Платформы RPA, DPA, BPM и DCM: что вам надо знать о различиях между ними

Оригинал: RPA, DPA, BPM, And DCM Platforms: The Differences You Need To Know
Автор: Крэйг Ле Клер (Craig Le Clair), Forrester

Две трети руководители предприятий сферы услуг говорят, что в настоящее время они вовлечены в цифровую трансформацию, 16% сообщили, что уже завершили её. Начиная с 2019 года технологии автоматизации занимают в программах цифровой трансформации центральное место, при этом речь идет о широком наборе программных средств.

Корпоративным архитекторам, нацеленным на совершенствование процессов, приходится выбирать средство автоматизации для фундамента трансформации из все большего числа вариантов. Традиционные средства, такие как системы BPM или, в новой терминологии Forrester, DPA-deep (DPA — Digital Process Automation, автоматизация цифровых процессов), продолжают эволюционировать, а RPA (Robotic Process Automation, средства роботизации процессов), DPA-wide и DCM (Dynamic Case Management, динамический кейс-менеджмент) наращивают возможности и подключают машинное обучение, чтобы сделать процессы более «интеллектуальными». Продолжающаяся эволюция еще больше запутывает выбор.

DPA-deep (BPM)

Разнообразные средства разработки для верхнеуровневой оркестровки процесса и его непрерывного улучшения; предназначен для узкого перечня глубоких и сложных процессов, таких как прописка клиентов, обработка счетов, претензионная работа.

Примеры поставщиков: Appian, Bizagi, Pega.

DPA-wide

Средства разработки «легких» процессов; предназначены для широкого спектра операционных процессов, разрабатываемых экспертами от бизнеса с целью повышения эффективности и улучшения клиентского опыта.

Примеры поставщиков: Bizagi, K2, Mendix, OpenText.

Разнообразные средства разработки; нацелены на узкий спектр менее структурированных и не столь глубоких процессов, покрывающихся паттернами кейс-менеджмента и конечных автоматов, таких как инциденты, исследования, обращения в сервис.

Примеры поставщиков: Appian, Pega.

Разработка софтверных роботов, имитирующих поведение пользователя, для автоматизации рутинных задач, не требующих высокой квалификации, в бухгалтерии, управлении персоналом, управленческом учете.

Примеры поставщиков: Automation Anywhere, BluePrism, UiPath.

Чат-боты

Способны понимать человеческий язык и вести диалог устно или письменно; две основные задачи: 1) понять, чего хочет пользователь и 2) дать правильный ответ или инициировать надлежащее действие.

Примеры поставщиков: 7.ai, IPSoft.

Цифровые платформы принятия решений

Цифровые платформы принятия решений объединяют аналитику, управление бизнес-правилами и автоматизацию бизнес-процессов; нацелены на циклы «от понимания до действия» для индивидуализации обслуживания клиентов, персонализированных предложений и услуг.

Примеры поставщиков: Decisions, FICO Blaze Advisor, IBM.

BPM, DPA, RPA и DCM исповедуют разные подходы к процессам

BPM занимается глубокими и сложными процессами. DPA-wide реализует более легкий, «вирусный» подход, отталкивающийся от пути клиента. RPA игнорирует процесс и клиента и концентрируется на тактической эффективности. Но есть и более глубокие отличия:

DPA-deep нацелен на трансформацию и улучшение бизнес-процесса. В проектах BPM задействовано небольшое количество высококвалифицированных разработчиков. Они нацелены на узкие, глубокие и сложные процессы. BPM помогает корпоративным архитекторам понять, где внедрять инновации и как стандартизировать процесс, и предоставляет метрики и инструменты для непрерывного улучшения. Широкий набор средств проектирования позволяет опытным разработчикам создавать пользовательские интерфейсы, моделировать задачи, управлять точками интеграции и разрабатывать отчеты. Большинство BPM-систем поддерживают экспорт в формате нотации BPMN, что позволяет обмениваться моделями процессов. В противоположность BPM, платформы RPA предоставляют только одно средство разработки — для создания скриптов роботов; для проектов цифровой трансформации этого явно недостаточно.
DPA-wide предназначен для широкого круга пользователей. Цель DPA-wide — выйти за пределы небольших групп высококвалифицированных разработчиков и сделать проектирование процессов доступным бизнес-пользователям. DPA-wide нацелен на сотни пользователей и приложений. Проекты DPA должны управляться людьми бизнеса и реализовываться на платформах low-code по методологии аджайл. DPA-wide также предполагает, что потребители работают с приложениями через мобильные или веб-интерфейсы. В результате эта категория больше, чем DPA-deep, ориентирована на дизайн-мышление и на оптимизацию пути клиента.
RPA, в конечном счете, это способ улучшить процесс, практически его не затрагивая. RPA создает роботов, которые заменяют труд низкоквалифицированного персонала, при этом предполагается, что процесс остается без изменений. Типичные сценарии RPA — заполнение таблиц, тестирование и проверка качества ПО, ручной ввод, корректировка и консолидация данных. Например, в одном международном банке для подключения нового клиента сотрудники должны были ввести данные (в основном одни и те же) в 50 различных систем. Банк внедрил RPA для ввода данных клиента, не меняя процесс. В отличие от BPM и DPA-wide, RPA не требует программной интеграции на основе API, внесения изменений в корпоративные системы и масштабного переобучения сотрудников.
Кейс-менеджмент обладает гибкостью как у человека. Кейсы (или «дела») зачастую проходят через определенные последовательности состояний, схожие со сценариями использования. Таким способом можно смоделировать, например, проведение расследований, разбор инцидентов, различные запросы на обслуживание. Как правило, кейсы менее структурированы и более динамичны, чем типичные процессы BPM. В результате исполнитель кейса имеет возможность в определенных рамках менять ход процесса. Средства кейс-менеджмента предоставляют ведущие поставщики систем BPM, также имеются специализированные поставщики приложений для госсектора и для юриспруденции.

Различия конкретизируются по нескольким измерениям автоматизации

Проведённое Forrester исследование выявило девять измерений, позволяющих описать все разновидности автоматизации. Диапазон оценок по каждому измерению варьируется от низкой до высокой. Важно отметить, что «выше» не означает «лучше», а «ниже» не означает «хуже» — оценка просто указывает место, которое технология занимает на соответствующей шкале. Оценки технологий RPA, DCM, DPA-deep, DPA-wide, управления решениями и чат-ботов в разрезах «процесс», «предприятие» и «люди» поясняют чем они отличаются друг от друга и позволяют понять, какая технология автоматизации лучше подходит для того или другого сценария использования.

Процессные измерения

Получение данных — гибкость в отношении использования как структурированных, так и неструктурированных данных
Обучаемость — способность обучаться и зрелость автоматизации
Детерминированность — способность процесса самостоятельно эволюционировать

Корпоративные измерения — эффект для предприятия

Уровень роботизации — требования к компетенциям и готовность организации внедрять роботизацию
Влияние на операции — баланс между централизованной и федеративной моделями работы
Регулирование/надзор — возможность проверять и контролировать поведение машины

Человеческие измерения — воздействие на людей

Человеко-машинное взаимодействие — уровень и значимость взаимодействия человека с машиной
Воздействие на человека — глубина гуманитарных изменений, связанных с автоматизацией
Разговорный интеллект — способность распознать намерения человека и действовать соответственно

Максимальные различия наблюдаются в процессных измерениях

DPA-deep, DCM и DPA-wide ведут свое начало от ранних программных продуктов для автоматизации потоков работ, бумажного и электронного документооборота. Каждое новое поколение инструментария обеспечивало все более высокую производительность труда разработчиков, при этом схема процесса неизменно оставалась в центре внимания. У RPA корни другие. RPA вырос из десктопных программ, позволяющих создавать макросы, считывать информацию с экрана и выполнять простую автоматизацию. Разница в происхождении привела к разным подходам к управлению процессами. Процессные измерения показывают следующее:

Получение данных: DPA-deep, DCM и DPA-wide требуют дополнительных усилий для работы с неструктурированными данными. Чтобы приступить к автоматизации, сначала данные должны попасть в систему. Измерение «Получение данных» показывает какие данные являются подходящими для той или иной технологии. На одном конце шкалы программные средства, которые принимают полностью структурированные данные. Например, RPA способен обрабатывать данные только в структурированном формате или размеченные тэгами. Но тесное партнерство с разработчиками средств анализа текстов дает RPA преимущество перед другими технологиями. В этом отношении очень сильно выделяются чатботы. Они принимают в основном неструктурированные данные (например, текстовые или голосовые сообщения людей) и применяют для их обработки сочетание запрограммированной (детерминированной) логики и обученного (недетерминированного) поведения.
Обучаемость: сегодняшние DPA-deep, DCM и DPA-wide плохо обучаемы. Огромный потенциал ИИ заключается в способности самостоятельно изменять алгоритм на основе свежих данных и опыта. Сегодняшние платформы RPA, BPM, DCM и DPA не обладают встроенной способностью к самообучению, но это положение дел меняется. Кейс-менеджмент тесно связан с предсказательной аналитикой, подсказывающей наиболее подходящее в сложившейся ситуации следующее действие. В платформы RPA встраивают машинное обучение и чатботы. BPM-провайдеры совершенствуют поддержку принятия решений через машинное обучение на основе внешних источников данных.
Детерминированность: DPA-deep, DCM и DPA-wide приходят из точки А в точку Б разными путями. Системы с высокой детерминированностью следуют конкретному, предопределенному потоку работ, не предусматривающему отклонений: сначала А, потом Б, потом В. Хороший пример — системы BPM. Схема процесса четко определяет все маршруты. RPA также детерминирован — все решения или шаги явно программируются в сценарии робота. Кейс-менеджмент дает человеку возможность в реальном времени изменять порядок работ, и таким образом менее детерминирован, чем BPM или RPA. Система управления решениями может использовать машинное обучение, чтобы адаптировать процесс с учетом вероятностей, т.е. по сравнению с другими технологиями процесс здесь будет эволюционировать более независимо.

Корпоративные измерения показывают разброс в уровнях роботизации и централизации

Существующая классификация процессных технологий — DPA, RPA, DCM и BPM — сложилась без учета сценариев использования. Все они были спроектированы, чтобы автоматизировать заранее неизвестные задачи и потоки работ, относящиеся к сотням разнообразных процессов. Как следствие, результат для компании будет зависеть от сценария использования. Но в целом:

Уровень роботизации: RPA требует большей склонности к роботизации. Использование одних технологий автоматизации требует глубокого понимания внутренних механизмов, тогда как другими может пользоваться почти что кто угодно. Мы называем такую склонность уровнем роботизации. Для работы с DPA, BPM и DCM высокий уровень роботизации не требуется. RPA, напротив, требует более высокого уровня роботизации. Новые задачи, такие как защита учетных записей, новые платформы управления роботами и управление изменениями, требуют наклонности к роботизации.
Влияние на операции: RPA и DPA возлагают больше ответственности на бизнес. Когда вы внедряете автоматизацию, это сказывается на восприятии сотрудников, клиентов, а иногда и тех, и других. В каких-то случаях, например, например в результате внедрения робота RPA в контакт-центре, просто устраняется раздражающая рутинная работа, т.е. влияние на операции невелико. В других случаях, например в результате внедрения новой системы принятия решений по предоставлению кредитов, может быть упразднено подразделение целиком. В любом случае, RPA и DPA возлагают больше ответственности за проектирование, разработку и поддержку автоматизированной функции на сотрудника или клиента. BPM и DCM возлагают эту ответственность на централизованную группу.
Регулирование/надзор: RPA и DPA более прозрачны. С внедрением автоматизации возникает задача соблюдения требований нормативов и управления рисками. На одном краю этой шкалы у людей есть полный контроль над всеми решениями и полный аудиторский след. Здесь располагаются RPA и DPA. Они обеспечивают высокую прозрачность и возможность убедиться, что система работает правильно. BPM и DCM труднее контролировать и проверять из-за более изощренного управления правилами и предсказательной аналитики, но все же они гораздо более прозрачны по сравнению с системами управления решениями, опирающимся на алгоритмы машинного обучения.

Человеческие измерения показывают, что самое сильное воздействие оказывает RPA

Автоматизация изменяет восприятие людей. Одни автоматизированные системы напрямую взаимодействуют с людьми, другие предпочитают разговаривать с другими машинами. Иногда автоматизация полностью высвобождает людей. Мы можем судить об этом по измерениям в категории «Люди»:

Взаимодействие между человеком и машиной: BPM предпочитает взаимодействовать с машинами. Человеко-машинное взаимодействие показывает, с кем (или с чем) взаимодействует система. Взаимодействие BPM с людьми ограничено. Хотя среда разработки позволяет создавать формы для ввода данных людьми, в основном BPM общаются с другими системами, располагая для этого развитыми программными интерфейсами и коннекторами. RPA не взаимодействует с людьми без приложения дополнительных усилий. RPA работает, управляя десктопными и веб-приложениями, т.е. ориентирован на системы. Чатботы, напротив, не могут работать без человека на входе.
Воздействие на людей наиболее значительно у BPM и RPA. Автоматизация по-разному воздействует на сотрудников и на потребителей. BPM часто используется для модернизации процесса. Это значит, что такая автоматизация влияет и на организации, и на людей. У RPA воздействие более адресное. RPA может заменить низкоквалифицированный труд и часто приводит к высвобождает людей. DPA даёт людям больше самостоятельности в улучшении своей работы и оказывает более скромное воздействие на людей.
Разговорный интеллект: вся группа находится на ранней стадии. Системы BPM, DPA и DCM выполняют последовательность задач, инициируемых планировщиками или событиями. Они стоят внизу шкалы разговорного интеллекта. RPA находится выше, поскольку сегодня некоторые вендоры встраивают в свои платформы чатботы с ИИ. Например, у NICE и Pegasystems есть чатботы, которые применяют анализ текста к диалогам потребителя с виртуальными ассистентами, чтобы понять чего он хочет.

BPM, RPA, DPA, и DCM дополняют друг друга

Понимать чем технологии отличаются друг от друга важно, но не менее важно понимать как они могут работать вместе. Forrester видит, как на предприятиях формируются изолированные анклавы автоматизации, и это тревожная тенденция. Смотрите:

RPA работает независимо или вместе с DPA-deep или DCM. Ведущие вендоры BPM и DCM-поставщики, такие как Appian, Bizagi, IBM и Pegasystems, все говорят об RPA. На данный момент они видят в RPA скорее просто расширение, чем конкурирующее решение. Например, Citizens Bank в своем процессе кредитования объединил BPM от Bizagi с RPA от Automation Anywhere. Банк внедрил ботов, которые создают кейсы и наполняют их данными с вебсайта и из унаследованных систем.
У BPM и RPA три основных точки интеграции. BPM предоставляет сквозной «от и до» взгляд на процесс. Шаги процесса представляются в виде очередей, через которые люди получают задачи и отчитываются о выполнении. Роботы RPA такую оркестровку не обеспечат, но они способны заменить людей или облегчить их работу. Кроме того, BPM хорошо справится с переадресацией работы человеку, когда робот RPA дает сбой, и с координацией цифровых работников с другими интеллектуальными сервисами. RPA прекрасно дополняет API, предоставляемые системами DPA-wide. Шаг процесса часто вызывает веб-сервис другой системы. Но у BPM бывают проблемы с интеграцией с унаследованными системами и вебсайтами, у которых нет API, и в тех случаях, когда интеграция оказывается слишком затратной. Роботы RPA могут служить промежуточным слоем, способным добраться до данных корпоративных систем через существующий пользовательский интерфейс.
Дополнительный эффект может дать объединение или координация центров компетенций BPM и RPA. Сейчас в компаниях быстро создаются центры автоматизации, которые начинают с RPA. С какой целью? Уменьшить риск и хаос, распространить RPA. У многих компаний уже есть центры компетенции BPM. Они накопили опыт оценки процессов, что критически важно для определения подходящего места применения RPA. Вместо того, чтобы ставить вопрос «или/или», они должны предоставить бизнесу целостный взгляд, чтобы автоматизация выбиралась в соответствии со сценарием использования.

Выбирать технологию автоматизации в соответствии со сценарием использования

RPA демонстрирует ошеломительный рост: ожидается, что в 2021 г. рынок вырастет до $2.9 млрд. Корпоративные архитекторы десятилетиями вбухивали инвестиции в BPM и кейс-менеджмент, а сейчас растет интерес к платформам low-code и к возможностям облачной оркестровки процессов. Выбрать правильный подход к автоматизации процессов стало сложнее, чем когда-либо. Вот что вам поможет:

Обращайтесь к принципам автоматизации, чтобы понять свои потребности. Девять измерений дают возможность провести сравнение технологий автоматизации с различных точек зрения: процесса, компании, людей. Они также позволят вам лучше понять бизнес-требования. Используйте эти измерения, чтобы понять, какая автоматизация вам требуется. Если ваш процесс обрабатывает структурированные данные, предопределен, включает повторяющиеся задачи и должен быть прозрачным, то правильным решением будет RPA. Если вы имеете дело с неструктурированными данными, смотрите в сторону текстовой аналитики. Если вам надо взаимодействовать с людьми, смотрите на чатботы. Если вы хотите помочь людям в принятии решений, смотрите на технологии машинного обучения.
При внедрении RPA помните «правило пяти». RPA использует простые правила: извлечь содержимое ячейки электронной таблицы или базы данных, сравнить полученное значение с числом, запустить корпоративную систему, ввести в нее значение. Идеальными для RPA являются задачи, удовлетворяющие «правилу пяти», т.е. содержащие меньше пяти точек принятия решений. Но что, если правил сотни или тысячи, и они часто обновляются? В таком случае смотрите на системы BPM или кейс менеджмента с встроенным управлением бизнес-правилами.
Рассматривайте RPA как возможность для движения в сторону ИИ. Корпоративные архитекторы могут видеть в RPA спектр возможностей от тактической цифровизации до интеллектуальных функций, способных управлять исключениями. RPA будет шаг за шагом впитывать машинное обучение и чат-ботов, повышая свою ценность и расширяя спектр сценариев использования. Используйте RPA, чтобы поднять уровень роботизации и формализовать роли в вашем центре автоматизации и в операционной модели.

Обсудить