Сьогодення вимагає від бізнесу постійного вдосконалення та адаптації. Одним із ключових напрямків розвитку є автоматизація, де особливу роль відіграє гіперавтоматизація. Цей підхід поєднує можливості машинного навчання (ML), штучного інтелекту (AI) та роботизованої автоматизації процесів (RPA) для досягнення значних проривів в автоматизації, що дозволяє підприємствам залишатися конкурентоспроможними на ринку.
Як AI, ML та RPA змінюють підходи до автоматизації?
Технологічний прогрес є рушійною силою успіху та продуктивності в сучасному світі. В умовах цифрової трансформації компанії все частіше звертаються до передових інструментів, таких як машинне навчання, штучний інтелект і роботизована автоматизація процесів. Ці технології дозволяють автоматизувати різноманітні операції, підвищуючи ефективність бізнес-процесів.
Хоча це три окремі технології, їхня спільна робота сприяє інноваціям та повному цифровому переходу. Від малого до великого бізнесу – AI, ML та RPA стають все більш поширеними інструментами автоматизації.
Завдяки технологіям автоматизації, заснованим на штучному інтелекті, компанії можуть виконувати складні операції та використовувати отримані дані для вдосконалення прийняття бізнес-рішень. Рішення автоматизації на основі ML дозволяють швидко та точно виявляти тенденції у даних, що дає можливість підприємствам діяти стратегічно та оперативно. RPA, зі свого боку, забезпечує автоматичне виконання рутинних операцій, які раніше вимагали значних зусиль і часу.
В умовах зростання конкуренції автоматизація стала критичним фактором для компаній будь-якого розміру. Завдяки AI, ML та RPA, процеси, які колись вимагали ручного втручання, тепер виконуються миттєво та бездоганно.
Будь-яка компанія, що прагне до підвищення рівня задоволеності клієнтів, збереження конкурентоспроможності та збільшення прибутку, має скористатися можливостями автоматизації. Використання цих передових технологій забезпечує точність і послідовність бізнес-операцій, заощаджуючи час і кошти.
Штучний інтелект дозволяє комп’ютерам мислити подібно до людини та приймати рішення на основі заданих правил та інформації без втручання людини. Комп’ютери, оснащені ШІ, здатні прогнозувати результати, виявляти закономірності та аналізувати складні дані. Машинне навчання використовує алгоритми для обробки та аналізу даних, дозволяючи комп’ютерам навчатися без прямої участі людини. Роботизована автоматизація процесів автоматизує рутинні дії за допомогою програмних ботів.
Ефективність та точність можуть бути значно підвищені шляхом різноманітного застосування AI, ML та RPA. За допомогою ШІ можна автоматизувати такі завдання, як ідентифікація об’єктів, обробка природної мови та розпізнавання обличчя. ML використовує алгоритми для аналізу даних з метою виявлення шахрайства, проведення медичної діагностики та фінансового прогнозування. RPA дозволяє програмним ботам автоматично виконувати завдання на основі встановлених правил.
Гіперавтоматизація – це бізнес-орієнтований підхід, що дозволяє швидко ідентифікувати, оцінювати та автоматизувати максимальну кількість процесів і завдань за допомогою AI, ML, RPA та інших технологій, таких як iBPMS, BPM та iPaaS. У цій статті ми детальніше розглянемо гіперавтоматизацію, її переваги, перспективи та вплив на різні галузі.
Що таке гіперавтоматизація?
Автоматизація стала невід’ємною частиною індустріальної ери. Гіперавтоматизація, як більш прогресивна форма автоматизації, зосереджена на комплексному підході до автоматизації бізнес-процесів.
Гіперавтоматизація використовує широкий спектр технологій, включаючи BPM, RPA, AI та ML, для прискорення автоматизації. Цей підхід передбачає розгляд компанії як цілісної системи, на відміну від традиційної автоматизації, яка часто фокусується на окремих компонентах. Гіперавтоматизація одночасно трансформує численні процеси, операції та завдання у різних підрозділах.
Гіперавтоматизація набула значної популярності в останні роки. Дослідження показують, що вона може бути застосована у багатьох галузях для підвищення ефективності, зменшення кількості ручних помилок та надання кращої аналітики для бізнесу. За даними Gartner, до 2026 року попит на гіперавтоматизацію досягне майже 1,04 трильйона доларів США, що зумовлено дефіцитом кваліфікованих кадрів, економічним тиском та конкуренцією.
Гіперавтоматизація – це комплексна методологія, яка виводить автоматизацію на новий рівень, використовуючи такі технології, як AI, ML та RPA. Вона допомагає підприємствам точно ідентифікувати складні операції та швидко їх автоматизувати. Це, в свою чергу, покращує операційну ефективність, скорочує час обробки та виробництва, знижує витрати та підвищує рівень задоволеності клієнтів.
Застосовуючи AI та ML для вдосконалення робочих процесів, продуктивності та процедур, гіперавтоматизація визначає завдання для автоматизації, а потім організовує весь процес за допомогою RPA. Це сприяє інноваціям, прискорюючи цикли розвитку та дозволяючи компаніям швидко реагувати на зміни бізнес-середовища.
Стратегічно впроваджена гіперавтоматизація сприяє покращенню процесу прийняття рішень, що, в свою чергу, веде до досконалості в бізнесі. Вона допомагає компаніям заповнити прогалину, що утворилася через зростання плинності кадрів, зменшити витрати на найм, запобігти людським помилкам та підвищити продуктивність, автоматизуючи рутинні операції та мінімізуючи потребу в ручній праці.
Гіперавтоматизація – це комплексна стратегія, яка дозволяє як великим корпораціям, так і малим та середнім підприємствам ідентифікувати та автоматизувати наскрізні бізнес-процеси. Вона сприяє створенню моделей на основі послуг, аналізу даних, підвищенню задоволеності клієнтів та максимізації продуктивності. Гіперавтоматизація допомагає компаніям випереджати конкурентів з точки зору економічної ефективності, економії часу, продуктивності та інновацій.
Ключові компоненти гіперавтоматизації
Гіперавтоматизація – це технологічний процес, що включає різні компоненти, такі як RPA, AI, ML, розширена аналітика та BPM.
Автор зображення: comidor
Усі ці компоненти спрямовані на створення комплексного рішення для автоматизації бізнесу, незалежно від платформи, сфери діяльності чи джерела даних. AI – це технологія, яка виконує складні аналізи та надає результати без ручних інструкцій. ML, як підрозділ штучного інтелекту, використовує алгоритми для виявлення закономірностей та прийняття рішень. Розширена аналітика надає інформацію на основі даних, а RPA дозволяє машинам імітувати дії людини та автоматизувати рутинні завдання.
Використання всіх цих компонентів дозволяє підприємствам будь-якого розміру автоматизувати складні процеси, підвищувати ефективність та продуктивність, а також зменшувати витрати. Ця спільна автоматизація допомагає компаніям оптимізувати роботу, підвищити точність та гнучкість процесів, а також зменшити людські помилки. Ці компоненти допомагають організаціям розкрити потенціал своїх даних та отримати інформацію, необхідну для прийняття кращих бізнес-рішень. Гіперавтоматизація спрямована на створення ефективнішого, рентабельного та автоматизованого процесу для бізнес-операцій у всіх галузях.
Як гіперавтоматизація сприяє цифровій трансформації?
Гіперавтоматизація стала ключовим елементом цифрової трансформації, інтегруючи автоматизацію в бізнес-цикл.
Кредит зображення: quokkalabs
Для здійснення цифрової трансформації гіперавтоматизація автоматизує основні процедури, виявляє повторювані цикли та усуває ручне втручання. Цифрова трансформація передбачає використання цифрових технологій для підвищення операційної ефективності та продуктивності бізнесу. Підприємства все частіше звертаються до гіперавтоматизації з метою автоматизації ручних процесів, підвищення продуктивності, забезпечення надійної взаємодії з клієнтами та збільшення прибутків.
Гіперавтоматизація – це складний вид автоматизації, що об’єднує кілька технологій, включаючи RPA, ML та AI. Використовуючи ці технології, компанії можуть оптимізувати надання послуг, автоматизувати складні операції та покращити взаємодію з клієнтами. Гіперавтоматизація може бути застосована у різних відділах і підрозділах, включаючи інвентаризацію, фінанси, розрахунок заробітної плати, інженерію, логістику, операції та маркетинг. Вона дозволяє виявляти та автоматизувати ручні та повторювані роботи, а також бізнес-процеси для цифровізації бізнес-циклів.
Завдяки технологіям, таким як платформи з низьким кодом/без коду, багато компаній почали ідентифікувати, видаляти та автоматизувати свої бізнес-операції. Одним з останніх прикладів є чат-боти на основі ШІ, вбудовані у веб-сайти для взаємодії з клієнтами.
Розглянемо приклад обробки заяв на відшкодування витрат, як типовий приклад, що трапляється у різних галузях, та розглянемо, як гіперавтоматизація допомагає перетворити його на наскрізну оцифровку.
Розглянемо типовий процес подання вимоги про компенсацію витрат.
- Співробітник вводить усі необхідні дані у форму, щоб отримати відшкодування.
- Запит надсилається до відповідного відділу для перевірки.
- Після перевірки він передається до відповідного органу для надання дозволу.
- Схвалення перевірить деталі.
- Потім він надходить до фінансового відділу для оплати внесків.
- Після схвалення фінансовим відділом, він стає в чергу платежів, щоб отримати оплату готівкою або зарахування на відповідний банківський рахунок.
Усі описані вище кроки виконуються вручну. Залежно від завантаження, процес може зайняти певний час. Гіперавтоматизація дозволяє оцифрувати всі ці ручні процеси та завдання.
Гіперавтоматизація створює наскрізну автоматизацію цього процесу. Наприклад, коли працівник подає заявку на витрати, бот миттєво розпізнає відповідну категорію витрат, пропонує заявку, зв’язується з потрібним механізмом робочого процесу та надсилає запит відповідним особам, які затверджують, з інформацією. Бот використовуватиме платформу розмови, щоб передати цей запит фінансовій команді для остаточного затвердження та попросити затверджуючого відхилити претензію у разі виявлення порушень, інакше, він автоматично схвалить претензію та обробить платіж.
Підсумовуючи, гіперавтоматизація може автоматизувати та оцифрувати будь-який процес, що вимагає ручної праці або є трудомістким.
З технічної точки зору, ІТ-бізнес швидко трансформується, і гіперавтоматизація може значно зменшити технічні зусилля, одночасно збільшуючи продуктивність, економічну ефективність, економію робочої сили, задоволення клієнтів і, зрештою, прибутковість.
Переваги гіперавтоматизації
Розглянувши, як гіперавтоматизація допомагає компаніям оцифровувати процеси та зменшувати ручні зусилля, розглянемо деякі конкретні переваги, які організації можуть отримати від впровадження гіперавтоматизації.
- Адаптивність: Гіперавтоматизація не обмежується конкретним процесом, але адаптується до динамічних обставин.
- Підвищена ефективність: інфраструктура, що працює на основі ручних процесів, може спричинити вузькі місця. Автоматизація усуває ці перешкоди.
- Швидше виконання завдань: Звичайна автоматизація економить час. Однак, дії з різних розділів можуть бути розпорошеними, але гіперавтоматизація встановлює зв’язки та оптимізує процеси.
- Задоволеність співробітників: Рутинні та виснажливі завдання можуть знизити моральний дух працівників. Гіперавтоматизація всіх подібних дій дозволить співробітникам займатися більш важливими видами діяльності, підвищуючи рівень їхньої задоволеності.
- Продуктивність: Завдяки автоматизації ручних процесів, працівники стануть більш продуктивними.
- Просте спостереження: Завдяки гіперавтоматизації всі дії можна об’єднати в єдину платформу, що полегшить адміністрування, відстеження та усунення несправностей.
- Економія коштів: Ручні процеси вимагають значних людських ресурсів. За даними звіту McKinsey, опублікованого в 2017 році, 45% оплачуваної діяльності в США може бути автоматизовано. Це коштує близько 2 трильйонів доларів США на рік.
- Цифровізація: Запровадження гіперавтоматизації може призвести до переміщення запитів у цифрову площину. Безліч процесів може бути автоматизовано.
- Прозорість: Гіперавтоматизація може об’єднати цикли та покращити відкритість. Це допомагає налаштувати заходи безпеки та відстеження даних, а також надавати продукти та послуги відповідно до встановлених організацією вказівок.
- Готовність до аудиту: Стандартизація завдань та операцій, що фіксує всі бізнес-взаємодії, створюючи журнали аудиту.
- Прийняття рішень: Аналіз даних та отримання корисної інформації допомагають виявляти бізнес-цикли та швидше приймати обґрунтовані рішення.
- Масштабованість: З розширенням клієнтської бази та портфеля, звичайна автоматизація може стати неорганізованою. Гіперавтоматизація може масштабуватися відповідно до зростання організацій, дозволяючи бізнесу розвиватися.
- Усунення людських помилок: Програмні боти, представлені гіперавтоматизацією, не роблять людських помилок. Після розгортання, вони працюють у відповідності до стандартів.
- Підвищення рентабельності інвестицій: Автоматизація складних процесів, аналіз даних та прогнозна аналітика дозволяє організаціям ефективно перейти до наскрізної цифровізації, збільшуючи рентабельність інвестицій.
Гіперавтоматизація Vs. Інтелектуальна автоматизація процесів (IPA)
Інтелектуальна автоматизація процесів (IPA) та гіперавтоматизація – це технології, створені для оптимізації та вдосконалення процесів. Хоча конкретні процедури можна автоматизувати за допомогою обох методів, існують важливі відмінності.
Хоча IPA та гіперавтоматизація мають певну схожість, вони відрізняються діяльністю, яку вони автоматизують, тим, як використовуються AI та ML, а також кількістю вхідних даних користувача. У той час як IPA спрямована на автоматизацію простіших, більш повторюваних робіт, гіперавтоматизація є більш ретельною та охоплює більш складні процедури. Гіперавтоматизація є більш складною формою автоматизації, оскільки вона використовує автоматизовані процедури, які значною мірою охоплюють наскрізні робочі процеси.
Гіперавтоматизація вимагає більш передових технологій і наборів навичок, ніж IPA, оскільки вона передбачає автоматизацію повного конвеєра функцій. Набір інструментів автоматизації, включаючи роботизовану автоматизацію процесів, штучний інтелект і машинне навчання, розподіляється по всій організації за допомогою наскрізного, нейтрального до платформи методу, відомого як гіперавтоматизація. З іншого боку, IPA — це більш цілеспрямована стратегія, яка автоматизує певні операції за допомогою таких методів, як машинне навчання (ML) і обробка природної мови (NLP).
Хоча IPA можна розглядати як інструмент у гіперавтоматизації, термін гіперавтоматизація відноситься до більш загальної концепції, яка включає численні технології.
Галузі, де гіперавтоматизація може мати значний вплив
Гіперавтоматизацію можна використовувати в секторах або галузях, де компанії прагнуть зменшити ручні та повторювані дії для підвищення продуктивності та прибутку. Вона допомагає компаніям будь-якого розміру автоматизувати як прості, так і складні процеси.
Для компаній гіперавтоматизація відкрила багато можливостей і змінила підходи до виконання процедур у багатьох галузях. Сектори, включаючи охорону здоров’я, банківську справу, виробництво, роздрібну торгівлю та логістику, можуть отримати вигоду від впровадження гіперавтоматизації.
Організації можуть досягти неперевершеної ефективності, використовуючи RPA, ML та AI, що зменшує людські помилки та прискорює виконання завдань. Ця технологія використовує автоматизацію процесів та штучний інтелект для прискорення кожного кроку бізнес-процесу. Її можна інтегрувати з різними секторами, які прагнуть автоматизувати свої операції, зменшити кількість помилок, підвищити продуктивність, збільшити рентабельність інвестицій.
Гіперавтоматизація здатна змінити бізнес-процеси та призвести до покращення обслуговування клієнтів, підвищення ефективності та економії коштів у різних галузях. Адаптивність та гнучкість дозволяють їй взаємодіяти з існуючими системами та процедурами, допомагаючи організаціям автоматизувати рутинні операції або об’єднувати різні функції в єдину систему.
Застосування гіперавтоматизації для автоматизації рутинних дій, зниження витрат на робочу силу та створення гнучких робочих процесів матиме значний вплив на майже всі сектори.
Проблеми впровадження гіперавтоматизації
Зі збільшенням попиту на автоматизацію організації звертаються до гіперавтоматизації як до рішення для своїх ініціатив цифрової трансформації. Однак, незважаючи на її переваги, існують певні виклики, з якими компанії стикаються під час впровадження гіперавтоматизації.
Розглянемо деякі з проблем на шляху впровадження гіперавтоматизації:
- Інтеграція гіперавтоматизації вимагає висококваліфікованого досвіду, і організаціям може знадобитися залучити ці навички.
- Розуміння існуючих процесів, робочих циклів та їх перетворення на автоматизовані процеси є складним завданням, що може вимагати планування та стратегічного мислення.
- Різні елементи гіперавтоматизації, такі як RPA, AI та ML, можуть бути дорогими, особливо для малого та середнього бізнесу.
- Аналіз витрат і вигод від впровадження гіперавтоматизації повинен бути ретельно проведений, особливо для компаній, що не є технологічними, або працюють з обмеженим бюджетом.
- Співпраця та координація між різними відділами та зацікавленими сторонами є важливими, і будь-які прогалини можуть призвести до затримок.
- Оскільки впровадження є складним, будь-які неточності можуть спричинити хаос або ускладнити процеси, що призведе до уповільнення бізнес-операцій.
Таким чином, впровадження гіперавтоматизації є складним завданням. Основними викликами є розуміння всіх елементів, стратегічні знання поточної інфраструктури та джерел даних, а також інтеграція гіперавтоматизації для створення автоматизованих процесів, що відповідають потребам організації.
Майбутнє гіперавтоматизації
Гіперавтоматизація відіграє вирішальну роль у майбутньому бізнесу, дозволяючи компаніям ставати ефективнішими, економічнішими та інноваційними. Гіперавтоматизацію називають оптимальним рішенням для забезпечення конкурентоспроможності сучасних організацій.
За даними Morgan Stanley, старіння населення та обмежена кількість кваліфікованої робочої сили суттєво вплинуть на світову економіку протягом наступних кількох десятиліть, що змусить підприємства більше покладатися на автоматизацію. Гіперавтоматизація спрямована на автоматизацію ручних та повторюваних операцій, підвищуючи продуктивність малого, середнього та великого бізнесу.
Очікується, що гіперавтоматизація, що включає різноманітні програми в багатьох галузях, незабаром стане однією з найпотужніших технологій, сприяючи ефективності роботи та максимізації цифрових трансформацій. Крім того, гіперавтоматизація допомагає компаніям отримати доступ до своїх даних та отримати цінну інформацію для підвищення продуктивності та скорочення витрат.
Згідно зі звітом PricewaterhouseCoopers International Limited (PwCIL), до 2030 року штучний інтелект матиме економічний вплив на світ приблизно на 15,7 трильйона доларів. Підсумовуючи, різноманітні звіти показують, що майбутнє компаній, незалежно від розміру та галузі, залежатиме від гіперавтоматизації та пов’язаних з нею технологій.
Заключні слова
Гіперавтоматизація – це комплекс технологій, що включає BPM, RPA, ML та AI. Вона корисна в цифровій трансформації та наскрізній автоматизації. Майбутніми бізнес-операціями буде легше керувати, що допоможе підприємствам залишатися організованими та збільшувати рентабельність інвестицій. Гіперавтоматизація може спростити усі бізнес-операції та позбутися ручних процесів. Її стратегії сприяють наданню якісних товарів і послуг, що приваблює нових клієнтів.
Дізнайтесь більше про популярні інструменти роботизованої автоматизації процесів (RPA).