RPA-автоматизация: как роботы меняют бизнес. Реальные примеры и перспективы

RPA: что это такое и как работает?

Robotic Process Automation или RPA-системы позволяет автоматизировать рутинные мануальные задачи, делегируя их программным роботам (robots). Robots чаще всего берут на себя повторяющиеся предсказуемые задачи, например учёт операций, ввод данных, обработку информации и даже клиентскую поддержку, как автообзвон клиентов. Роботов легко интегрировать, ведь им не нужно кардинально менять установленную ИТ-инфраструктуру. Они могут работать на базе существующих систем и процессов. Поэтому RPA легче, дешевле и быстрее внедрить по сравнению с традиционной автоматизацией.

Чем RPA отличается от ИИ?

Хотя Robotic Process Automation и искусственный интеллект часто упоминаются вместе, у них много отличий: они решают разные задачи. RPA направлена на автоматизацию рутинных задач, например обработку данных или выполнение операций, требующих точного выполнения инструкций. ИИ фокусируется на создании систем, способных обучаться, анализировать большие объёмы информации и, соответственно, принимать решения, полагаясь на выявленные паттерны. Так, роботы автоматизируют процесс обработки счетов, освобождая сотрудников от рутинной работы. Однако, если необходимо проанализировать огромный массив данных для выявления трендов или паттернов, лучше применить ИИ с использованием методов машинного обучения.

Интеграция RPA и ИИ называется Intelligent Process Automation (IPA). С помощью IPA можно создать интеллектуальные системы, способные не только автоматизировать рутинные задачи, но и адаптироваться к изменениям, обучаться на основе накопленных данных и принимать более сложные решения.

Intelligent Process Automation уже активно используется в различных отраслях, например в банковском секторе для автоматизации рассмотрения кредитных заявок. RPA автоматически собирает и обрабатывает данные клиентов, а ИИ анализирует кредитную историю и оценивает риски, что позволяет банкам принимать более точные и быстрые решения. Во многих страховых компаниях IPA автоматизирует обработку страховых претензий: RPA берёт на себя ввод данных, а ИИ помогает оценивать ущерб и принимать решение о выплатах.

Robotic Process Automation применяется во всех индустриях и особенно эффективна в автоматизации монотонных однотипных трудозатратных задач:

• Сбор, обработка и ввод данных.
• Проведение транзакций: банковских, бухгалтерских операций.
• Управление документами — от создания, распределения и хранения документов до управления контрактами.
• Клиентская поддержка: автоматизация ответов на типичные запросы клиентов и обработка заявок.

Крупные и средние компании получают максимум преимуществ от внедрения RPA автоматизации процессов. Это существенно снижает издержки и увеличивает эффективность большого коллектива. Например, банки и страховые компании, внедрившие ботов, смогли ускорить обработку транзакций и практически полностью искоренить недочёты, что напрямую отражается на операционных издержках и качестве сервиса.

Малый бизнес тоже получает видимые результаты от интеграции ботов, особенно сейчас, когда стоимость внедрений снижается, ведь появляются доступные и простые в эксплуатации RPA-платформы. Наибольший эффект заметен в области объёмных задач, например в управлении заказами, обзвоне клиентов или ведении учёта.

При выборе RPA важна не столько отрасль, сколько тип процессов, которые нуждаются в автоматизации. Если у вас много рутинных мануальных задач, которые отнимают много времени, роботизация может помочь повысить эффективность и уменьшить затраты независимо от размера компании.

При выборе системы RPA важно учитывать несколько ключевых факторов:

• Функциональные возможности платформы. Оцените, какие задачи платформа способна автоматизировать и насколько она гибкая. Например, голосовой робот Скорозвона может обзвонить базу клиентов и передать данные заинтересованных в CRM.
• Лёгкость интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой. Иначе системы не смогут бесшовно работать и автоматизация может не принести видимых результатов.
• Стоимость внедрения и эксплуатации. Стоимость включает не только лицензию, но и расходы на обучение и поддержку.
• Поддержка и обслуживание. Они понадобятся, даже если у вас собственная ИТ-команда, чтобы быстро решить проблему или адаптировать систему под новые задачи.

1.Анализ бизнес-процессов

Нужно определить, что можно и нужно автоматизировать. Наибольшую выгоду приносит автоматизация обработки данных, управления документами или обработки заявок.

2.Выбор и оценка платформы

Оцените функциональные возможности платформы, её совместимость с существующим ПО и стоимость внедрения. Также полезно изучить отзывы и кейсы успешного использования платформы в вашей отрасли.

3.Пилотное тестирование

Перед масштабным внедрением RPA рекомендуется провести пилотное тестирование. Выберите один или несколько процессов для роботизации и протестируйте работу ПО в реальных условиях. Это поможет выявить возможные проблемы и убедиться в корректной интеграции с другими системами компании.

Несмотря на все свои преимущества, RPA имеет определённые ограничения и риски, которые важно учитывать:

• Неэффективность для сложных задач, требующих комплексного принятия решений или глубокого анализа данных. Например, для прогнозирования рыночных трендов лучше использовать ИИ и машинное обучение, а не RPA-системы.
• Сложности интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами, особенно если компания использует старые или нестандартные решения. Внедрение может затянуться или быть более дорогостоящим.
• Риски безопасности данных, особенно если роботы обрабатывают конфиденциальную информацию. Важно обеспечить надёжную защиту данных и соответствие стандартам безопасности.
• Проблемы с масштабированием. При попытке автоматизировать процессы больше того количества, которым организация может эффективно управлять, возникают сложности с координацией работы robots и интеграцией новых задач. Это может уменьшить производительность и увеличить операционные риски.
• Не все процессы подходят для автоматизации, поскольку роботы эффективны только при работе с крайне предсказуемыми задачами. В противном случае можно столкнуться с низким ROI или понести дополнительные затраты.

Чтобы избежать этих проблем, стоит чётко описать и документировать процессы перед их автоматизацией. Это обеспечит правильную настройку роботов и позволит RPA-системам работать максимально эффективно.

Вероятно, роботы продолжат наращивать интеллектуальность и смогут решать все более и более сложные задачи. Во многом это обусловлено активной интеграцией RPA, ИИ и машинного обучения. Симбиоз технологий позволяет автоматизировать более сложные процессы, которые требуют анализа данных и принятия решений.

Другой важный тренд — развитие облачных систем, которые позволяют компаниям использовать ПО без необходимости разворачивать и поддерживать инфраструктуру на месте. Это особенно актуально для малого и среднего бизнеса, где важна гибкость и возможность быстрого масштабирования.

Кроме того, всё больше компаний начинают использовать ботов для работы с большими данными. Системы могут автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников, что позволяет компаниям быстрее и точнее принимать решения.