2024/11/05 15:58:20

RPA
Robotic process automation
Роботизированная автоматизация процессов

.

Содержание

Определения

Robotic Process Automation (RPA) — вид технологии автоматизации бизнес-процессов, основанный на использовании программных роботов (software robots) и искусственного интеллекта. Программный робот воспроизводит действия человека, взаимодействуя с интерфейсом системы.

В традиционных системах разработчик создает список действий для автоматизации задачи с использованием программных интерфейсов (API) или языка сценариев. RPA-системы разрабатывают список действий, наблюдая за тем, как пользователь выполняет эту задачу в графическом пользовательском интерфейсе приложения.

Примеры RPA

  • Работа с таблицами в Excel, копирование и преобразование данных
  • Проверка информации на корректность
  • Заполнение экранных форм банк-клиента
  • Формирование отчетов
  • Перенос данных из одной системы в другую

Преимущества RPA

  • Спасают человечество от рутинных и скучных задач
  • Позволяют бизнесу высвободить человеческий ресурс, сокращая операционные расходы осуществляя прямое положительное влияние на окупаемость
  • Робот работает 24\7, не устает, не ходит в отпуск, не рожает детей
  • Поведение робота предсказуемо. Предсказуемый результат. Все шаги –в логе.
  • Роботы не имеют ошибок вследствие «человеческого фактора»
  • Робот, как правило, работает быстрее и осуществляют поставленные задачи почти без ошибок
  • Интегрируются могут работать с существующими системами, не изменяя ИТ-ландшафт
  • Легко предоставляют 100 полный лог своих действий и позволяют гибко контролировать операционную производительность

Инструменты RPA предназначены для связки небольшого фрагмента одного унаследованного приложения с другим таким же приложением. Допустим, сотруднику требуется выгрузить данные из одного приложения и загрузить их в электронную таблицу или другое приложение. Очевидно, что эта процедура отнимает немало времени, к тому же не исключено, что сотрудник может ввести ошибочные данные. Для сравнения, инструменты RPA могут «записывать» этот процесс и копировать его. Технология направлена на автоматизацию отдельных простых задач. По оценкам Gartner, она позволяет устранить ошибки ввода данных, ускорить процессы и сократить расходы. Кроме того, RPA может связать два разных приложения, даже если их поставщики не предусмотрели возможность их интеграции через API.TrafficSoft ADC: балансировщик нагрузки с высокой скоростью работы и минимальными аппаратными требованиями

Что это дает для бизнеса

  • Снижение затрат на выполнение рутинных операций
  • Меньше ошибок в процессах, выше качество и скорость их выполнения
  • Возможность экономного масштабирования бизнеса
  • Снижение рисков для бизнеса
  • Смещение фокуса сотрудников на выполнение интеллектуальных задач

Что обычно делают с Software Robots:

  • Извлечение данных (OCR, E-Mail, PDF)
  • Перенос данных, интеграция
  • Преобразование данных
  • Транзакции в ERP
  • Работа с формами
  • Написание писем, работа с SM\IM
  • Анализ данных, формирование отчетов

AI vs RPA

AI:

  • Перспективная технология, недостаточная экспертиза внедрений;
  • Реальные процессы внедрения требуют инвестиций, опыта, данных;
  • Обучение машин идентификации проблемы и поиску решения по алгоритмам и данным, для получения выводов, аналогичных разуму человека, но без его контроля.

RPA:

  • Отсутствует механизм принятия решения, только следование определенным правилам и алгоритмам;
  • Не является «умной» автоматизацией, если под «умным» мы понимаем способность адаптироваться к неизвестным ранее обстоятельствам;
  • Все обстоятельства кодируются набором правил и инструкций, в виде скриптов или ботфлоу и лишь эмулируют AI, но не являются им;
  • В отличие от автономности, работа RPA больше напоминает работу помощника в команде – кто-то, кому можно доверить ручные, повторяющиеся и низкоприоритетные задачи.

Какие виды процессов могут быть автоматизированы с RPA

  • Повторяемые, простые и стандартизируемые действия
  • Процесс выполняется множеством сотрудников
  • Монотонный процесс для которого уже существует инструкция
  • Относительно высокая стандартизация входящих данных
  • Возможность автономного исполнения

Как RPA помогает автоматизировать управление контентом

Технология RPA предназначена для того, чтобы избавить людей от выполнения однообразных, повторяющихся бизнес-процессов, экономя деньги и повышая эффективность путем сохранения их времени для реализации более творческих задач. Она проявила себя во многих областях бизнеса и в том числе в области управления контентом. RPA становится движущей силой на этом направлении, упрощая контроль за качеством контента, и оптимизирует процесс доставки нужного контента конкретному потребителю. Каким образом RPA улучшает управление контентом? Рассмотрим несколько примеров[1].

Обеспечение качества контента. Как известно, контент выступает связующим звеном между брендами и покупателями — если контент заслуживает доверия, это обычно распространяется и на бренд. Ничто так не обесценивает контент, как плохое качество, что может быть связано с грамматическими ошибками или бессвязностью контекста. Чтобы устранить эти недоработки, можно провести корректуру контента с помощью таких инструментов, как Grammarly. Сервис автоматически обнаруживает потенциальные орфографические и стилевые ошибки и доступен через расширение браузера для Chrome, Safari, Firefox и Edge.

Контент-маркетинг. Список задач, связанных с эффективным контент-маркетингом, довольно длинный, и большинство из них можно легко автоматизировать. Как правило, инструменты автоматизации встроены в CRM-системы, однако их можно выполнить, прибегнув к помощи RPA, что избавит от переплаты поставщику CRM за дополнительный функционал. Из числа наиболее рутинных процедур можно выделить маркетинговую рассылку материалов рекламного характера по э-почте, для чего требуется непрерывное построение списка адресов и передача контента в социальные сети. Что касается создания списков, то автоматизировать его поможет BuzzBuilder Pro, в то время как Mailchimp возьмет на себя задачи по автоматизации обмена сообщений по э-почте. Продвижение контента в социальных сетях — еще одна утомительная процедура, поскольку в ней задействовано несколько платформ. Ее можно автоматизировать с помощью таких инструментов, как Zapier, который централизует распространение контента на все основные платформы.

Курирование контента. Еще один способ, при помощи которого RPA улучшает управление контентом, — это курирование контента. Для этого применяется метод культивирования контента путем сбора, систематизации и представления фрагментов, которые подготовлены для привлечения клиентов. Все три процесса могут быть автоматизированы. Scoop.it — это один из ряда инструментов, которые могут обнаруживать контент, имеющий отношение к определенной теме или сфере.

Мониторинг контента. Одной из наиболее важных задач CRM является сбор и оценка реакции аудитории на контент, что объясняется желанием маркетологов оценить его эффективность и, соответственно, улучшить или избавиться от него. Отслеживание реакции потребителей можно автоматизировать при помощи такого RPA-инструмента, как Mention. В его задачи входит отслеживание упоминания бренда по ключевому слову в социальных сетях и других источниках.

Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA, Intelligent Process Automation)

  • Технологии распознавания документов: (1) отказ от ручного ввода, увеличение скорости (2) извлечение информации (3) быстрое заполнение при оформлении
  • Голосовая аналитика: (1) идентификация клиента по голосу (2) перевод голоса в текст для сохранения истории
  • Видео аналитика: сканирование микромимики с целью выявления намерения обмана при взятии кредита
  • Робот-коллектор: (1) анализирует данные о заемщиках (2) диалоговый робот связывается с заемщиком (3) записывает и анализирует разговор (4) определяет формулировку, максимизирующую вероятность возврата долга
  • Биометрия: система удаленной аутентификации клиентов. Технологии распознавания лица, голоса, отпечатков пальцев, геометрии руки, радужной оболочки глаза, сканеры ладоней
  • ЧатБоты, голосовые ассистенты: (1) обрабатывает лексические данные в процессе общения с человеком (2) формирует логически верные ответы (3) ищет и распространяет информацию (4) Применение: (1) консультант по фондовому рынку (2) 1я линия поддержки
  • Эмоциональная аналитика: (1) во время разговора с оператором распознает эмоции на голосовом и семантическом уровнях (2) рассчитывает индекс удовлетворенности обслуживания
  • HR робот: (1) ищет резюме необходимого профиля (2) отправляет кандидату приглашение на встречу с рекрутером, а рекрутеру — резюме кандидата

Характеристики операций

  • монотонные, регулярно, часто повторяющиеся. При возрастании интенсивности человек склонен совершать ошибки + экономия на ФОТ
  • следуют строгому процессу: (1) исключение человека из принятия решения (2) правила которого строго определены Замечания
  • не могут покрыть тотально все процессы по экономическим, техническим причинам

Российский рынок RPA-систем

Основная статья: Российский рынок RPA-систем

Каталог решений и проектов внедрения RPA-систем

Основная статья: RPA - Роботизированная автоматизация процессов

Различия в разработке на RPA-платформах UiPath и Kofax RPA

В статье рассмотрены различия в платформах UiPath и Kofax RPA с точки зрения разработчика: удобства, недостатки и особенности. Описание разбито по основным характеристикам платформ. Подробнее здесь.

2023: Объем мирового рынка RPA-систем за год вырос на 22,1% и достиг $3,2 млрд

В 2023 году объем глобального рынка технологий автоматизации бизнес-процессов (RPA) достиг $3,2 млрд. Показатель предыдущего года, когда расходы в данной сфере оценивались в $2,6 млрд, превышен на 22,1%. Такие данные приводятся в исследовании Gartner, с результатами которого TAdviser ознакомился в начале ноября 2024 года.

Под RPA аналитики понимают применение интеллектуального программного обеспечения для осуществления ресурсоемких и повторяющихся задач, которые обычно отнимают у людей много времени. Системы RPA формируют перечень действий, наблюдая за тем, как пользователь выполняет ту или иную задачу в графическом интерфейсе приложения, а затем производят автоматизацию, повторяя операции в нужном порядке. Таким образом, организации получают возможность повысить производительность, оптимизировать процессы и снизить затраты.

Одним из драйверов рассматриваемой отрасли является внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Предприятия предпочитают решения RPA со сложными функциями, интегрированными с инструментами ИИ. Это помогает дополнительно поднять эффективность операций. Технологии интеллектуальной автоматизации расширяют возможности роботов RPA, чтобы они могли самостоятельно обучаться более сложным задачам и сценариям использования. Интеллектуальная автоматизация сочетает различные технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), генеративный ИИ и оптическое распознавание символов (OCR), для оптимизации бизнес-процессов. Такие инструменты позволяют компаниям сократить время, затрачиваемое на монотонные задачи, и снизить количество ошибок, вызванных человеческим фактором. В результате, предприятия экономят деньги, сокращают затраты ресурсов и улучшают свою деятельность в целом.

Ведущие отраслевые игроки вкладывают значительные средства в исследования и разработки с целью укрепления конкурентного положения и расширения продуктового ассортимента. Среди основных сфер применения RPA выделяются производство, логистика, ИТ и телекоммуникации. В числе значимых участников рынка названы:

«
В 2023 году глобальный рынок RPA продемонстрировал темпы роста на уровне 22,1%, что выше среднего показателя в сегменте программного обеспечения для инфраструктуры приложений и промежуточного программного обеспечения (AIM), составившего 13,2%. Затраты на мировом рынке ПО корпоративного класса в целом по итогам 2023 года показали прибавку около 11,1%, — отмечается в материалах Gartner.
»

С географической точки зрения лидером на мировом рынке RPA является Северная Америка: здесь соответствующие системы активно внедряются в государственном секторе. Кроме того, средства RPA востребованы в сфере малых и средних предприятий, где они используется для улучшения бизнес-функций, таких как детализация закупок, ввод данных и бухгалтерский учет/финансы. Европа удерживает вторую по размеру долю благодаря востребованности RPA среди производственных компаний, которые применяют эти решения для автоматизации небольших проектов и масштабирования операций. Вместе с тем Азиатско-Тихоокеанском регион демонстрирует самые высокие темпы роста, что обусловлено активным внедрения RPA в таких отраслях, как ИТ, фармацевтика, здравоохранение, телекоммуникации, производство и розничная торговля.[2][3]

2019

Расходы на RPA в мире увеличились до $1,55 млрд - ResearchAndMarkets

Объём мирового рынка технологий для роботизированной автоматизации процессов в 2019 году достиг $1,55 млрд, подсчитали в исследовательской компании ResearchAndMarkets. Аналитики не привели сравнение с 2018 годом, но отметили, что расходы на такие решения стремительно растут в силу нескольких факторов.

Одним из главных драйверов роста эксперты называют внедрение искусственного интеллекта и облачных вычислений в сегменте малого и среднего бизнеса, представители которого ищут новые технологии для повышения эффективности деятельности.

Рынок RPA достиг $1,55 млрд в 2019 году

Сказывается и увеличение числа предложений на рынке, особенно это касается решений SaaS, IaaS и PaaS, используемых для управления взаимоотношениями с клиентами.

Кроме того, спрос на RPA подстёгивают ERP-системы, облачные и OpenSource-ресурсы, сетевые и финансовые технологии, а также возможности обучения программных роботов выполнению новых задач.

По мнению специалистов, усиливающаяся тенденция перехода к облачным решениям и все более широкое внедрение робототехнических решений в различных отраслях предоставит новые возможности для обеспечения роботизированной автоматизации процессов.

Внедрение программных роботов для управления рутинной работой, которая выполняется временными или сезонными сотрудниками, а также в пиковые периоды (например, при запуске новых продуктов или освоения новых бизнес-направлений), должно ещё сильнее подстёгивать рост рынка RPA, говорится в исследовании.

Автоматизация в маркетинге и продажах, согласно оценкам аналитиков, может обеспечить как минимум 12,2% сокращение операционных маркетинговых затрат и на 14,5% рост продуктивности продаж.

Производители RPA-решений постоянно расширяют спектр предложений, добавляя новые функции в таких областях, как автоматизация управления жизненным циклом продукции, управление рабочими процессами и учетными записями, а также автоматизация управления соглашениями SLA. Эти нововведения привлекают новые рынки, которые ищут ещё более функциональные и защищённые технологии.

Активнее всего на автоматизацию бизнес-процессов на основе программных роботов и искусственного интеллекта переходят ИТ- и телекоммуникационные компании, которые видят в этих инструментах возможности для сокращения операционных расходов и повышения качества обслуживания клиентов.

Одним из главных драйверов роста рынка RPA эксперты называют внедрение искусственного интеллекта и облачных вычислений в сегменте малого и среднего бизнеса

Что касается регионов, то большая часть RPA-проектов в 2019 году пришлась на Северную Америку. Её лидерство связано с повышенным интересом к технологиям автоматизации со стороны самых разных отраслей, среди которых — здравоохранение, электроника, ритейл, образование, услуги и госсектор. Такие компании и организации стремятся к цифровой трансформации бизнес-процессов, основой которой является интеллектуальная автоматизация (Intelligent Automation). Она с помощью компьютера обеспечивает имитацию интеллектуальных функций сотрудников. Intelligent Automation объединяет технологии программной роботизации процессов (RPA) с инструментами искусственного интеллекта и аналитикой больших данных.

В условиях пандемии COVID-19 и неопределенного экономического будущего поиск решений, обеспечивающих высокую производительность бизнеса, эффективную поддержку удаленной работы сотрудников и оперативный отклик бизнес-процессов на любые сложные ситуации становятся актуальными для каждой организации. Именно такие решения способны предоставить технологии Intelligent Automation, и потому их востребованность, и без того очень высокая, в ближайшее время будет неизбежно расти.

Однако продуктивному использованию интеллектуальной автоматизации мешает очень важный фактор — недостаток квалифицированных специалистов, владеющих данными технологиями и способных поставить их на службу своей компании.[4]

Рынок RPA достиг $1 млрд

Объём мирового рынка программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA) в 2019 году достиг $1 млрд, что почти вдвое больше показателя годичной давности, подсчитали в исследовательской компании Wikibon (данные обнародованы 17 февраля 2020-го).

Спрос на RPA-решения стремительно растёт. Ожидается, что в 2020 году этот рынок вырастет на 90%, а в последующие два года — на 84% и 71% соответственно.

Лидеры рынка RPA и прогноз по продажам, данные Wikibon

По словам аналитиков, софт для роботизированной автоматизации процессов к началу 2020 года является одной из самых нашумевших технологий, которая набирает популярность благодаря тому, что крупные компании стремятся ускорить свои бизнес-процессы за счет автоматизации повседневных офисных задач.

Большой интерес вокруг RPA во многом обусловлен огромными денежными вливанием на этом рынке. Так, два крупнейших производителя таких решений — Automation Anywhere и UiPath — привлекли $1 млрд и были оценены инвесторами в $14 млрд.

Как пишет издание SiliconANGLE, на первый взгляд рынок RPA кажется переоценённым, поскольку суммарная рыночная стоимость лидирующих вендоров в 2019 году оказалась в 17 раз больше объёма рынка. Но со временем этот показатель будет снижаться (в 2025 году он может стать 5,4-кратным), равно как и реализация RPA-программ. Старший аналитик исследовательского агентства Wikibon Дэйв Велланте (Dave Vellante) считает, что к 2025 году рынок начнёт приносить игрокам прибыль, по крайней мере крупным производителям. К этому времени годовые продажи RPA-продуктов достигнут $75 млрд.

По словам специалистов, будущее рынка RPA будет зависеть от его способности разбиваться на большее количество вариантов использования решений с более глубокой интеграцией бизнеса. Вендоры могут «преодолеть пропасть» и предоставить полезные системы с небольшим объемом кода для специалистов в данной области, которые могут доработать технологии под конкретные нужды.

Прогноз по прибыли на рынке RPA, данные Wikibon
«
Об этой идее гиперавтоматизации много говорили, но она действительно имеет смысл, — говорит Велланте. — Компании, объединяющие RPA с умным анализом процессов и машинным интеллектом, который управляет аналитикой процессов, имеют большой потенциал, при условии, что организационные моменты могут быть устранены. Нужно поместить данные процесса и аналитику в ядро для принятия решений и изменений.
»

Изначально RPA-системы позиционировались как средства выполнения простых и однообразных рутинных операций, например — занесения данных в учетные и иные системы. Даже такое простое применение дало бизнесу большие возможности в плане оптимизации бизнес-процессов и ИТ-систем.

Например, появилась возможность относительно простой интеграции современных решений с унаследованными (API которых утеряны и, соответственно, программная интеграция затруднительна); внос данных одновременно в новую систему, находящуюся в стадии опытно-промышленной эксплуатации (а потому могущую преподнести сюрпризы) и в старую с целью обеспечения бесперебойности работы, если с новой что-нибудь пойдет не так, и т. д.

Сопряжение RPA- и OCR-систем дало возможность усложнить задачи, решаемые программными роботами, они стали способны, например, классифицировать электронную корреспонденцию, приходящую на общекорпоративные почтовые адреса, и рассылать ее по надлежащим респондентам, сортировать входящие бумажные документы, проверять правильность заполнения стандартных форм.

Расходы на решения RPA в зависимости от сегментов

Аналитики считают, что у любого, кто сможет вырваться вперёд и достичь большой скорости работы на рынке RPA, вероятно, будет очень светлое будущее. Но вряд ли найдется место для всех, поскольку рынок все еще довольно мал по сравнению с более крупными отраслями, такими как облачные сервисы.

«
Это больше рынок, на котором победитель забирает всё, а объём здесь далеко не триллион долларов. Это десятки миллиардов долларов и, возможно, будет $30 млрд. На мой взгляд, борьба здесь идёт за выживание, — сообщил аналитик.
»

И победителями, скорее всего, будут те компании, которые уже добились первых результатов. В самом деле, даже для крупных игроков, занимающихся разработкой программного обеспечения, таких как Microsoft и SAP, не так много места на рынке RPA, на который они вышли. Проблема заключается в том, что Microsoft и SAP имеют нарастающее представление о рынке и просто проверяют спрос на RPA вместо того, чтобы делать его приоритетным в своём бизнесе.

К началу 2020 года компаниям приходится выбирать из более чем 150 продуктов для RPA, и все они значительно различаются по требованиям к производительности, дизайну и подходу к освоению. Это разнообразие привело к тому, что клиентам довольно непросто разобраться в технических нюансах.[5]

По мнению экспертов, в 2020 году произойдёт более четкое разграничение продуктов RPA с разделением поставщиков на две основные категории. К первой относятся вендоры, продукты которых обеспечивают быстрое овладение тактическими преимуществами в рабочих средах, ко второй — поставщики решений стратегического назначения для крупномасштабных корпоративных проектов. С учетом того, что организации работают над расширением проектов автоматизации, более выраженная дифференциация между поставщиками внесет требуемую ясность при выборе RPA-решений, многие из которых к тому же обладают проектными ограничениями.

10 законов для успешного продвижения RPA

Авторы концепции автоматизации, получившей широко известное название robotic process automation RPA, проанализировали то, как изменилось отношение к ней за 7 лет с момента возникновения, а также сформулировали 10 законов, которых стоит придерживаться для эффективного применения RPA (подробнее).

Первый магический квадрант Gartner

По данным Gartner, это самый быстрорастущий сегмент ПО из всех, которые она отслеживает, с годовым ростом на уровне 63%. Исследователи объясняют быстрый рост этого все еще небольшого рынка (в 2018 г. его объем составлял менее 850 млн. долл.) тем, что он представляет из себя «дорогое лоскутное одеяло из приложений и систем».

В июле 2019 года аналитическая компания Gartner опубликовала свой первый магический квадрант (исследование) в области программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов.

Лидерами этого рынка эксперты называли компании UiPath, Blue Prism и Automation Anywhere. В докладе указывается, что лидерство UiPath не было неожиданностью, учитывая, что незадолго до выхода отчета компания привлекла $568 млн и была оценена в $7 млрд.

Магический квадрант Gartner в области ПО для роботизированной автоматизации процессов

Для сравнения, Blue Prism Group и Automation Anywhere собрали от инвесторов в общей сложности $59 млн и $550 млн соответственно.

Участники магического квадранта оценивались по двум основным критериям: способность реализации бизнеса и полнота видения. Ко второму критерию понимание рынка, стратегия в области продаж, продвижения продуктов и географической экспансии, а также бизнес-модель и уровень инноваций.

Полнота видения учитывает такие вещи, как реальные возможности и перспективность продуктов, организация продаж, ценообразование, реакция рынка и опыт клиентов.

По прогнозам исследователей, объём глобального рынка софта RPA к 2024 году достигнет $2,4 млрд, увеличившись почти втрое относительно 2018-го.

Продажи такого ПО стремительно растут, поскольку оно помогает компаниям автоматизировать свои бизнес-процессы без необходимости замены своих устаревших вычислительных систем. Именно поэтому RPA-решения популярны среди банков, страховых и энергетических компаний, которые вынуждены поддерживать большую устаревшую ИТ-инфраструктуру.

«
Доказано, что компании вкладывают средства в RPA для расширения и поддержки своих сотрудников с помощью программных роботов, быстро ускоряя цифровую трансформацию всего своего бизнеса и освобождая персоналу время для более эффективной работы, — отметил соучредитель и гендиректор UiPath Даниэль Дайнс (Daniel Dines).[6]
»


Учитывая незрелость RPA-рынка, Gartner решила сделать несколько предостережений. Во-первых, следует иметь в виду, что RPA — это технология автоматизации задач, поэтому она не заменит существующие BPM-платформы или решения, которые требуются для постоянных процессов в долгосрочной перспективе. Во-вторых, точка зрения, что RPA решит все проблемы автоматизации — ошибочна. Это всего лишь один из инструментов в наборе ПО, который нужно дополнить API для интеграции с другим софтом, платформами разработки приложений типа low-code и технологией для извлечения контента типа оптического распознавания символов. И в-третьих, несмотря на то, что RPA способна привести устаревшую инфраструктуру в соответствие с целями цифровой трансформации, в долгосрочной перспективе она может увеличить технический долг. Причина — привязка к пользовательским интерфейсам, используемым для автоматизации задач. В итоге работу RPA могут нарушить любые обновления приложений, которые с ней связаны[7].

Как уже говорилось, сейчас RPA-рынок находится на стадии формирования, но крупные ИТ-компании уже начали проявлять к нему заинтересованность. Gartner ожидает, что со временем они приобретут небольшие компании, поэтому предприятиям стоит воздержаться от заключения долгосрочных договоров с последними. Аналитики сравнивают текущее состояние рынка с «покупательским торнадо» и ожидают, что интерес к RPA еще не достиг своего пика. «Инструменты RPA обладают множеством возможностей, которые позволяют предприятиям состыковать обилие унаследованных систем. По сути, они помогают организациям заново раскрыть ценность данных, которые глубоко в них запрятаны», — говорится в отчете Gartner.

Почему RPA становится технологией года?

Перед всеми компаниями стоит задача повышения эффективности бизнеса и производительности труда сотрудников. Решить эту задачу позволяют новые технологии, в частности, решения для роботизированной автоматизации процессов. В каких сферах применяются эти разработки и какие действия можно доверить роботу – в материале, подготовленном экспертами ICL Services (АйСиЭл Сервисез).

Основная статья: Почему RPA становится технологией года?

Прогноз развития RPA в 2019 году

Автоматизация рабочих процессов изменит понимание очередной фазы цифровой трансформации, поскольку эта автоматизация предоставляет другие выгоды для клиентов, проистекающих из более высоких по качеству и надежности услуг, сокращения времени выпуска продуктов и создания привлекательных предложений. Темпы роботизации рабочих процессов RPA (Robotic process automation) возрастают непрерывно, и, в соответствии с прогнозами компании Gartner, бизнес RPA вырастет на 57% в 2020 году. Имеется также ряд других важных прогнозов, которые могут существенно изменить картину роботизации как в наступившем 2019 году так и в ближайшей перспективе.

Доклад опубликован изданием Analytics Insight. Перевод и комментарии для TAdviser подготовлены российским экспертом Александром Бейдером.

Прогноз развития RPA в 2019 году

1. AI превратит RPA в IPA

Прогноз. Все более широкое применение искусственного интеллекта (AI) уже реальность, и это происходит, не в последнюю очередь, благодаря RPA. AI приобретает все более важное значение, и RPA будет все более тесно интегрироваться с AI, что приведет к созданию качественно другой технологии - интеллектуальной автоматизации процессов (IPA, Intelligent Process Automation). Оценки показывают, что в ближайшие годы более 40% предприятий создадут высокотехнологичных цифровых работников на основе применения IPA. Ожидается, что мировой рынок RPA достигнет $1,7 миллиардов в 2019 году и $2,9 миллиардов – в 2021.

Комментарий. Какие сферы AI будут наиболее востребованы в среде RPA? Если говорить про машинное обучение, то оно уже интенсивно используется вместе с RPA, а именно, при извлечении данных из текстовой информации в целях гибкой настройки на изменяющиеся форматы входных документов. Применимость же иных решений AI относится, скорее, к области покорения дальнего космоса. Хотелось бы, конечно, чтобы AI сам распознавал текст договора чтобы извлечь из него, скажем, условия платежа для проверки разбираемого в RPA входящего счета. Только вот действительно ли увидеть такие чудеса будет возможно хотя бы в 2020 году?

Интересно также отметить имеющиеся на рынке примеры, когда AI требует привлечения профессиональных средств RPA, как в случае приобретения в 2018 году компанией SAP программного обеспечения Contextor для работы совместно с системой Leonardo. Что, несомненно, привлечет дополнительное внимание к технологиям RPA и станет дополнительным стимулом их развития.

2. Централизация победит хаос

Прогноз. В 2019 и в ближайшие последующие годы предприятия будут интенсивно использовать центры по автоматизации для того, чтобы в комплексе решать задачи управления изменениями и рисками, контроля, аудита, безопасности. Эти тенденции приведут к усилению требований к корпоративному регулированию информации (IG, Information Governance), в следствии чего предприятия будут вынуждены увеличивать инвестиции в создание центров автоматизации, построенных на принципах унифицированного программного обеспечения.

Комментарий. Во-первых, крайне приятно видеть, что старые добрые советские термины типа «центральный вычислительный центр» оказались столь актуальны и в 2019 году. Даже если теперь они называются центрами общего обслуживания (ОЦО). Во-вторых, вызывает сильное сомнение надежда авторов прогноза на то, что в России найдется хотя бы одно предприятие, да и во всем остальном мире тоже, способное создать такой идеальный, технически и методологически целостный ОЦО. А, следовательно, под сомнение ставится прогноз, что централизация корпоративной обработки информации станет еще одним стимулом для расширения применения RPA.

3. Продажи лицензий RPA будут падать, а доходы консалтинга – расти

Прогноз. В ближайшие годы объем продаж лицензий RPA будет снижаться и продажа лицензий не будет главным источником генерации прибыли. Рост количества производителей RPA приведет к росту бесплатных пилотов, что скажется на объеме продаваемых лицензий. С другой стороны, ожидается рост доходов консалтинговых компаний, основными источниками которых будет проектирование и документирование процессов, а также пилотные внедрения.

Комментарий. Тенденция к росту доходов консалтеров более высокими темпами, чем доходы производителей, наблюдается не только на рынке RPA. Сомнительно, однако, что основой этого станут пилоты, бесплатные для производителей и платные для консалтеров. Скорее, сыграет свою роль наметившееся изменение политики лицензирования, когда наиболее дальновидные вендоры программных роботов, для завоевания и удержания своей доли рынка, предлагают конкурентные лицензии RPA, а также бесплатные лицензии в тестовых и учебных целях.

Тенденция эта, однако, не так однонаправленна, как кажется. Против нее будет играть практика реализации роботизированных процессов силами сотрудников заказчика, поскольку, в большинстве случаев, понимание особенностей организации конкретного процесса обработки информации в компании будет гораздо более важным, чем компетенции программистов.

4. Автономные роботы уступят неавтономным

Прогноз. Неавтономные (attended) роботы, т.е., роботы, которые функционируют при участии человека, будут применяться в 2019 г все шире, и потеснят автономных, т.е., тех, которые выполняют свою работу без оперативного взаимодействия с человеком. Как считает главный евангелист компании UiPath Гай Киркувуд (Guy Kirkwood), доля промышленно используемых автономных роботов, ранее составлявшая 70%, составит в 2019 году 54%, и далее опустится до 50%. Этот прогноз подтверждается и опытом работы многих отраслей. Таким образом, мы имеем четкий сигнал относительно того, что заказчики готовы внедрять еще больше неавтономных роботов.

Комментарий. Возможно прогноз связан с какими-то особенностями программного обеспечения системы UiPath, которая на январь 2019 года лидирует в аналитических отчетах и поэтому, так или иначе, но к мнению г-на Кирквуда приходится прислушиваться. Неожиданность этого прогноза проистекает из того, что RPA, что абсолютно очевидно, именно в автономном режиме работает наиболее эффективно. Поэтому возможно, что тут речь идет на самом деле об экспансии RPA-решений в те области, где необходимо использовать суждения и квалификацию человека, как, например, в задачах оценки надежности контрагента/клиента.

Таким образом, возможно, будет более правильно говорить не о сужении области применения автономных роботов, а о расширении функциональность традиционных BPM-систем за счет включения RPA-компонента в реализуемые процессы.

5. Государственные органы начнут шире применять RPA

Прогноз. Дни, когда применение RPA было привилегией глобальных и частных компаний, прошли. В ближайшие годы возрастет количество применений RPA в органах бюджетной сферы. Масштабы применения будут все более расширяться по мере того, как органы государственного управления будут видеть влияние RPA на качество и оперативность предоставляемых ими услуг населению.

Комментарий. RPA не имеет никакой отраслевой специфики для своего применения. Влияют только возможности компаний оперативно реагировать на технологические новации. Так что в этом плане госсектор ничем не лучше и не хуже любой другой отрасли. Что касается России, то массового внедрения роботизации в госорганах придется подождать еще некоторое время, пока не появятся отечественные разработки RPA-платформ промышленного уровня.

6. Вовлеченность сотрудников в использование RPA будет возрастать

Прогноз. По мере освоения компаниями появляющихся технологий будет возрастать и количество сотрудников, использующих RPA в своей ежедневной работе. Это приведет к возрастанию вовлеченности сотрудников в цифровизацию процессов своего предприятия.

Комментарий. Непонятно, зачем сотрудников вовлекать в роботизированное процессы, поскольку роботы и без сотрудников справятся с большинством поставленных перед ними задач. Если что и потребуется реально при расширении применения RPA – это удобные средства контроля и мониторинга работы парка роботов. А компании потребуются надлежащим образом обученные и профессиональные сотрудники для выявления процессов, подлежащих роботизации и реализации сценариев роботизации – с минимальным привлечением внешних консультантов либо вообще без оных.

7. Максимум внимания к работе с неструктурированными данными

Прогноз. Поставщики RPA продолжат усиливать функциональность работы с неструктурированными данными, поскольку извлечение информации из них дает очень много преимуществ. Массивы текстов, изображения, электронная почта – это золотая жила, содержащая важную информацию, и многие организации хорошо понимают, как извлечь из этого выгоду. Это заставляет поставщиков RPA внедрять технологии OCR и AI в свои продукты для того, чтобы извлекать необходимые данные из счетов и заказов, а затем передавать эти данные для роботизированной обработки. Считается, что это весьма эффективно и радикально сокращает срок возврата инвестиций.

Комментарий. Действительно, интеграция средств распознавания в роботизированные процессы позволяет существенно повысить ценность целевого решения для его пользователей. Однако не следует ожидать, что RPA вместе с OCR станет единым монолитным решением. Производители RPA это понимают и подходят к этому вопросу по-разному. Некоторые используют условно-бесплатные продукты. Другие -лицензируют хорошо зарекомендовавшие себя промышленные продукты, так, например, UiPath использует средства распознавания от компании ABBYY. Еще один подход, наиболее целостный и интересный с экономической точки зрения, демонстрирует компания Kofax, которая использует в своей RPA-системе собственный продукт для распознавания и извлечения данных - Kofax Transformation Module (KTM).

Для России тема с распознаванием и извлечением данных из входящих счетов, заказов, приемо-передаточных документов и т.д. в контексте RPA, не совсем уж неинтересна, но, определенно, не столь важна, в виду массового использования межкорпоративного юридически значимого документооборота. Крупные российские компании, в своем большинстве, уже пользуются услугами таких сервисов, как Контур, Такском и других. Таким образом, они уже получают стратегически важную бизнес-информацию в структурированном виде. Что, в совокупности с их финансовыми возможностями и очевидной готовности к инновациям, создает очень благоприятные предпосылки для внедрения RPA в этих компаниях.

8. Рынок туда ожидают перемены

Прогноз. Автоматизация влияет на требования к персоналу и занятость населения. Прогнозы уверенно показывают, что в среднесрочной перспективе не менее половины рабочих мест могут быть ликвидированы благодаря внедрению автоматизированных процессов. Тем не менее, выявленные в последнее время тренды говорят о том, что сотрудники могут взаимодействовать с роботами в рамках автоматизированных процессов, и что цифровая экономика будет стимулировать создание рабочих мест для проектировщиков и других специалистов в области RPA и AI, задачами которых будет решение бизнес-задач, улучшение пользовательских интерфейсов роботов, настройка чат-ботов, и т.д.

Комментарий. Тенденция ликвидации рабочих мест вследствие автоматизации характерна, увы, не только для промышленных производств. Изменения коснутся также и сферы обработки бизнес-информации, каковая, собственно, и является главной, если не единственной, сферой применения RPA. Так, выпущенный Агентством стратегических инициатив совместно с Московской школой управления Сколково Атлас профессий atlas100.ru предсказывает, что до 2030 года исчезнут 57 профессий, однако, появятся 186 новых, в обоих случаях, в том числе, и рабочих, и интеллектуальных.

RPA развивается по принципу ядерной реакции. В соответствии с результатами исследования, проведенного Information Services Group, в мире спрос на профессионалов RPA стремительно растет: число вакансий с 2016 по 2018 год выросло в 15 раз, и ожидается дальнейший рост на 100% к 2020 году. Аналогичные тенденции наблюдаются и в России.

9. Потребуются инвестиции для создания центров экспертизы

Прогноз. Эксперты предсказывают, что к 2020 году более 40% предприятий будут иметь центры автоматизации и будут инвестировать в центры экспертизы или централизованные координирующие центры. Центры экспертизы будут отвечать за анализ автоматизированных технологий и выявлять из них наиболее соответствующие стоящим перед ними бизнес-задачам, при этом внедряя лучшие бизнес-практики, интеграционные решения и единые технические политики.

Комментарий. В России центры-экспертизы уже очень распространенная практика среди крупных компаний, и, хотя достоверная статистика отсутствует, в России показатель 40% для таких компаний уже совершенно определенно заметно превышен.

Массовое внедрение RPA потребует серьезной аналитической и проектной работы, и, наряду с внедрением систем класса ERP и EIM, существенно повлияет как на организацию бизнеса в целом, так и, в частности, на корпоративные правила обработки бизнес-информации. Что, собственно, и является содержанием цифрового преобразования бизнеса. Совершенно очевидно, что, без созданием центров компетенции по тематике RPA, такая работа не сможет быть успешной.

10. Распространение чат-ботов

Прогноз. Интерфейсы для голосового общения станут все более распространенными и доступными, и это будет означать очередную волну распространяя RPA. В 2019 и в ближайшие последующие годы мы станем свидетелями того, что продукты, поддерживающие голосовое общение с пользователями станут промышленной нормой. Распространение чат-ботов будет стимулировать развитие когнитивных технологий, которые, в свою очередь, будут активно влиять на создание и развитие баз корпоративных знаний, необходимых голосовым роботам для формирования ими полных и информативных ответов клиентам.

Комментарий. Голосовые роботы уже находят свое место для обеспечения коммуникаций с клиентами, нуждающимися в технической поддержке. Однако, пока еще такое взаимодействие может вызывать у клиента, в большинстве случаев, только улыбку, если не раздражение[8]. Ну что ж, будем терпеливы. Первые автомобили и их водители тоже были дежурным поводом для насмешек.

Все самое интересное в области RPA только начинается!

2018

Рост рынка на 63,1% до $846 млн. Крупнейшие производители

В 2018 году глобальные продажи программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA) достигли $846 млн, увеличившись на 63,1%. Такие данные 24 июня 2019 года привели в аналитической компании Gartner.

Итоговая оценка рынка оказалась выше прогноза — в ноябре 2018 года ожидалась выручка в размере $680 млн по итогам 2018-го.

Вице-президент по исследованиям Gartner Фабрицио Бискотти (Fabrizio Biscotti) объяснил обновлённые более высокими данные «потребностью в цифровом бизнесе» и поиском в компаниях «прямых» способов обработки данных.

Конкуренция на рынке RPA обостряется. У 9 из 10 производителей изменились места в рейтинге в 2018 году. На пятерку лидеров пришлось 47% продаж рассматриваемого софта. У компаний Kofax (6-е место по итогам 2018 года) и NTT-AT (7-е) реализация продуктов увеличилась на 256,6% и 480,9% соответственно.

Крупнейшие производители решений RPA, данные Gartner

Самый сильный рывок сделала компания UiPath, у которой доходы на рынке RPA-решений в 2018 году подскочили на 629,5% относительно 2017-го (до $114,8 млн). UiPath с долей в размере 13,6% взобралась с пятой на первую позицию в списке крупнейших производителей рассматриваемого ПО.

Значительные изменения в позициях поставщиков продуктов для роботизированной автоматизации процессов обусловлено достаточно небольшим объёмом рынка, на котором сохраняются большой потенциал роста и возможности для компаний.

Крупнейшим регионом сбыта программ класса RPA осталась Северная Америка, на которую пришлось 51% спроса в 2018 году. Вместе с тем её доля в общем объёме рынка уменьшилась на 2 процентных по сравнению с 2017 годом.

На втором месте по расходам на RPA-решения находится Западная Европа с 23-процентным показателем. Топ-3 замкнула Япония, зафиксировавшая рост продаж на 124%.

«
Это показывает, что программное обеспечение RPA привлекает компании по всему миру благодаря более быстрому циклу внедрения по сравнению с другими вариантами, такими как платформы управления бизнес-процессами и аутсорсинг бизнес-процессов, — отметил Бискотти.
»

В исследовании говорится, что роботизированная автоматизация процессов встречается во всех отраслях, но чаще всего такое ПО используют банки, страховые компании, телекоммуникационные и энергетические компании. У этих представителей бизнеса, как правило, много устаревших систем, поэтому они выбирают решения RPA для интеграции функций.

«
Возможность интеграции устаревших систем является ключевым фактором для RPA-проектов. Используя эту технологию, организации могут оперативно ускорить свои инициативы по цифровой трансформации, одновременно получая доходы от прошлых инвестиций в технологии, — указывает Фабрицио Бискотти.
»

По прогнозам Gartner, в 2019 году объём рынка софта RPA достигнет $1,3 млрд, а через три года ситуация на нём кардинально поменяется. Дело в том, что софтверные гиганты, вроде IBM, Microsoft и SAP, сотрудничают или покупают разработчиков RPA-решений, уделяя этому сегменту всё больше внимания и привлекая к нему свои обширные базы клиентов.

В то же время новые игроки пользуются возможностью адаптировать традиционные возможности RPA к требованиям цифрового бизнеса, таким как обработка потока событий и аналитика в реальном времени.[9]

Рынок ПО для роботизированной автоматизации процессов взлетел на 63%
«
Лидирующие пока игроки столкнутся с растущей конкуренцией, поскольку новые участники будут продолжать выходить на рынок, чья быстрая эволюция размывает границы, отличающие RPA от других технологий автоматизации, таких как оптическое распознавание символов и искусственный интеллект, — полагает аналитик Gartner.
»

Рост рынка на 57% до $680 млн — Gartner

13 ноября 2018 года аналитическая компания Gartner опубликовала результаты исследования рынка программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA). Согласно предварительным данным, в 2018 году мировые расходы на такой софт составят $680 млн, увеличившись на 58% относительно предыдущего года. К 2022-му продажи будут измеряться $2,4 млрд, прогнозируют эксперты.

«
Работающие с конечными пользователями организации внедряют технологию RPA в качестве быстрого и легкого средства автоматизации задач, требующих ручного труда, — говорит вице-президент Gartner Кэти Торнбом (Cathy Tornbohm). — Некоторые сотрудники будут продолжать выполнять рутинные задачи, которые требуют от них ручной вырезки, вставки и изменения данных. Но, когда RPA-инструменты выполняют эти действия, предел ошибок сокращается, а качество данных увеличивается.
»

Рынок ПО для роботизированной автоматизации процессов в 2018 году оценили в $680 млн

Больше всего такое ПО внедряют банки, страховые компании, телекоммуникационные операторы, электроэнергетические компании, компании газо- и водоснабжения общего пользования. Такие клиенты, как правило, стремятся объединить различные элементы своих бухгалтерских и HR-систем и обращаются к решениям RPA для автоматизации действующих ручных задач или процессов либо для автоматизации функций старых систем, отметила Торнбом.

В Gartner считают, что к концу 2018 года около 60% компаний с выручкой от $1 млрд будут использовать у себя RPA-инструменты, а к концу 2022-го этот показатель достигнет 85%. Такая динамика внедрения, по словам Кэти Торнбом, будет обусловлена падением цен на такое программное обеспечение (к 2019 году оно должно подешеветь в среднем на 10-15%) и ожиданиями бизнеса улучшения финансовых показателей благодаря таким технологиям. В частности, компании рассчитывают за счет RPA уменьшить расходы, повысить безошибочность работы людей и улучшить соблюдение нормативных и других требований.

Однако в Gartner предупреждают, что RPA не является универсальной технологией, и бывают случаи, когда более высокие результаты могут дать альтернативные методы автоматизации. Системы RPA полезны, если для автоматизации задач или процессов нужны структурированные данные, если требуется автоматизировать работу с устаревшими системами и наладить связь с внешними системами, которую невозможно реализовать другими способами.[10]

Вместе с тем будет функциональность технологий роботизированной автоматизации процессов будет непрерывно совершенствоваться — уже в 2018 году разработчики активно интегрируют в RPA технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

1950-е: Истоки зарождения RPA-автоматизации

Неотъемлемой частью технологии роботизации является способность к самообучению и развитые когнитивные функции, позволяющие программному гуманоиду разумно выбирать нужные решения и осуществлять управление бизнес-процессами. Первые примеры применения подобных технологий связывают с именем Артура Самуэля (Arthur Samuel) из компании IBM. Свои исследования в области развития основ искусственного интеллекта и машинного обучения он проводил в 1952 году, занимаясь развитием обучаемых компьютеров. Созданные им алгоритмы и базовые принципы прошли проверку на примере исследовательской работы по созданию компьютерной программы игры в шашки (Checkers)[11].

В основе созданного Самуэлем программного механизма лежало дерево поиска игровых позиций. Ученый не делал ставку на простой перебор всех возможных вариантов с расчетом цепей, он понимал, что такой подход расточителен и не сможет применяться на практике. Самуэль развивал сложную полиноминальную оценочную функцию, учитывая текущую позицию, число шашек на каждой стороне, число дамок, наличие «вилок» и т. д. В итоге он пришел к созданию модели, которая не требовала избыточных расчетов. Эти алгоритмы стали основой для дальнейшего развития теории нейронных сетей, а те, в свою очередь, ─ основой для создания роботизированных систем.

Первая искусственная нейронная сеть «Перцептрон» и первый нейрокомпьютер «МАРК-1» появились в 1957 году благодаря работам Фрэнка Розенблатта (Frank Rosenblatt) . Он предложил математическую модель, имитирующую работу человеческого мозга. Позднее «Перцептрон» был назван «эмбрионом электронного компьютера, который в будущем сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование».

Вторая крупная волна разработок в области роботизации произошла во второй половине 1990-х годов и была связана с развитием технологии автоматического чтения контента с экрана дисплеев. Новая технология получила название «скрапинг» (scraping), благодаря ей информация, собранная автоматически с веб-сайтов или из интерфейса программ, переносилась в другие документы или использовалась для запуска приложений. Ранее только человек (оператор) мог выполнять такие операции.

См. также

Робототехника



Примечания