5 бизнес-задач, которые решит интеллектуальная автоматизация процессов

Чем же отличается интеллектуальная автоматизация процессов от обычной или роботизированной автоматизации? Как отмечают в компании EY,

интеллектуальная автоматизация процессов (IPA) — это синтез роботизации и различных новых технологий. Роботизация в корне меняет работу всех корпоративных служб, в том числе финансовой, налоговой, кадровой и ИТ, и трансформирует системы управления цепочками поставок, комплаенса и обслуживания клиентов. Использование средств искусственного интеллекта совместно с роботами и автономными системами называется интеллектуальной автоматизацией и позволяет расширить спектр задач и процессов, выполняемых машинами. Такое мощное слияние разнообразных передовых технологий, включая средства искусственного интеллекта, блокчейн и Интернет вещей, преобразует всю деятельность организации.

Основным отличием с точки зрения результатов является то, что IPA обеспечивает значительно большее снижение затрат, за счет своей повышенной эффективности, так как решения позволяют обрабатывать неструктурированные данные и способны обучаться. По данным Mckinsey, организации в различных отраслях, которые использовали интеллектуальную автоматизацию процессов, получили впечатляющие результаты, среди которых автоматизация 50-70% задач, что приводит к повышению эффективности затрат на 25-35% в год; сокращение времени прямого процесса на 50-60%; возврат инвестиций в трехзначных процентах. Другими словами - внедрение решений интеллектуальной автоматизации процессов может значительно улучшить и упростить работу различных направлений бизнеса и принести конкретные результаты. Кристиан Уэллс (Christian Wells), эксперт по роботизации процессов, руководитель клиентского офиса Blue Prism в России приводит основные примеры результатов, которых можно добиться благодаря IPA.

1. Решить проблему синхронизации старых и новых систем

Большинство компаний, внедряющих новые системы в свои процессы, сталкиваются с проблемой их синхронизации с уже имеющимися, которые работали на протяжении нескольких десятилетий. С этой задачей легко справляются умные роботы, подкреплённые искусственным интеллектом, выступая соединительной частью старых и новых систем, тем самым обеспечивая единый автоматизированный процесс. Благодаря решению IPA компания не только экономит время и ресурсы на решение проблемы синхронизации и консолидации разрозненных систем, но и получает дополнительную гибкость при выборе движков ИИ для оценки и аналитики данных в этих системах.

Соединение систем может касаться различных направлений бизнеса. Например, в одном из крупнейших банков России, IPA-решение помогло HR-департаменту в процессе перехода со старой платформы на новую. И благодаря интеллектуальным роботам банку удалось оптимизировать суммарно 10 производственных штатных единиц.

2. Ускорить процессы обработки данных

В эпоху цифровой трансформации скорость работы, и, в частности, обработки неструктурированных данных, играет критически важную роль для бизнеса. По данным IDC, в течение 2018 года поставщики систем хранения данных добавили более 700 экзабайт емкости к общемировой базе всех типов носителей информации. По прогнозам IDC, с 2018 по 2023 год общемировой объем установленной базы хранения данных увеличится более чем в два раза и достигнет 11,7 зеттабайт в 2023 году. Цифры значительные, и необходимо эти данные обрабатывать и при этом экономить ресурсы. Благодаря тому, что решения IPA соединяют в себе технологии RPA, искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и оптического распознавания символов (OCR), они позволяют за короткие сроки обрабатывать широкий спектр различных данных в больших объемах.

Показательным примером решения подобных задач с помощью технологий автоматизации процессов, является кейс «Альфа-Банка». Пандемия в начале 2020 года вызвала резкое увеличение количества обращений клиентов. Банк стремился избавить своих клиентов от долгого ожидания и избежать вероятности, что заявки будут оставлены без ответа. Было критически важно как можно быстрее обрабатывать увеличившийся объем поступающих обращений. Решением этому вызову стала интеллектуальная автоматизация. Получив запрос от клиента, сотрудники вводили информацию в специально разработанном портале. После этого цифровой работник запускал необходимые проверки, оценивая все параметры для принятия решения по одобрению. В результате информация начала обрабатываться в 90 раз быстрее, чем ранее.

3. Удовлетворить клиентов

Согласно исследованию Blue Prism, проведенному в 2020 году среди более 6700 руководителей предприятий, 63% лиц, принимающих решения в сфере бизнеса, считают, что им не удается удовлетворить спрос или ожидания клиентов. Внедрение IPA открывает ряд возможностей перед компаниями в плане повышения удовлетворенности клиентов. Помимо освобождения человеческих сил, которые могут быть направлены на более приоритетные задачи (такие, как стратегические аспекты обслуживания клиентов), IPA помогает: почти мгновенно реагировать на запросы клиентов и оперативно обрабатывать большие объемы запросов, сократить количество человеческих ошибок и решить задачи клиента до того, как они станут проблемой.

По результатам исследования, проведенного Blue Prism и партнерами, «командная работа» между цифровыми сотрудниками и человеческими коллегами в среде обслуживания клиентов помогла в разы сократить среднее время обработки звонка. Уже одна эта статистика показывает потенциал трансформации RPA в преобразовании клиентского опыта; все преимущества интеллектуальной автоматизации без потери человеческого фактора. Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется 2.4 т

Согласно отчету Microsoft, 96% клиентов отмечают, что обслуживание клиентов играет важную роль в их выборе лояльности к бренду. А согласно Forrester компании, предоставляющие потребителям качественный пользовательский опыт зарабатывают в 5,7 раза больше конкурентов, которые отстают в этом направлении.

4. Обеспечить гибкость

Согласно исследованию KPMG «Быть гибким – значит быть устойчивым», 67% руководителей̆ компаний считают, что умение действовать гибко является новой̆ валютой̆ бизнеса, а чрезмерная медлительность грозит банкротством. IPA обеспечивает гибкость и понимание, необходимые для целостного подхода к автоматизации бизнес-процессов. Она позволяет управлять потоком данных на предприятии и облегчает выявление областей, требующих улучшения и оперативное внесение изменений. Кроме того, когда есть возможность оперативно реагировать на изменения рынка, при этом решать основные задачи бизнеса, появляются и другие возможности, например, создавать новые предложения для клиентов. Можно сказать, что интеллектуальная автоматизация – это один из сильнейших драйверов роста и прибыльности гибкой организации.

5. Перенаправить человеческие ресурсы на выполнение стратегических задач

Технологический прогресс ставит перед компаниями и их сотрудниками новые задачи. По оценкам Всемирного экономического форума, к 2030 году потребуется переквалифицировать более 1 млрд человек. Переквалифицировать своих сотрудников и освободить их ресурсы для выполнения стратегических операций - довольно сложная задача и одна из важнейших причин, по которым сегодня компаниям необходима интеллектуальная автоматизация.

Согласно исследованию Blue Prism, 80% сотрудников, чья деятельность связана с обработкой имеющейся информации и получением новых данных, сообщают, что автоматизация помогает улучшить их работу, и они чувствуют себя комфортно при переквалификации в связи с изменением рабочей роли. Люди могут решать нестандартные задачи, преодолевать препятствия и предлагать творческие подходы, направленные на решение бизнес-задач. Кроме того, в ближайшем будущем одного набора профессиональных знаний и опыта будет недостаточно для продуктивной работы. Сотрудники должны обладать как Hard Skills, так и Soft Skills - тем гибким мышлением, что даже интеллектуальным роботам пока не под силу. Поэтому чем раньше будут автоматизированы процессы с помощью IPA, тем быстрее компания сможет решить проблему кадров, которая становится все более острой с каждым днем.

Технологии интеллектуальной автоматизации продолжают развиваться гигантскими темпами. В будущем появятся новые технологии, а конвергенция существующих - откроет новые возможности. Уже сегодня компании должны начать этот путь, чтобы не остаться позади конкурентов и иметь преимущество. Будущее интеллектуальной автоматизации приведет бизнес к более адаптивным процессам, которые помогут руководителям повысить рентабельность человеческих и роботизированных ресурсов.