Реализация RPA позволяет сосредоточиться на критически важных вещах и инвестировать в квалифицированных сотрудников, которые охватывают критически важные для бизнеса вещи.
Идея внедрения автоматизации процессов (RPA) в наших проектах осенила нас несколько лет назад. В те дни я работал над геоинформационными проектами. Вместе с моей командой мы работали над поставкой высококачественных данных для крупномасштабной картографической компании.
Работа с таким клиентом всегда подразумевает постоянное совершенствование. Исследование и поиск путей повышения эффективности было неотъемлемой частью нашей работы. Просматривая исследования, обзоры, описания подходов и все другие записи, я наткнулся на статью об эволюции роботов. Автор говорил о работе, которая исчезнет, когда появятся роботы. Был длинный список причин, объясняющих его каждую деталь в деталях. Хотя все выглядело вполне разумно, я не мог избавиться от образа Терминатора в своем воображении. Просто для удовольствия я искал тему и наткнулся на срок RPA.
Наверное, это был момент, когда RPA вступила в мою жизнь. Я действительно заинтересовался и хотел поднять этот проект. Это был отличный шанс выйти из зоны комфорта и попробовать что-то новое. Кроме того, активно внедрялись услуги AI (Искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) в индустрии. Я думал, что этому стоит учиться.
Что такое RPA?
Разработка бота для автомобильной компании также была для нас отличным опытом. Бот начал взаимодействие с владельцем автомобиля после покупки. Он связался с человеком SMS, мессенджером или электронной почтой и перечислил услуги. Бот оказывал помощь в режиме реального времени. Например, если владелец автомобиля не знал, какой свет был на приборной панели, бот объяснял. Он не мог забыть сменить масло или заправится и даже заказать слот для обслуживания автомобиля в сервисном центре.
Во время этих и других проектов я заметил, что некоторые считают, что RPA — это то же самое, что искусственный интеллект и машинное обучение. Это ошибка. Если мы используем аналогию, то RPA — это как руки, тогда как AI и ML — мозг. Робот не может отклоняться от заданных правил. Он выполняет их точно. В этом суть RPA. Идея технологий ИИ и МО состоит в том, чтобы научить машину принимать решения автономно, отступая от установленных инструкций. Однако робототехника может включать элементы AI и ML.
Автоматизация роботизированных процессов (RPA) — это практика автоматизации рутинных бизнес-процессов с помощью программных роботов. Автоматизация может включать обработку данных, взаимодействие между различными цифровыми системами и устаревшими силосами (например, отсканированные документы или программное обеспечение с возможностями API — RPA работает на уровне GUI, а также уровень API) и многое другое. Создавая алгоритмы на специальной платформе, разработчик дает роботу четкие инструкции и настраивает его для выполнения задач. Если разработчики добавляют функциональность машинного обучения, инструкции могут стать менее понятными. Робот приобретает определенную свободу действий.
Свежие комментарии