Оригинал: Intelligent Automation: A Buyer’s Guide
Автор: Нил Уорд-Даттон (Neil Ward-Dutton)
Вероятно, вы уже наслышаны о технологии роботизации процессов (RPA, Robotic Process Automation) и изучаете возможные выгоды от ее внедрения. Но если вы всерьез задумываетесь о широком применении автоматизации для вашего бизнеса, вам стоит взглянуть на этот вопрос несколько шире, не останавливаясь только на RPA и искусственном интеллекте (ИИ). Вам стоит обратить внимание на другие технологии, чтобы получить максимум выгоды от инвестиций в RPA и расширить охват автоматизации в вашей компании. В этом отчете объясняется, в чем преимущества «интеллектуальной автоматизации», как комплексного подхода, и что конкретно вам нужно делать.
Сегодняшние требования автоматизации
История автоматизации бизнеса исчисляется десятилетиями, причем стоимость технологий с годами стремительно падает, а простота их применения и способность быстро создавать ценность, наоборот, возрастают. Пространство автоматизации быстро меняется. По мере совершенствования технологий и снижения их стоимости новые возможности автоматизации различных аспектов работы становятся все более доступными. Технология RPA стоит во главе нового движения автоматизации, но, как мы увидим далее в этом отчете, чтобы сформировать полноценную стратегию автоматизации, следует принимать в расчет и ряд других технологий.
Чтобы определить контекст, рассмотрим четыре основные причины, по которым организации делают ставку на новые технологии и возможности автоматизации.
Цифровой снаружи — цифровой внутри
В большинстве случаев цифровая трансформация начинается с изучения того, как с помощью цифровых технологий можно улучшить клиентский опыт. И это понятно: любая существенная трансформация бизнеса должна начинаться с потребностей клиента. Но хотя эти усилия обычно и курируются директором по маркетингу, клиентский опыт определяется далеко не только отделами маркетинга и продаж. Он формируется также онлайновыми коммуникациями; процедурой регистрации в качестве клиента; качеством продуктов и услуг; тем, как выставляются счета и как решаются проблемы и т.п.
Как бы ни были хороши веб-сайт или мобильное приложение вашей компании, если вы не в состоянии эффективно решать проблемы клиентов, вовремя осуществлять поставки или выставлять счета без ошибок, ваши старания провести цифровую трансформацию окажутся тщетны.
Унаследованный хаос
Инициативы по цифровой трансформации проливают яркий свет на эффективность работы бэк-офиса – перегруженность некоторых процедур ручными операциями и бюрократией скрыть уже не получится. Административные функции бэк-офиса часто являются «золушкиной работой»: этой части бизнеса редко уделяется внимание в стратегии, и в списке приоритетов инвестиций в ИТ она тоже оказывается внизу. Результат — лоскутное одеяло из устаревших, сложных в использовании, дорогих в обслуживании унаследованных систем, справиться с которыми можно только вручную (копирование-вставка, ручной ввод данных и т.д.). Такая ситуация особенно характерна для низкомаржинальных отраслей: исторически сложилось, что ритейлерам, коммунальным службам и промышленному производству (но не только им) было сложно обосновать инвестиции в ИТ, которые позволили бы сократить потери на бюрократию и канцелярский труд, так часто возникающие в бэк-офисе. Вместе с тем, появившиеся в последние годы более гибкие и финансово доступные средства автоматизации сделали возможным финансовое обоснование множества сценариев ее использования.
Упущенные время и возможности
Затраты времени и усилий на борьбу с унаследованными системами не сводятся к одним только административным функциям бэк-офиса: в функциях, обращенных к потребителю, те же потери. Потери времени и избыточные операции во фронт-офисе, пожалуй, даже более серьезная проблема. И не только потому, что такие потери более очевидны для клиентов, но и потому, что текучесть кадров на позициях, связанных с работой с клиентами, очень высока — 30-45 % в год не является чем-то необычным.
При найме новых сотрудников крайне важно, чтобы они как можно быстрее начали эффективно выполнять свои обязанности. Однако множество унаследованных систем и ручных операций замедляют обучение и адаптацию новых сотрудников. И даже когда новичок полностью готов к работе, разочарование, обусловленное сложностью этих систем, подрывает моральный дух и не дает возможности сконцентрироваться на удовлетворении потребностей клиента. Автоматизация рутинных задач сокращает время адаптации и снижает разочарование новых сотрудников, а также способствует повышению удовлетворенности клиентов.
Шаг навстречу прозрачности
Соответствие требованиям GDPR (EU General Data Protection Regulation, европейские требования о защите персональных данных) является (или, по крайней мере, должно являться) одним из приоритетов для любой организации, которая обрабатывает данные граждан Европейского Союза. Однако это лишь последний из межотраслевых регламентов. Необходимость действовать прозрачно в интересах клиентов возрастает и становится все более значимой: теперь это не только необходимое требование отраслевых регуляторов, но и ключевой элемент позиционирования премиальности бренда на рынке.
Соблюдение нормативных требований означает не только способность продемонстрировать соответствие в нужный момент, но ежедневное обеспечение этого соответствия. Ручной труд в этом смысле особенно проблематичен. Письменные регламенты не всегда своевременно актуализируются, при этом ручной мониторинг — дорогое удовольствие, которое требует больших временных затрат. Автоматизация по принципу «белого ящика» (та, которую возможно реализовать на верхнеуровневом языке без привлечения технических специалистов) станет мощным средством решения этой проблемы. Персонал, ответственный за соблюдение нормативных требований, без труда сможет отследить, какие нормативы не соблюдаются и, при необходимости, оперативно устранить несоответствия.
Что такое «интеллектуальная автоматизация»?
RPA является грозным оружием в борьбе с ручной рутинной работой, однако возможности применения этой технологии на сегодняшний день ограничены. Так что если вы всерьез задумываетесь о трансформации работы вашей компании за счет автоматизации, вам нужно выйти за рамки RPA и сформировать стратегию интеллектуальной автоматизации, привлекая дополнительные технологии.
Стратегия интеллектуальной автоматизации нацелена на максимальную реализацию возможностей автоматизации за счет применения новейших технологий искусственного интеллекта, наряду с устоявшимися средствами управления бизнес-процессами и роботизации. Она включает не только сквозную автоматизацию отдельных задач, но оптимальный уровень автоматизации бизнес-процессов, рассматриваемых в более широком контексте, и управление ими.
Роботизация процессов (RPA)
Роботизация процессов (RPA, Robotic Process Automation) — это технология и бизнес-практика, заключающаяся в конфигурировании и управлении программными роботами, которые действуют как искусственные пользователи компьютерных систем, выполняющие в них часто повторяющиеся и четко структурированные операции. Такой подход является неинвазивной (т.е. не требующей изменений ИТ-системы) альтернативой использования API (программного интерфейса приложения) или других средств интеграции, таких, как доступ в базу данных с помощью триггеров или изменение программного кода.
Выделяют два способа реализации технологии: «обслуживаемый» и «необслуживаемый» RPA. У обоих вариантов есть свои преимущества и особенности. В обслуживаемом RPA робот, который автоматически выполняет действия на ПК пользователя, оперирует только в пределах этого ПК, работая «бок о бок» с конкретным пользователем. В необслуживаемом RPA робот установлен на сервере или виртуальной машине (или нескольких) и автоматически взаимодействует с ПО без участия пользователя, реагируя на триггеры от других ИТ-систем.
Искусственный интеллект (ИИ)
В бэк-офисе RPA особенно подходит для автоматизации обработки запросов и предоставления стандартных ответов внутри организации и за ее пределы. Классические примеры — выставление счетов, внесение изменений при смене адреса, обработка платежей, предоставление выписок и т.д. Сложность здесь зачастую в том, что запросы поступают в разных форматах по различным каналам связи — по электронной почте, по факсу, в формате PDF или заполненной веб-формы.
В тех случаях, когда рабочие данные поступают в виде документов, стандартные технологии обработки контента позволяют оцифровать эти данные, а также до определенной степени распознать и извлечь ключевые поля. Однако алгоритмы машинного обучения, в сочетании с технологиями оптического распознавания текста, могут обеспечить также классификацию документов по типам, определение и обработку естественных языков, идентификацию и извлечение ключевых полей (подписи, объекты и ключевые положения в договорах; номера заказов, адреса для выставления счетов, итоговые суммы, условия оплаты и т.п.).
Коммерческие или открытые библиотеки ИИ способны повысить гибкость этой технологии за счет повышения точности классификации изображений или документов, а также повышения точности определения значимых характеристик данных, которые будут использоваться для принятия решений (и упрощения последующей обработки за счет добавления метаданных документов).
Управление бизнес-процессами (BPM)
Ценность RPA в автоматизации отдельных задач велика, но все же в большинстве случаев бизнес-процесс представляет собой нечто большее, чем просто автоматизированные задачи – почти во всех бизнес-процессах часть задач требует принятия решений человеком. Где бы ни возникал бизнес-процесс с определенным результатом и структурой, автоматизация назначения и распределения работ значительно повышает его ценность. Бизнес-процессы могут включать взаимодействие с клиентами, сотрудниками, бизнес-партнерами, системами, бизнес-правилами, а также роботизированными операциями (RPA). Комплексное моделирование и автоматизация бизнес-процессов обеспечивают оперативный контроль соответствия показателей этих процессов бизнес-целям компании.
Стратегия интеллектуальной автоматизации соответствует реальности, в которой люди и автоматизированные системы работают вместе. Но она также учитывает, что даже когда люди являются участниками процесса (или на магистральном пути, или там, где они корректируют ошибки), определенная степень автоматизации не помешает. Оба этих сценария показывают ценность технологии BPM для стратегии интеллектуальной автоматизации.
Важно отметить, что технологии BPM не только распределяют процессы между людьми и автоматизированными системами, они также обеспечивают аналитику и позволяют делать выводы об итоговой эффективности. Мы еще вернемся к этой теме.
Программная интеграция
Там, где вход и выход автоматизируемой задачи представляет собой приложения с документированными API, а также там, где ключевым требованием является высокая производительность, специализированная программная интеграция будет более предпочтительным вариантом, чем RPA. Специализированные интеграционные платформы в определенных кругах заслужили репутацию дорогих и сложных в использовании продуктов, но в последние годы такой взгляд становится все менее актуальным. По мере того, как облачные сервисы, предоставляющие услуги интеграции по подписке, становятся более популярными и функциональными, а также по мере того, как у все большего числа систем появляются открытые API, инструменты программной интеграции стали гораздо проще в использовании (благодаря применению подхода low-code и проектированию от модели), а также гораздо более доступными по цене.
Кроме того, интеграция через API ценна не только как отдельный элемент стратегии интеллектуальной автоматизации (для использования там, где не подходит RPA) – она также играет важную роль в объединении RPA, ИИ и BPM, чтобы они могли работать совместно.
Ключевые качества технологий интеллектуальной автоматизации
Как сказано выше, стратегия интеллектуальной автоматизации должна опираться на четыре ключевые технологии. Необходимо также понимать, что нельзя просто заполнить ячейки случайно выбранными инструментами — чтобы интеллектуальная автоматизация представляла ценность в долгосрочной перспективе, она должна обладать четырьмя специфическими качествами, рассмотренными ниже.
Открытость и общая шина
Передовые технологии быстро меняются, это особенно заметно в области ИИ, и в меньшей степени — в RPA. Выбор технологий, который сегодня представляется оптимальным для интеллектуальной автоматизации, через 12-24 месяца может стать неактуальным. Ключевой является способность двигаться в ногу с динамично развивающейся средой — а чтобы ее обладать, важно думать о технологической экосистеме, а не просто о надежной статичной платформе. Держа это в уме, вы должны выбирать, разрабатывать и развертывать по-настоящему открытую интеллектуальную автоматизацию — такую, которая предоставляет открытые API-интерфейсы для разных целей.
Однако в любой экосистеме есть доминантные виды, и интеллектуальная автоматизация — не исключение: ей тоже нужен «хребет». Благодаря способности координировать и интегрировать различные сервисы, системы и людей, платформы BPM (оркестровка процессов) — естественный кандидат на эту роль.
Совместная работа
Существует соблазн рассматривать интеллектуальную автоматизацию исключительно с точки зрения технологий. В конце концов, речь идет о том, чтобы с помощью технологий высвободить умы и руки людей. Но такой подход опасен: интеллектуальная автоматизация в значительной степени связана с изменениями в бизнесе:
- Если ваши команды не понимают бизнес-контекста работы, которую вы собираетесь автоматизировать, вам не удастся эффективно спланировать и расставить приоритеты в проектах по автоматизации.
- Если вы не вовлекаете людей, чьи роли и задачи будут меняться, или чья текущая работа будет расширена в рамках проектов по автоматизации, вы рискуете столкнуться с тем, что они не примут и будут саботировать изменения, которые вы предлагаете.
- Если ваши команды не практикуют аджайл с привлечением всех заинтересованных сторон, есть риск, что вы будете или решать мнимые проблемы, или внедрять инструменты, не являющиеся интуитивно понятными.
- Если вы предварительно не проведете анализ необходимых квалификаций у существующего персонала компании (например, работников с навыками в аналитике или data science), вы рискуете потратить лишние средства на найм сотрудников или дорогостоящих консультантов, которые вам не нужны.
Все это предъявляет определенные требования к технологиям. Важность вовлечения всех заинтересованных сторон в ходе внедрения интеллектуальной автоматизации подразумевает то, что инструменты, которые вы применяете, должны повышать эффективность совместной работы при разработке и внедрении технических решений.
Аналитика
Если вы смотрите на интеллектуальную автоматизацию только как на систему, автоматизирующую операционную работу, то вы сильно рискуете. Чтобы какая-то автоматизированная система (даже промышленная автоматика), работала в оптимальном режиме, она должна включать канал обратной связи и предусматривать реакцию на нее. Но если системы промышленной автоматики работают в строго регламентированных условиях, то бизнес-процессы, подлежащие автоматизации согласно стратегии интеллектуальной автоматизации, напротив, со временем значительно меняются. Существующие системы проходят через доработки и апгрейды, меняются бизнес-цели, правила и политики, меняется кадровый состав, запускаются новые продукты, происходят слияния и поглощения — все это приводит к тому, что среда автоматизации бизнеса не может оставаться неизменной.
Получение обратной связи и использование ее для поддержания автоматизации в актуальном и оптимальном состоянии, зависит от того, предоставляют ли инструменты автоматизации по-настоящему информативные отчеты о ходе дел. Причем важно, чтобы они не только позволяли администраторам делать выводы об операционных характеристиках (таких как загрузка и производительность системы), но также предоставляли владельцам процессов и владельцам программ бизнес-показатели, иначе говоря, выводы о бизнес-результатах, полученных за счет автоматизации. Имея доступ к такой информации как, например, эффективность обработки заявок на доставку или обработки счетов, команды могут принимать обоснованные решения о том, какие улучшения необходимы для достижения наилучших финансовых результатов.
Управление изменениями и регулирование
Само собой, выбранная вами платформа должна масштабироваться настолько, насколько вам необходимо. Но когда речь идет об интеллектуальной автоматизации, необходимо учитывать еще одну составляющую масштабирования — способность технологической экосистемы справляться с крупномасштабными проектами.
Вы должны выбирать технологии, которые позволят командам создавать повторно используемые компоненты для типовых задач — это позволит выполнять проекты автоматизации единообразно и с максимальной скоростью. Применяемые инструменты должны обеспечивать возможность оперативно и уверенно внедрять изменения, даже когда параллельно ведется множество проектов. Кроме того, эти инструменты должны позволять устанавливать административные регламенты в части того, как и кем могут вноситься изменения.
Насколько эффективна ваша организация?
Совместно с компанией Appian мы разработали интерактивный онлайн-инструмент самооценки интеллектуальной автоматизации в вашей компании. Это быстро и просто! Инструмент измеряет текущую эффективность вашей деятельности в направлении интеллектуальной автоматизации по четырем ключевым, описанным выше, направлениям: RPA, ИИ, BPM и интеграции. Чем полнее вы поддерживаете качества, которые были изложены в этом отчете (открытость, совместная работа, аналитика, управление изменениями), тем выше будет ваш итоговый балл.
Заполнив форму самооценки, вы получите расчет баллов и рекомендации для последующих изменений. Ниже представлен пример графика, построенного инструментом:
