Свод знаний по управлению бизнес-процессами: BPM CBOK 4.0 (Авторов) - страница 141

○ упрощает работу и оптимизирует процессы.

Второй вариант можно назвать половинчатой реализацией RPA: хотя процесс ускоряется и нагрузка на человека уменьшается, полностью обойтись без него по-прежнему нельзя. Но у него есть и преимущество: робот выполняет работу под присмотром человека, который может вмешаться, если что-то пошло не так. Это сильно снижает требования к надежности робота, а значит, упрощает его разработку.

В следующей таблице эти две реализации сравниваются с более традиционными подходами к автоматизации процессов.

RPA и искусственный интеллект

Сочетание RPA с когнитивными технологиями, такими как машинное обучение, распознавание речи и обработка естественного языка, позволяет автоматизировать задачи с большей добавленной ценностью, ранее требовавшие человеческого интеллекта. RPA позволяет цифровому предприятию приблизиться к полностью автоматической сквозной обработке (Straight Through Processing, STP) интеллектуальной цифровой рабочей силой.

Следующий рисунок иллюстрирует эволюцию функциональности RPA применительно к BPM.

● Роботизация:

○ автоматизация на основе правил;

○ единая аутентификация (single sign-on);

○ взаимодействие с десктопными приложениями;

○ взаимодействие с веб-приложениями;

○ взаимодействие с приложениями на мейнфреймах;

○ Citrix и удаленные серверы;

○ автоматическое распознавание текста (OCR);

○ интуитивно понятная, использующая встроенные мастера настройки, дружественная по отношению к пользователю;

○ аудит и журналирование;

○ мониторинг бизнес-действий (Business Activity Monitoring, BAM).

● Когнитивные технологии:

○ структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные данные;

○ машинное обучение;

○ обработка естественного языка;

○ распознавание речи;

○ искусственный интеллект;

○ контролируемое обучение модели;

○ решения, основанные на алгоритмах;

○ интеллектуальное извлечение информации;

○ онлайновое обучение;

○ автоматическая настройка модели.

● Машинное обучение:

○ использует большие массивы данных для помощи в принятии решений или для исключения субъективного принятия решений человеком;

○ интерпретирует контекстную информацию и делает понятные и предсказуемые выводы;

○ помогает оптимизировать процессы и маршрутизировать запросы;

○ в широких масштабах применяет логику рассуждений, сходную с человеческой (например, для мониторинга транзакций, выявления мошенничества, фильтрации обращений).

Сегодняшние лучшие практики RPA – интеграция программных роботов с когнитивными платформами [Le Clair, Craig and Miers 2016]. Следующая таблица дает рекомендации исходя из потребностей.