Интеллектуальная автоматизация: с чего начать предприятиям?

В условиях неопределенности современного быстро меняющегося делового мира компании постоянно ищут способы реализации автоматизации бизнес-аналитики и оптимизации своих процессов. Автоматизация в бизнесе стала мейнстримом, и все, от малого бизнеса до крупных предприятий, сделали ее неотъемлемой частью своей повседневной деятельности.

Однако некоторые задачи по-прежнему требуют активного участия человека и их сложно автоматизировать; именно здесь вступают в игру интеллектуальные сервисы автоматизации бизнеса. Эта передовая технология, также известная как «интеллектуальная автоматизация процессов», сочетает в себе возможности автоматизации бизнес-аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации сложных задач, которые ранее считались невозможными.

Экономическое обоснование интеллектуальной автоматизации

За последние несколько лет интеллектуальная автоматизация стала одной из самых значительных тенденций в мире бизнеса, предоставляя компаниям важные преимущества, такие как повышение эффективности, точности и снижение затрат.

Интеллектуальная автоматизация бизнеса уже доказала свою ценность в нескольких отраслях. Например, к 2021 году половина всех страховых компаний уже внедрила аспекты интеллектуальной автоматизации в свой репертуар. Алгоритмы машинного обучения также помогают выявлять мошеннические транзакции в финансовой отрасли.

В отчете Research and Markets указывается, что объем мирового рынка интеллектуальной автоматизации процессов, как ожидается, вырастет с 13,9 млрд долларов США в 2022 году до 21,1 млрд долларов США к 2027 году, увеличившись в среднем на 8,7%. Это показывает, что интеллектуальная автоматизация необходима для предприятий, стремящихся оставаться конкурентоспособными в сегодняшнюю цифровую эпоху.

В этой статье мы углубимся в то, что такое интеллектуальные службы автоматизации бизнеса, их компоненты, преимущества внедрения этой технологии и то, как вам следует внедрить ее в свои бизнес-процессы. Мы также рассмотрим некоторые примеры интеллектуальной автоматизации в ведущих отраслях, включая здравоохранение и финансы. Давайте начнем исследовать захватывающий мир интеллектуальной автоматизации.

Что такое интеллектуальная автоматизация?

Интеллектуальную автоматизацию трудно определить, поскольку это передовая технология, объединяющая несколько компонентов для автоматизации сложных бизнес-процессов. Однако в самой основе элементы интеллектуальной автоматизации включают искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированную автоматизацию процессов (RPA).

• Искусственный интеллект является основой интеллектуальной автоматизации; он определяется как способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка или распознавание закономерностей в данных. ИИ позволяет машинам принимать решения и действовать на основе данных и правил без вмешательства человека.
• Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая позволяет машинам учиться и улучшать свою производительность с течением времени. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные для выявления закономерностей и прогнозирования. Чем больше данных у машины, тем лучше она делает прогнозы. Эта возможность позволяет машинам постоянно обучаться и адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса.
• Роботизированная автоматизация процессов — это технология, которая позволяет машинам выполнять повторяющиеся задачи, которые когда-то выполняли люди. RPA является основой интеллектуальной автоматизации, поскольку помогает автоматизировать такие задачи, как ввод данных, обработка данных и управление документами. Роботы RPA могут имитировать действия человека, такие как набор текста, клики и прокрутка, что делает их идеальными для автоматизации рутинных и повторяющихся задач.

[Также читайте: способы интеграции технологии искусственного интеллекта в ваш бизнес]

Как интеллектуальная автоматизация помогает предприятиям?

Интеллектуальная автоматизация революционизирует способы работы предприятий, и на то есть веская причина. Он предлагает множество преимуществ, помогающих предприятиям стать более эффективными, сократить расходы и оставаться впереди конкурентов. В рамках этого б мы рассмотрим некоторые преимущества интеллектуальной автоматизации и приведем примеры того, как предприятия могут извлечь из этого выгоду.

• Повышенная эффективность. Одним из наиболее значительных преимуществ интеллектуальной автоматизации является повышение эффективности. Автоматизируя рутинные задачи, такие как ввод данных или обработка счетов, предприятия могут сэкономить время и ресурсы, которые можно выделить для более важных задач. Например, в сфере здравоохранения RPA использовался для автоматизации обработки страховых требований, что привело к сокращению времени обработки на 25%.

• Экономия затрат. Интеллектуальная автоматизация также может привести к экономии средств для бизнеса. Автоматизируя рутинные задачи, предприятия могут снизить трудозатраты и повысить производительность. Согласно отчету McKinsey, предприятия, внедрившие автоматизацию, продемонстрировали рост производительности на 30% и снижение затрат на рабочую силу на 15%. Кроме того, за счет автоматизации таких процессов, как управление запасами, предприятия могут сократить количество отходов и сэкономить деньги на затратах на хранение.

• Повышенная точность. Интеллектуальная автоматизация также может повысить точность бизнес-операций. Используя алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект, предприятия могут уменьшить количество ошибок и повысить качество своих продуктов или услуг. Например, интеллектуальная автоматизация используется в обрабатывающей промышленности для повышения качества продукции за счет автоматизации процессов контроля качества.
• Повышение удовлетворенности клиентов. Наконец, интеллектуальная автоматизация может привести к повышению удовлетворенности клиентов. Предприятия могут быстрее и эффективнее реагировать на запросы клиентов, автоматизируя рутинные задачи, такие как запросы в службу поддержки клиентов. Кроме того, используя алгоритмы машинного обучения для прогнозирования потребностей и предпочтений клиентов, компании могут предлагать персонализированные продукты и услуги, соответствующие ожиданиям клиентов.

Как вы реализуете интеллектуальную автоматизацию?

Интеллектуальная автоматизация становится все более популярной среди предприятий, стремящихся автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, повысить эффективность и сократить расходы. Однако внедрение интеллектуальной автоматизации может оказаться непростой задачей, и компании должны иметь четкий план и стратегию для обеспечения успешного внедрения. В этом блоге мы рассмотрим, как компаниям следует внедрять интеллектуальную автоматизацию.

Шаг 1: Определите свои цели и задачи

Прежде чем приступать к любому проекту автоматизации, предприятия должны определить свои цели и задачи. На этом этапе необходимо определить, какие задачи и процессы следует автоматизировать, ожидаемые результаты автоматизации и преимущества для бизнеса. Этот шаг обеспечит соответствие проекта автоматизации бизнес-стратегии и возможность измерения ожидаемых результатов.

Шаг 2: Оцените свои текущие процессы

После определения целей и задач предприятия должны оценить свои текущие процессы. Этот шаг включает определение задач и процессов, которые можно автоматизировать, оценку данных и технологической инфраструктуры, а также выявление любых потенциальных препятствий на пути внедрения. Этот шаг поможет компаниям понять объем и сложность проекта автоматизации и убедиться, что план внедрения реалистичен.

Шаг 3. Выберите правильные интеллектуальные инструменты автоматизации

Выбор правильных инструментов автоматизации имеет решающее значение для успеха любого проекта автоматизации. Предприятия должны оценить доступные инструменты автоматизации и выбрать те, которые лучше всего соответствуют их потребностям и бюджету. Некоторые из важнейших факторов, которые следует учитывать при выборе инструментов автоматизации, включают простоту использования, масштабируемость и возможности интеграции.

Шаг 4: Разработайте план реализации

После выбора интеллектуальных инструментов автоматизации компаниям следует разработать комплексный план внедрения. Этот план должен включать сроки, вехи и обязанности. План реализации должен также учитывать потребности в обучении и поддержке сотрудников и заинтересованных сторон.

Шаг 5. Тестирование и проверка решения для автоматизации

Перед развертыванием решения для автоматизации предприятия должны протестировать и проверить его. На этом этапе необходимо убедиться, что решение для автоматизации работает должным образом и может обрабатывать ожидаемый объем данных и транзакций. Тестирование и проверка имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы решение по автоматизации соответствовало потребностям и требованиям бизнеса.

Шаг 6. Развертывание и мониторинг решения для автоматизации

После того, как решение для автоматизации было протестировано и проверено, предприятия могут его развернуть. Этот шаг включает в себя обучение сотрудников, мониторинг производительности решения и решение любых проблем. Непрерывный мониторинг необходим для того, чтобы решение по автоматизации обеспечивало ожидаемые результаты и преимущества.

Шаг 7: Измерьте результаты и уточните решение

Последним шагом является измерение результатов и доработка решения по автоматизации. Этот шаг включает в себя оценку эффективности решения по автоматизации, измерение окупаемости инвестиций и определение областей для улучшения. Компании должны постоянно совершенствовать решение по автоматизации, чтобы оно соответствовало бизнес-стратегии и целям.

Что является примером интеллектуальной автоматизации?

Рассмотрим ведущую компанию электронной коммерции, заинтересованную в использовании интеллектуальной автоматизации для улучшения своей логистики и управления цепочками поставок. Индустрия электронной коммерции — это высококонкурентная среда, и эффективная логистика и управление цепочками поставок имеют решающее значение для успеха.

Рассматриваемая компания электронной коммерции сталкивается с проблемами управления логистикой и процессами цепочки поставок. Они сталкиваются с большим объемом заказов, что затрудняет управление запасами и графиками поставок. Кроме того, ручные процессы компании отнимали много времени, были подвержены ошибкам и требовали большей масштабируемости.

Чтобы решить эти проблемы, компания внедрила интеллектуальные сервисы автоматизации в свои процессы логистики и цепочки поставок. После тщательного анализа компания определила три критически важные области для автоматизации: обработка заказов, управление запасами и график поставок.

• Обработка заказов: обработка заказов была одним из самых трудоемких процессов для компании, поскольку она включала ручную обработку заказов из разных каналов, включая их веб-сайт, платформы социальных сетей и мобильные приложения. Этот процесс был подвержен ошибкам, которые могли привести к неудовлетворенности клиентов и задержке поставок.

Чтобы автоматизировать обработку заказов, компания использовала интеллектуальные сервисы автоматизации для создания чат-бота, который мог бы обрабатывать запросы клиентов и обрабатывать заказы. Чат-бот был обучен с использованием алгоритмов машинного обучения и мог взаимодействовать с клиентами как человек. Это снизило нагрузку на службу поддержки клиентов компании и сократило время отклика.

• Управление запасами. Компании требовалась помощь в управлении запасами, что мешало своевременному выполнению заказов. Процессы ручного управления запасами отнимали много времени, были подвержены ошибкам и требовали большей прозрачности в режиме реального времени.

Чтобы автоматизировать управление запасами, компания использовала интеллектуальные сервисы автоматизации для разработки системы на базе ИИ, которая могла бы отслеживать уровни запасов, прогнозировать спрос и автоматически генерировать заказы на покупку. Эта интеллектуальная система автоматизации была интегрирована с системой обработки заказов компании, что позволило им управлять запасами в режиме реального времени и повысить показатели выполнения заказов.

• Планирование доставки. Ручной процесс планирования доставки в компании был существенным узким местом, из-за чего было сложно оправдать ожидания клиентов в отношении сроков доставки. Графики доставки часто задерживались из-за плохой координации между командой логистики компании и партнерами по доставке.

Чтобы решить эту проблему, компания использовала интеллектуальные сервисы автоматизации для разработки системы на базе искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов и расписаний доставки на основе данных о трафике в режиме реального времени, погодных условий и доступности партнеров по доставке. Эта интеллектуальная система автоматизации также предоставляла клиентам обновления в режиме реального времени о статусе их поставок, повышая удовлетворенность клиентов.

Хотя и гипотетически, рассматриваемая компания электронной коммерции смогла бы добиться значительных результатов за счет внедрения интеллектуальных решений автоматизации, значительного сокращения времени обработки заказов и времени доставки, а также повышения точности инвентаризации. Кроме того, они могли бы успешно повысить производительность и удовлетворенность клиентов.

Многим компаниям удалось повторить успех этого гипотетического сценария, как это обсуждается в следующем разделе.

Другие варианты использования автоматизации бизнес-аналитики

Интеллектуальная автоматизация (IA) в бизнесе быстро меняет то, как мы работаем в различных отраслях. Например, технология быстро меняет методы работы компаний в сфере финансов и здравоохранения, о чем свидетельствуют несколько вариантов использования интеллектуальной автоматизации процессов в этих областях.

В финансах интеллектуальная автоматизация имеет ряд применений, таких как:

• Обнаружение мошенничества: ИА может использоваться для выявления мошеннических действий в финансовом секторе. С помощью алгоритмов машинного обучения и инструментов анализа данных IA может обнаруживать закономерности в данных и предупреждать финансовые учреждения о потенциальных попытках мошенничества, что помогает снизить риск мошеннических действий и повысить доверие клиентов.

• Согласование счетов: IA можно использовать для автоматизации процесса сверки счетов, делая его более точным и эффективным. Автоматизируя процесс, IA снижает вероятность человеческой ошибки и время, затрачиваемое на сверку вручную; это помогает предприятиям экономить время и деньги, повышая точность.
• Обслуживание клиентов: IA может улучшить обслуживание клиентов в финансовом секторе, автоматизируя ответы на запросы клиентов. С помощью чат-ботов и инструментов обработки естественного языка (NLP) IA может понимать запросы клиентов и давать соответствующие ответы. Это помогает предприятиям обеспечивать быстрое и эффективное обслуживание клиентов, сокращая время отклика.

[Также читайте: Как использовать RPA в финансах? Варианты использования и примеры из реальной жизни]

С другой стороны, в здравоохранении интеллектуальная автоматизация имеет такие приложения, как:

• Ведение медицинской документации: IA может автоматизировать ведение медицинской документации, уменьшая потребность в ручном вводе данных. Автоматизируя процесс, IA может уменьшить количество ошибок и повысить точность медицинских записей. Это помогает поставщикам медицинских услуг принимать более обоснованные решения и улучшает результаты лечения пациентов.

• Обработка претензий: IA может автоматизировать процесс обработки претензий, делая его более быстрым и точным. С помощью алгоритмов машинного обучения и инструментов анализа данных IA может выявлять мошеннические заявления и снижать риск ошибок. Это помогает поставщикам медицинских услуг сократить расходы и повысить эффективность процесса рассмотрения претензий.

• Уход за пациентами: IA может улучшить уход за пациентами в здравоохранении за счет автоматизации повторяющихся задач, таких как планирование встреч и пополнение рецептов. Автоматизируя эти задачи, IA высвобождает медицинские льготы и позволяет специалистам сосредоточиться на более сложных задачах по уходу за пациентами. Это способствует повышению качества обслуживания пациентов.

Интеллектуальная автоматизация — это трансформирующая технология, которая может революционизировать методы работы предприятий, обеспечивая повышение эффективности, снижение затрат, повышение точности и повышение удовлетворенности клиентов. Appinventiv может помочь предприятиям оставаться конкурентоспособными в эпоху цифровых технологий, предоставляя экспертные рекомендации и поддержку при внедрении интеллектуальной автоматизации. Благодаря передовым услугам Appinventiv по разработке искусственного интеллекта и четкой стратегии компании могут успешно внедрять интеллектуальную автоматизацию в бизнесе и полностью раскрывать свой потенциал. Таким образом, будь то автоматизация сложных задач или оптимизация бизнес-процессов, Appinventiv может помочь предприятиям использовать возможности интеллектуальной автоматизации для достижения своих целей и достижения успеха на цифровом рынке. Пришло время окунуться в этот захватывающий мир интеллектуальной автоматизации и стать партнером Appinventiv, чтобы вывести свой бизнес на новый уровень.

Часто задаваемые вопросы

Q1. Что такое интеллектуальная автоматизация и как она помогает бизнесу?

О. Интеллектуальная автоматизация — это технология, которая сочетает в себе искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированную автоматизацию бизнес-процессов для автоматизации сложных процессов. Он предлагает множество преимуществ, помогающих предприятиям стать более эффективными, сократить расходы и оставаться впереди конкурентов. Некоторые из преимуществ интеллектуальной автоматизации включают повышение эффективности, экономию средств, повышение точности и повышение удовлетворенности клиентов.

Q2. Как компании внедряют интеллектуальную автоматизацию?

О. Компании должны иметь четкий план и стратегию для обеспечения успешного внедрения интеллектуальной автоматизации. Они должны сначала определить свои цели и задачи, определить, какие задачи и процессы следует автоматизировать, и оценить свои текущие процессы. Затем они должны выбрать правильную технологию, создать дорожную карту, обучить сотрудников и постоянно отслеживать и улучшать процессы автоматизации.

Q3. Как интеллектуальная автоматизация может повысить точность бизнес-операций?

A. Интеллектуальная автоматизация может повысить точность бизнес-операций за счет использования алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для уменьшения ошибок и повышения качества продуктов или услуг. Например, интеллектуальная автоматизация используется в обрабатывающей промышленности для повышения качества продукции за счет автоматизации процессов контроля качества.