Robotic Process Automation, или RPA - явление относительно новое и интересное. Технология обеспечивает автоматизацию бизнес-процессов с помощью специализированного ПО: на смену сотрудникам-людям приходят виртуальные “роботы”, с легкостью справляющиеся с выполнением однотипных операций.

На сегодняшний день RPA остается, в первую очередь, популярным предвестником “пришествия” по-настоящему “умного” ИИ и роботизированных систем, которые смогут охватить гораздо более широкий спектр задач.

Консалтинговая фирма McKinsey опубликовала статистику, согласно которой свыше 80% компаний экспериментируют с RPA, автоматизируют бизнес-процессы и масштабируют технологию. При этом, “виртуальная роботизация” интересует практически любой бизнес - размеры компании не имеют особого значения.

В первую очередь, RPA охватывает такие направления, как формирование отчета или R2R, процессы закупки и поставки (procure-to-pay и order to cash). Объединяющие признаки процессов, поддающихся автоматизации - определенная формальность и жесткая подчиненность набору правил, отсутствие почвы для субъективности, а также высокая повторяемость.

Результат внедрения RPA - общее повышение эффективности и производительности, сокращение числа ошибок и рост производительности труда рабочей силы.

Gartner провели опрос, в котором приняли участие 64 корпоративных управленца, работавших в компаниях, выручка которых превышала $1 млрд – как выяснилось, свыше 50% респондентов либо активно внедряли RPA (31%), либо уже пожинали плоды такого внедрения (19%). Gartner ожидает суммарного расширения общего показателя до 88% уже в пределах следующих 2 лет.

По мере развития систем и алгоритмов искусственного интеллекта, отсутствие интереса к этой отрасли лишает бизнес массы ценных возможностей и направлений для дальнейшего развития.

В США группа из 40 человек, занимающаяся вопросами, связанными с бухгалтерским учетом, в среднем затрачивает до 25 тысяч трудовых часов и до $900 тысяч (среднегодовая зарплата одного специалиста составляет порядка $75 тыс.) в год на выполнение процессов, с легкостью поддающихся автоматизации. В ряде случаев, цифры можно умножить на два.

На фоне такой статистики разработка ботов выглядит делом относительно бюджетным. Разрабатывать такие системы могут выделенные подразделения крупных фирм – в таком случае, практически любой процесс можно будет перепроектировать в соответствии с реалиями 21 века.

В среднем, ежегодные расходы на отдельно-приобретенного бота составляют от $12 до $16 тысяч. Полный пакет, включающий издержки на обслуживание, реинжиниринг бизнес-процессов, программирование, внедрение и отладку обходится примерно в $40 тысяч.

Важная отличительная особенность современных ботов – их узкая направленность и высокая степень специализации. Выполнять разнородные или творческие задачи подобные системы не могут – а потому, первоочередной целью для бизнеса является определение приоритетных направлений автоматизации.

RPA способствует стандартизации процессов – изменения наступают «естественным» путем и не создают в компании кризисов и «революционных ситуаций». Большинство инструкций сводятся к последовательностям циклов «если-то» и раскладывают комплексные процессы на базовые атомарные операции.

RPA не стоит переоценивать – свести «концы с концами» и самостоятельно выйти в большой и полный опасностей мир современные алгоритмы не могут. А вот заткнуть бреши или подменить людей в определенных узких областях, сэкономив компании миллионы, таким ботам вполне по плечу.

В ближайшие годы можно ожидать объединение глобального «паззла» - всю “картинку” роботизация не потянет, зато ее отдельные элементы будут поэтапно передаваться в распоряжение машин. Громоздкий бизнес и государственные бюрократические структуры могут первыми пасть жертвой прогресса – а вот малое предпринимательство получает в свое распоряжение замечательный инструмент: писать всевозможных ботов и автоматизировать атомарные процессы можно если не на коленке, то по крайней мере – на бюджетном ноутбуке.

Больше всего боты подходят для сбора и копирования различной информации, извлечения систематизированных данных из документов, исполнения циклов «если-то», работы с почтой и приложениями к письмам. Гораздо хуже (а то и вовсе никак) автоматика справляется с формированием аннотаций, принятием субъективных решений, исследованием данных и конвертацией рукописного текста в цифровой формат.

В ближайшие годы можно ожидать появления крупных платформ для самостоятельной разработки ботов, а также внедрения в отрасль технологий машинного обучения – роботы смогут совершенствоваться и «учиться», а не ждать патча, подобно тому, как это происходит сегодня.

Согласно прогнозам McKinsey, линия между RPA, машинном обучением и искусственным интеллектом начнет таять уже в пределах 12-18 месяцев. По данным Gartner, до 56% современных компаний оценивают и исследуют перспективы использования ИИ для автоматизации бухгалтерского учета и ряда финансовых процессов, однако лишь 5% перешли к непосредственному внедрению технологий. Как ожидается, к 2020 году в эту фазу перейдут 31% компаний, в то время как 26% станут активными пользователями ИИ.

Подобные изменения неизбежно приведут к интеграции и консолидации роботов и ИИ-систем (а также их пользователей и производителей).

Вся трансформация и область “ботоведения” чем-то напоминает развитие Интернета. Сперва мир увидел нематериальную сеть, связавшую воедино огромное множество виртуальных объектов и стершую расстояния и границы. Следующий шаг - развитие ее физического носителя, своего рода “физического Интернета”, который сократит расстояние между объектами физическими. Иными словами, там, где в былые годы поисковик помогал быстро найти телефон таксопарка, сегодня он получает физический носитель - специализированное приложение, а завтра этот носитель “сольется” воедино с роботизированным электрокаром. И если сегодня бот попросту обзванивает клиентов компании, то уже через пару лет он сможет отправить к ним тот же робомобиль с заказом, укомплектованным, обработанным, а то и вовсе произведенным другими роботами!

По материалам: ww2.cfo.com.