Некоторые примеры использования DPA включают автоматическую проверку биографических данных, передачу данных между несколькими приложениями (например, между ERP и системой заказов), создание учетных данных для входа в систему, настройку учетных записей и автоматические объявления по электронной почте.
- Роботизированная автоматизация процессов или RPA — это автоматизация трудоемких и трудоемких повторяющихся задач, которые следуют заранее определенному набору правил. RPA используется для автоматизации небольших процессов, которые являются частью более крупных и сложных процессов. RPA часто используется для извлечения информации из счетов-фактур для ввода в ERP-системы.
- Искусственный интеллект или ИИ включает в себя такие технологии, как машинное обучение, НЛП и компьютерное зрение, которые позволяют системам анализировать, рассуждать, судить и принимать решения на основе доступных данных. Это делается путем распознавания закономерностей в данных и извлечения уроков из прошлых решений, чтобы делать все более разумный выбор.
3. Интеллектуальное управление коммуникациями
Коммуникация является критическим аспектом бизнеса и включает в себя внутренние взаимодействия, а также общение с внешними поставщиками, клиентами и покупателями. Интеллектуальные инструменты все чаще используются в управлении коммуникациями в различных приложениях, начиная от поддержки клиентов первого уровня (например, чат-ботов), создания контента, антикризисного управления и разработки стратегии. Это снова использует несколько инструментов, таких как OCR, распознавание голоса, NLP и ML.
4. Интеллектуальное управление данными
Сбор всей деловой информации в структурированные базы данных устарел в эпоху больших данных. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения могут управлять данными более разумно, чем просто классифицировать данные в таблицах базы данных. Интеллектуальное управление данными использует инструменты из различных областей деятельности, таких как бизнес-аналитика (BI) и онлайн-аналитическая обработка (OLAP), кластерный анализ, сетевой анализ, интеллектуальный анализ данных, NLP, ML и облачные вычисления. Он обеспечивает эффективную информационную платформу для лучшего хранения, безопасности, аналитики и принятия решений в различных областях бизнеса.
Преимущества интеллектуальной автоматизации
Экономия затрат
Использование интеллектуальной автоматизации в повседневной, трудоемкой деятельности компании может привести к значительной экономии средств. McKinsey показала, что 45% текущей оплачиваемой деятельности, которая стоит эквивалент 2 триллионов долларов общей годовой заработной платы, потенциально могут быть автоматизированы с помощью инструментов искусственного интеллекта. Кроме того, ручное выполнение избыточных автоматизированных задач снижает производительность компании, а низкая производительность может стоить работодателям около 1.8 миллиарда долларов США в год.
Экономия времени
Многие повторяющиеся, рутинные, ручные бизнес-процессы отнимают много времени, независимо от отдела и характера работы. Например, сообщается, что низкоуровневые автоматизированные задачи занимают 30 % времени ИТ-отдела, 47 % времени отдела AP и 75 % времени персонала отдела кадров и отдела заработной платы. Это естественным образом приводит к временным задержкам и связанным с ними штрафам, которые оказывают волновое влияние на производительность команды и компании. Интеллектуальная автоматизация может помочь избежать таких задержек и узких мест в повседневной работе компании.
Уменьшение ошибок
Говорят, что человек может сделать 10 ошибок на каждые 100 шагов при выполнении избыточной работы. Там, где человеческий мозг может выйти из строя из-за усталости от повторяющихся действий, интеллектуальная автоматизация может фактически улучшить производительность благодаря вовлеченным глубоким и непрерывным процессам обучения. Интеллектуальная автоматизация может не только устранить ошибки, но и повысить вероятность прогнозирования проблем и узких мест с помощью интеллектуальной аналитики, которая может помочь в раннем разрешении.
Прозрачность
Интеллектуальная автоматизация за счет централизации управления процессами и данными может повысить прозрачность по всем направлениям, а также логически интегрировать бизнес-функции, распределенные по всей организации. Интеллектуальная автоматизация также может устанавливать меры безопасности и отслеживать информацию, что обеспечивает лучшее соблюдение соответствующих правил.
Готовность к риску
Было обнаружено, что внедрение интеллектуальной автоматизации предприятиями по всему миру многократно увеличилось во время пандемии. Около 55 процентов продуктов и/или услуг были найденный полностью или частично оцифрованы по состоянию на июль 2020 года по сравнению с 35 процентами в декабре 2019 года и 28 процентами в 2018 году. Почти половина из 800 опрошенных руководителей «умеренно» ускорили внедрение автоматизации во время пандемии, и примерно 20 процентов сообщили о «значительном увеличении «автоматизация. Интеллектуальная автоматизация процессов стала ключевым звеном в обеспечении работы предприятий с сокращенным штатом сотрудников, удаленной работой и цифровой координацией.
Оперативная согласованность
Возможность координировать различные инструменты интеллектуальной автоматизации в более крупную платформу гиперавтоматизации внутри предприятия может улучшить несогласованность данных и устранить барьеры процесса.
Приложения интеллектуальной автоматизации
От закупки до оплаты (P2P)
Процесс от закупки до оплаты лучше всего подходит для интеллектуальной автоматизации из-за наличия повторяющихся и трудоемких задач. Управление поставщиками, управление счетами и сведения о платежах из нескольких источников и поставщиков приводят к сложному ручному управлению. С увеличением объемов транзакций и с большим вниманием, которое в наше время уделяется безбумажным и онлайн-транзакциям, интеллектуальная автоматизация цикла P2P приобрела важное значение для бизнеса. Интеллектуальная автоматизация процесса P2P упрощает процесс покупки, уменьшает бумажный беспорядок, повышает прозрачность маршрута счета, экономит время и деньги, повышает производительность сотрудников и улучшает отношения с поставщиками.
Котировка-наличность (Q2C)
Q2C — это функциональная противоположность процесса P2P; в то время как последний связан с закупкой продуктов / услуг компанией, Q2C занимается продажей продуктов и услуг компанией. Процесс Q2C, улучшенный интеллектуальной автоматизацией, может обеспечить быстрый и надежный денежный поток, выполнение заказов и эффективное управление счетами. Конкретные задачи Q2T, которые выигрывают от интеллектуальной автоматизации, включают выполнение заказов, регистрацию новых клиентов и подготовку учетной записи.
Управление персоналом
Прием и увольнение сотрудников в организации — утомительный процесс, особенно когда организация превышает критический размер, определяемый ее компетенцией. Управление документами сотрудников, обработка выплаты оставшейся части заработной платы и расходов, а также обеспечение безопасного возврата имущества компании — вот некоторые из действий в процессе увольнения, которые, если они выполняются неоптимально, могут нанести ущерб компании. Действия по адаптации, такие как инициация сотрудника, оформление документов о приеме на работу и управление персоналом, важны для сохранения морального духа и лояльности сотрудников. Интеллектуальную автоматизацию можно использовать для электронного сбора информации из таких документов, как резюме и записи о сотрудниках, с помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA) и автоматизации общения с сотрудниками (т. е. автоматизированных приветственных писем).
управление клиентами
Опрос, проведенный Gartner в 2018 году Customer Experience, — это «новый фронт маркетинговой битвы». Хотя устранение людей из управления клиентами не считается разумным бизнес-шагом, интеллектуальную автоматизацию можно использовать в качестве дополнительного инструмента для общения на первом уровне. Окна чата Intelligent Automation могут сэкономить время и обеспечить круглосуточную связь с клиентом. Он может идентифицировать и классифицировать темы разговора для последующей маршрутизации к соответствующему агенту-человеку.
Управление запасами
Процесс управления запасами включает в себя такие действия, как создание рабочих заданий, создание счетов-фактур и отгрузка. По мере того, как компания расширяет свою деятельность или переходит на многоканальную работу, ИИ может упростить сложные бэк-офисные процессы и предотвратить блокировку цепочки поставок.
Маркетинг
Маркетинг теперь является многоканальной деятельностью, а социальные сети играют жизненно важную роль в повышении видимости. Автоматическое создание и размещение маркетингового контента (включая контекстно-зависимую рекламу) может помочь расширить охват и повысить узнаваемость компании.
Внедрение интеллектуальной автоматизации на предприятии
Уолтер Липпман говорил, что даже самую лучшую машину нельзя наделить инициативой. Инициатива должна исходить от человека, стоящего за предприятием.
Внедрение интеллектуальной автоматизации в бизнес — это не просто изменение технологических инструментов. Это требует глубокого понимания основной компетенции компании, ее бизнес-потребностей и изменений в фундаментальном подходе к ведению бизнеса. Таким образом, планирование является необходимой предпосылкой для внедрения интеллектуальной автоматизации.
Ключевые шаги по внедрению интеллектуальной автоматизации в портфолио компании:
- Планирование: какие процессы выиграют от интеллектуальной автоматизации? Ответ на этот вопрос необходим для обеспечения ценности, обещанной Intelligent Automation, и послужит основой для стабилизации, стандартизации, оптимизации и эксплуатации инструментов Intelligent Automation.
- Оценка инструментов. На рынке доступны различные инструменты интеллектуальной автоматизации, которые могут обслуживать различные сегменты отрасли. Бюджетные ограничения, предлагаемые функции и предоставление услуг являются одними из важных факторов, которые необходимо оценить перед выбором инструмента интеллектуальной автоматизации.
- Установка решения Intelligent Automation: после того, как инструмент(ы) выбран(ы), он устанавливается с помощью предоставленного инструмента. Модификация, адаптация инструментов Интеллектуальной Автоматизации к требованиям деятельности и нуждам компании является здесь важным аспектом и должна быть согласована с поставщиком решения перед установкой.
- Обучение: все заинтересованные стороны в решении интеллектуальной автоматизации, принятом компанией, должны быть обучены эксплуатации/управлению интеллектуальной автоматизацией. Обучение должно периодически обновляться, чтобы оставаться в курсе.
- Аудит производительности. Даже после полного развертывания инструмента Intelligent Automation требуется периодический аудит производительности, чтобы убедиться, что система работает в соответствии с потребностями компании. Такие аудиты должны проводиться с использованием конкретных показателей эффективности, которые соответствуют эталонным показателям отрасли и сопоставимых групп. Эти аудиты могут быть выполнены экспертом внутри компании или провайдером, если такая услуга была обещана ими.
Наносети для интеллектуальной автоматизации
Nanonets — это программное обеспечение для интеллектуальной автоматизации, которое использует возможности OCR, AI и ML для автоматического извлечения неструктурированных/структурированных данных из PDF-документов, изображений и отсканированных файлов. Автоматизация Nanonets без особого труда обрабатывает неструктурированные данные, а ИИ также легко справляется с общими ограничениями данных. Nanonets AI также обеспечивает высокую точность при обработке документов, требующих минимальной доработки или пересмотра.
Некоторые конкретные преимущества использования Nanonets в качестве решения для интеллектуальной автоматизации:
- Гибкость использования нескольких типов данных
- Настраиваемость и индивидуальное обучение моделей в соответствии с конкретными потребностями
- Динамическое изучение механизма машинного обучения для лучшего соответствия бизнес-операциям
- Нет необходимости в постобработке, что освобождает время сотрудников для более эффективной деятельности
- Методы глубокого обучения и обнаружения объектов преодолевают общие ограничения данных, влияющие на распознавание и извлечение текста.
- Не требует собственной команды разработчиков
отнимать
Интеллектуальная автоматизация — это будущее управления бизнесом. Интеллектуальные решения автоматизации могут увеличить прибыль и производительность, повысить удовлетворенность клиентов, улучшить итоговые показатели и повысить моральный дух сотрудников. При интеграции в рамках рутинных методов управления бизнесом интеллектуальная автоматизация может помочь с визуализацией, автоматизацией рабочих процессов и инструментами без кода / с низким кодом, чтобы компании оставались конкурентоспособными в этом все более цифровом мире бизнеса.
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 28
- О нас
- ускоренный
- По
- Учетная запись
- точный
- через
- Действие
- активно
- деятельность
- Принятие
- объявления
- AI
- Все
- анализ
- Аналитические фармацевтические услуги
- аналитика
- Объявления
- годовой
- Ежегодно
- Приложения
- подхода
- около
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- аудит
- Автоматизированный
- автоматизация
- доступен
- фон
- барьеры
- Базовая линия
- не являетесь
- польза
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- Big Data
- Билл
- миллиард
- доска
- строить
- Строительство
- бизнес
- бизнес-аналитика
- бизнес
- возможности
- Наличный расчёт
- денежный поток
- вызванный
- цепь
- Проверки
- выбор
- классификация
- облако
- облачных вычислений
- лыжных шлемов
- Общий
- Связь
- Компании
- Компания
- сравненный
- комплекс
- Соответствие закону
- вычисление
- связь
- потреблять
- содержание
- контроль
- Разговор
- координировать
- Основные
- исправления
- создает
- Создающий
- создание
- Полномочия
- кризис
- критической
- Текущий
- изготовленный на заказ
- опыт работы с клиентами
- Удовлетворенность клиентов
- служба поддержки
- Клиенты
- данным
- управление данными
- добыча данных
- База данных
- базы данных
- Акции
- задержки
- развертывание
- обнаружение
- Развитие
- различный
- Интернет
- Документация
- долларов
- управляемый
- Рано
- легко
- есть
- эффект
- Эффективный
- эффективный
- ликвидировать
- сотрудников
- занятость
- обеспечение
- Предприятие
- особенно
- существенный
- пример
- руководителей высшего звена.
- расходы
- опыт
- Впечатления
- факторы
- соответствовать
- Трансформируемость
- поток
- следовать
- после
- формат
- найденный
- полный
- будущее
- группы
- помощь
- помогает
- здесь
- High
- hr
- HTTPS
- человек
- Людей
- определения
- значение
- важную
- улучшать
- включают
- В том числе
- Увеличение
- расширились
- промышленность
- информация
- Инициатива
- интегрированный
- Интеллекта
- Умный
- взаимодействие
- Интерфейс
- инвентаризация
- вовлеченный
- IT
- июль
- хранение
- Основные
- труд
- язык
- больше
- вести
- Лиды
- изучение
- уровень
- рычаги
- Используя
- Лояльность
- машина
- обучение с помощью машины
- управление
- руководство
- рынок
- Маркетинг
- Совпадение
- Вопрос
- Медиа
- Метрика
- Горнодобывающая промышленность
- ML
- Модели
- деньги
- БОЛЕЕ
- двигаться
- натуральный
- природа
- сеть
- Вводный
- онлайн
- Операционный отдел
- оптимизация
- заказ
- заказы
- организация
- Другое
- p2p
- выплачен
- пандемия
- бумага & картон
- оплата
- производительность
- планирование
- Платформа
- «портфель»
- Predictions
- проблемам
- процесс
- Автоматизация процессов
- Процессы
- производительность
- Продукция
- доходы
- собственность
- обеспечивать
- приводит
- покупки
- ранжирование
- признавать
- признанный
- учет
- правила
- Отношения
- соответствующие
- remote work
- требовать
- обязательный
- Требования
- Ограничения
- обратный
- Ripple
- рисках,
- Роботизированная автоматизация процессов
- дорога
- RPA
- условиями,
- Бег
- безопасный
- Сказал
- главная
- удовлетворение
- безопасность
- обслуживание
- Услуги
- выступающей
- набор
- установка
- Доставка и оплата
- значительный
- Размер
- умный
- So
- Соцсети
- социальные сети
- Software
- Решение
- Решения
- распространение
- оставаться
- диск
- Стратегия
- успешный
- поставка
- цепочками поставок
- поддержка
- Опрос
- система
- системы
- задачи
- команда
- снижения вреда
- технологии
- Технологии
- Инициатива
- мир
- угрозы
- Через
- время
- кропотливый
- инструментом
- инструменты
- Темы
- Прослеживаемость
- Обучение
- сделка
- Сделки
- Передающий
- Прозрачность
- типично
- понимать
- USD
- использование
- пользователей
- ценностное
- различный
- поставщики
- видимость
- видение
- визуализация
- Режимы
- добро пожаловать
- вполне определенный
- Что
- в
- без
- Работа
- Мир