THE SYMBIOSIS OF RPA AND MACHINE LEARNING - FORFIRM

LA SIMBIOSI TRA RPA E MACHINE LEARNING

In tutta l’azienda, l’automazione dei processi robotici gestisce sempre più attività di routine e dispendiose in termini di tempo e mette alla prova il modo in cui operano le aziende.

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I robot software possono automatizzare con successo attività di routine e ripetitive per aumentare la produttività aziendale, ma da soli non sono in grado di fornire approfondimenti o informazioni dettagliate su quali attività vengono effettivamente eseguite. Utilizzando le ultime novità in fatto di machine learning, l’automazione dei processi robotici sta dando nuova vita alle funzionalità dei bot e aprendo nuove porte per una maggiore produttività aziendale.

In tutta l’azienda, l’automazione dei processi robotici (RPA) gestisce sempre più attività di routine e dispendiose in termini di tempo e mette alla prova il modo in cui operano le aziende. Questa forma di trasformazione digitale sta già mostrando un significativo ritorno sull’investimento per i primi utilizzatori, e il passaggio dai sistemi aziendali legacy all’integrazione della tecnologia RPA consente alle aziende di diventare più competitive, efficienti e flessibili.

RPA e apprendimento automatico

In passato, gli strumenti RPA avevano successo nell’esecuzione di compiti specificatamente definiti, ma erano limitati nel senso che non potevano adattarsi alle mutevoli condizioni o imparare dall’esperienza. L’apprendimento automatico, d’altro canto, applica le funzionalità dell’intelligenza artificiale (AI) per conferire contesto aziendale alle attività eseguite dai sistemi RPA, consentendo a questi ultimi di prendere decisioni migliori ed essere complessivamente più produttivi. Ad esempio, quando si estraggono valori di campo da dati non strutturati, RPA può estrarre valori in base alle regole impostate. Il machine learning, invece, “impara” le etichette più comuni per i campi, collaborando con un formatore umano per confermare ciò che viene appreso, che può poi essere applicato a scenari futuri. Ciò si traduce in un percorso 10 volte più veloce verso l'automazione, poiché non è necessaria una programmazione esplicita per ottenere rapidi miglioramenti. Al contrario, l’RPA senza questa capacità di apprendimento richiede che un essere umano programmi esplicitamente questi miglioramenti, vanificando del tutto lo scopo dell’automazione.

Le principali offerte tecnologiche ora utilizzano una suite di algoritmi di machine learning per automatizzare passaggi complessi nei processi aziendali. Incorporando direttamente l'RPA nei flussi di lavoro e in altri robot software di livello inferiore, questa tecnologia offre la massima flessibilità in termini di trigger, logica e azioni di pre e post-elaborazione. Creando strumenti in grado di pensare, elaborare e apprendere in modo flessibile dalle proprie attività, è possibile fornire agli utenti un'esperienza più fluida.

Analitica

La capacità di utilizzare RPA e machine learning in parallelo stabilisce un legame simbiotico di miglioramento continuo tra esecuzione e analisi. I dati transazionali generati dagli strumenti RPA forniscono inoltre un flusso costante di carburante analitico per far avanzare le capacità dell’intelligenza artificiale e consentire un livello di comprensione più profondo. Questa comprensione più profonda, a sua volta, può essere applicata per espandere ulteriormente l’adozione dell’RPA.

Gli strumenti di analisi emergenti forniscono visibilità e trasparenza sempre più avanzate sugli eventi aziendali e sui record di dati. In questo contesto, RPA, AI e analisi hanno un impatto minore se utilizzati in modo sequenziale o come singoli componenti. Piuttosto, il processo dovrebbe essere fluido, in cui le implementazioni RPA generano dati per affinare le capacità di intelligenza artificiale su base continuativa. Tali capacità possono quindi essere applicate per condurre analisi dei dati continue e sempre più mirate, pertinenti ed efficaci. Il risultato è un’ampia gamma di nuove possibilità e un maggiore valore aziendale in termini di riduzione del tempo di ciclo, scalabilità, innovazione e aumento continuo della produttività.

L'RPA al lavoro

Quando le aziende adottano la RPA, spesso è perché hanno identificato problemi con i loro sistemi legacy che fanno perdere loro tempo e denaro. Ad esempio, quando un'azienda ha un processo manuale inefficiente per l'evasione degli ordini di acquisto - in cui gli agenti umani devono interrogare manualmente il sistema per i nuovi ordini e convalidare fisicamente ciascuno di essi, il processo non è solo lungo e noioso, ma incline all'intervento umano. errori. Con il software RPA, il processo potrebbe invece funzionare come il seguente:

  1. Il sistema RPA estrae automaticamente i dati dal sistema del cliente, verificando la presenza di nuovi ordini di acquisto, riducendo i tempi di evasione e aumentando la produttività.
  2. Una volta scaricato, un ordine di acquisto può essere immediatamente inserito nel sistema legacy.
  3. L'agente agisce come un "umano nel ciclo" e convalida manualmente l'accuratezza dell'ordine in base al contratto del cliente.
  4. Il software RPA carica quindi l'ordine di acquisto in un database dove gli sconti vengono applicati automaticamente in base agli accordi con il cliente.
  5. Gli agenti quindi controllano a campione l'ordine evaso, garantendo il controllo di qualità e il tocco umano.
  6. Con l'aggiunta di funzionalità di apprendimento automatico, il software RPA può iniziare ad apprendere e ad adattarsi a questo processo per ottenere guadagni di efficienza ancora maggiori, che nel tempo richiederanno meno interazione umana per garantire la precisione.

Aggiungendo l'RPA a questo sistema legacy, il processo di evasione degli ordini può essere notevolmente migliorato e i colli di bottiglia nella produttività, soprattutto durante i periodi di punta, possono essere completamente eliminati, con conseguente maggiore soddisfazione del cliente.

Consideriamo più da vicino il settore bancario. I sistemi RPA possono svolgere efficacemente molte attività associate alla concessione di prestiti e alla gestione dei conti. Tuttavia, l'RPA in genere non è in grado di determinare se la persona che effettua la richiesta è chi dice di essere. Analizzando dati non strutturati (ad esempio, rivedendo l'immagine di un passaporto scansionato e confrontandola con il record del conto di un cliente), l'apprendimento automatico è quindi in grado di creare una connessione tra fare e pensare in un ambiente automatizzato.

Altre applicazioni dell’RPA e dell’apprendimento automatico che lavorano in tandem includono richieste di indennizzo assicurativo e servizio clienti. Per gli assicuratori auto, inviare agenti sinistri a revisionare i paraurti è costoso e inefficiente. Oggi, molti di questi fornitori stanno esplorando l’uso di applicazioni di visione artificiale con funzionalità di intelligenza artificiale in grado di valutare come è avvenuto un incidente per una rapida approvazione di sinistri di lieve entità. Per i dipartimenti del servizio clienti che implementano agenti di chat, la tecnologia di analisi del sentiment è in grado di rilevare rabbia, insoddisfazione o sarcasmo trasmessi dai clienti tramite SMS, quindi contrassegnare i clienti a rischio e inoltrare i problemi a un essere umano per un coinvolgimento proattivo.

Il mercato degli RPA oggi

Sebbene oggi il mercato RPA sia ancora relativamente piccolo, l’innovazione da parte dei principali fornitori RPA di incorporare la tecnologia di intelligenza artificiale e machine learning in queste offerte sta spingendo il settore in avanti a un ritmo rapido. Infatti, in un recente rapporto di Market Research Engine, si prevede che il settore RPA raggiungerà i 13 miliardi di dollari entro il 2022 e sta guadagnando sostegno man mano che gli utenti si allontanano dai più tradizionali sistemi di automazione dei processi aziendali (BPA) che spesso richiedono centinaia di ore di lavoro e di lavoro. milioni di dollari da distribuire. L'RPA, al confronto, è un sistema più semplice e veloce da implementare, che può essere implementato in modo più conveniente attraverso piccoli progetti incrementali e molto specifici e quindi esteso a implementazioni su larga scala.

I primi utilizzatori provenienti da settori quali quello bancario e finanziario, assicurativo e sanitario, stanno vedendo i vantaggi dell’implementazione dell’RPA crescere in modo esponenziale. Dalla riduzione dei costi operativi e dei tassi di errore, al miglioramento del servizio e della conformità, alla capacità di scalabilità on-demand, le possibilità applicative continuano ad ampliarsi.

Man mano che le aziende inizieranno a esplorare e implementare ulteriormente la tecnologia RPA, vedremo le capacità dei bot crescere oltre l’automazione delle attività di routine. L’RPA combinato con i progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico è solo il punto di partenza per le aziende che si allontanano dai processi legacy e lavorano verso l’integrazione di questa nuova tecnologia che ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui pensiamo e lavoriamo in tutti i settori.

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