Напишите нам
Имя
Фамилия
Название компании
Размер компании
Телефон
Электронная почта
Какие услуги вас интересуют?
19 января 2020

"Цифровой" сотрудник или интеллектуальное "цифровое предприятие"?

Андрей Ситников, Директор лаборатории TechLab CБЕР Решений
С момента появления в 2012 году технологии так называемых "программных роботов" (RPA) интерес к ним со стороны бизнеса продолжает стремительно расти. Это неудивительно, учитывая их универсальность и относительную простоту внедрения. Но, поручая рутину бизнес-процессов созданным таким образом "цифровым сотрудникам", приближаемся ли мы к настоящему, интеллектуальному "цифровому предприятию", или просто создаем рутину более высокого порядка?
В определенных случаях RPA, то есть программный комплекс, имитирующий на уровне графического интерфейса взаимодействие "живого" сотрудника с самыми разными приложениями и системами, способен радикально увеличить производительность и сократить количество ошибок.

Такой робот в состоянии работать сразу с несколькими программами, переносить данные между ними, самостоятельно заполнять формы, производить вычисления, проверять правильность "ручного" ввода, и многое другое. Программным роботам можно доверить первичное внесение данных в информационную систему, заполнение бланков, прием заявок, внесение в базу контрагентов и даже общение с клиентами в чатах. Создаваемый таким образом "цифровой сотрудник" может взять на себя самые рутинные, повторяющиеся процедуры, и выполнять их практически безошибочно.

Повышение скорости бизнес-процессов, быстрый возврат инвестиций, простота внедрения и масштабирования, непревзойденная гибкость и совместимость с любыми используемыми приложениями - все это постепенно превращает технологию RPA в настоящий локомотив "цифрового предприятия", недаром, по оценке Gartner, мировой рынок RPA достигнет $2,9 миллиардов в 2021 году.

Однако, по нашему опыту, для автоматизации только одного бизнес-процесса может быть внедрено до 15 таких роботов. При этом одним бизнес-процессом деятельность крупной компании не ограничивается, таких процессов могут быть десятки. И в любом из них на любом этапе могут возникнуть какие-то отклонения от "идеальной" модели - нетиповая заявка, новая версия ПО, документ нестандартного вида и тому подобное. И в этом случае роботу требуется вмешательство оператора для принятия решения, а при большом потоке операций это само по себе создает рутинные задачи по наблюдению и контролю за действиями роботов.
Проблемы создает и чересчур динамичная среда, в которой приходится работать RPA - любое, даже малозначительное для человека изменение (как в интерфейсе используемого бизнес-приложения, так и в формате поступающих данных) требуют быстрой реакции и перенастройки роботов.

Важно, что для эффективного внедрения RPA сами бизнес-процессы компании должны быть стандартизованы, хорошо документированы и отлажены. Несмотря на то, что современный рынок предлагает множество продвинутых систем управления, сама концепция BPMN предполагает, что мы имеем дело с "идеальными" процессами. К сожалению, в реальных ситуациях это условие не всегда выполняется.
Таким образом, сегодня со стороны бизнеса сформировался отчетливый запрос на постепенный переход от "локальной" автоматизации отдельных действий, пусть даже и с применением роботизированных систем или машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) к более глобальным системам интеллектуального анализа и экспертизы.

Такая система, созданная с широким применением ML и AI, могла бы не только выполнять рутинные операции, но и принимать решения о том, что делать в случае обнаружения отклонений. Например, при увеличении количества поступающих от клиентов жалоб интеллектуальная система могла бы самостоятельно провести анализ, определить причину и предложить изменения, которые необходимо внести в бизнес-процесс.
Не стоит забывать и о том, что само по себе описание бизнес-процессов стандартными средствами отнимает массу времени и требует от сотрудников, на которых возложена эта задача, высокой квалификации и немалого опыта. И здесь мы также видим огромный простор для внедрения технологий на базе ML и AI, которые могли бы использовать репозиторий готовых описаний и типовых схем организации процессов. Это могло бы помочь небольшим компаниям решить данную задачу, зачастую выходящую за рамки их возможностей и опыта.

В целом, благодаря развитию RPA, систем машинного обучения и искусственного интеллекта мы можем создать достаточно эффективного "цифрового сотрудника", готового взять на себя рутину и увеличить производительность труда в компании. Но, к сожалению, пока это лишь разрозненные системы, работающие локально и требующие постоянного, не менее рутинного, контроля за ними. Пока это лишь рядовые, линейные сотрудники, пусть и "цифровые" и даже с зачатками интеллекта.
Создание "цифрового руководителя", а еще лучше - "интеллектуального цифрового предприятия" - задача на порядок более сложная, требующая объединения в рамках одной системы множества самых современных технологий.

Только синергетический эффект, который можно извлечь из подобного взаимодействия, способен придать системе совершенно новые качества и обеспечить настоящий прорыв.