Гиперавтоматизация — бизнес-ориентированный подход, с помощью которого организации быстро определяют, расставляют приоритеты и внедряют автоматизированные бизнес-процессы с использованием передовых технологий.

Автор: Брайан Девайер, технический директор и соучредитель Reveille Software
 
Проектирование всегда предполагает использование множества технологий, инструментов, платформ и пакетных решений, которые включают интеллектуальный анализ процессов/задач, искусственный интеллект, машинное обучение, роботизированную автоматизацию процессов (RPA), управление бизнес-процессами (BPM), интеллектуальную обработку документов (IDP), платформы контент-сервисов (CSP), интеграционную платформу как услуга (iPaaS), мониторинг и наблюдаемость приложений, а также другие инструменты автоматизации с низким уровнем кода и без кода.
 
Эти технологии и инструменты автоматизации часто накладываются поверх старых систем (например, ECM, ERP, CRM), которые являются основой операционной деятельности, но не имеют расширяемых современных возможностей с низким уровнем кода для продвижения автоматизации в компании.
 
Гипеавтоматизация — быстрый подход к интеллектуальной автоматизации, который является ключом к стратегии цифровой трансформации организации. Комбинируя использование современных инструментов автоматизации low-code и no-code, предприятия могут быстрее достигать бизнес-результатов и решать бизнес-задачи, которые часто было трудно решить без многомесячного планирования и внедрения. С использованием таких инструментов, как RPA и платформы облачных интеграционных сервисов, подключение между приложениями (как облачными, так и устаревшими системами) может быть достигнуто за меньшее время и с высокой рентабельностью инвестиций.
 
Кроме того, сегодня для автоматизации обработки неструктурированных данных, содержащихся в документах, разговорах и сообщениях, используются искусственный интеллект, машинное обучение и предварительно обученные модели понимания документов. Эти процессы часто включают в себя непосредственное взаимодействие с клиентом, при котором создается высококачественный клиентский опыт, что позволяет оптимизировать операции и завоевать пользователей с точки зрения бизнеса и удержания. Это может способствовать улучшению «общего опыта» как для клиента, так и для сотрудника компании.
 
***
Сегодня новые корпоративные компании разрушают традиционные отраслевые рынки, такие как банковское дело и страхование. Эти компании могут быстро реагировать на изменения на рынке благодаря меньшему количеству устаревших процессов и систем и доступу к возможностям автоматизации с низким уровнем кода и без кода, когда дело доходит до использования искусственного интеллекта и машинного обучения. Предприятия, которым мешают сложные бизнес-процессы, привязанные к устаревшим системам, могут испытывать трудности с цифровым преобразованием и получать огромную выгоду, пользуясь преимуществами RPA, IDP и других инструментов автоматизации.
 
Существует множество технологий, инструментов, платформ и пакетных решений, которые используются сегодня в рамках проектирования и подхода к гиперавтоматизации, начиная с интеллектуального анализа процессов/задач для измерения влияния изменений на бизнес. Технологии всегда включают искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированную автоматизацию процессов (RPA), управление бизнес-процессами (BPM), интеллектуальную обработку документов (IDP), интеграционную платформу как услугу (iPaaS), мониторинг приложений и наблюдаемость, а также другие инструменты автоматизации low-code и no-code.
 
Эти технологии и инструменты гораздо доступнее для более широких групп автоматизации, учитывая методологию с низким уровнем кода и без кода и доступные сегодня предварительно обученные модели ML. Все эти технологии встраиваются в более традиционное управление бизнес-процессами (BPM), а также используют интегрированные платформы в облаке. Учитывая, что многие процессы охватывают несколько систем, включающих автоматизированных ботов, действия, управляемые событиями, и людей в цикле, важно, чтобы организации использовали инструменты мониторинга и наблюдения за приложениями для обеспечения контроля за процессами, приложениями, ботами и взаимодействиями людей.
 
Использование некоторых инструментов сопряжено с рядом проблем и недостатков. Например, роботизированная автоматизация процессов (RPA) отлично справляется с автоматизацией повторяющихся задач, которые в противном случае выполняли бы люди, но терпит неудачу, когда речь идет о неструктурированных данных или большом количестве вариаций в процессе. Кроме того, предприятия сталкиваются с трудностями в управлении и контроле за крупными развертываниями ботов, в которых тысячи ботов взаимодействуют с сотнями систем и получают доступ к конфиденциальным данным клиентов. Это часто мешает предприятиям масштабировать использование RPA.
 
***
В то время как компании применяют методологию гиперавтоматизации для достижения более быстрых результатов и автоматизации всего, что только можно, руководителям следует потратить время на изучение и понимание процесса и данных, стоящих за ним, прежде чем предполагать, какой инструмент или технология будут использоваться. В некоторых случаях подойдет RPA, а в других случаях — платформа iPaaS, которая лучше справится с обработкой больших объемов транзакционных данных.
 
Кроме того, по мере того, как традиционные корпоративные приложения будут добавлять новые функции искусственного интеллекта, бизнес-лидерам и техническим руководителям необходимо будет решить, являются ли новые возможности адекватными или специализированные инструменты автоматизации удовлетворяют потребность и должны использоваться в дальнейшем.
 
Лидеры в области автоматизации технологий, которые ищут новые подходы с помощью новых технологий, должны тесно сотрудничать с бизнес-группами и руководителями, чтобы сначала обнаружить и идентифицировать процессы и бизнес-результаты, которых хочет достичь бизнес. В некоторых случаях решаемая бизнес-проблема требует менее инвазивных изменений в процессе; в других случаях обнаружение и понимание проблем превращается в более масштабную инициативу по преобразованию.
 
***
Чаще всего гипеавтоматизация применяется в процессах фронт-, мидл- и бэк-офиса и часто затрагивает клиентский опыт, как в случае с регистрацией пользователей, приемом/обработкой заказов, платежами, возвратами, обновлениями данных о клиентах — все это может быть в значительной степени ручным, включать неструктурированные данные из документов, разговоров (чат-боты), электронных писем и взаимодействия со многими серверными системами.
 
Учитывая набор специализированных средств автоматизации с low-code и no-code и широкое использование моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в традиционных корпоративных приложениях, единственная область, которая, похоже, остается без внимания, —мониторинг приложений для оперативного контроля, обеспечения безопасности и оповещений. Интеллектуальный стек технологий автоматизации должен обеспечивать надлежащее наблюдение, которое позволяет собирать полные данные аудита приложений и процессов из файлов журналов, отслеживать создание ботов и действия человека, а также учитывать изменения в процессах и моделях искусственного интеллекта.
 
Кроме того, специализированные средства автоматизации могут представлять риски для компаний, обрабатывающих конфиденциальные данные клиентов, поскольку эти инструменты часто воздействуют на данные, перемещают их между системами и вовлекают в процесс людей. Поэтому в рамках подхода к гиперавтоматизации, ориентированного на бизнес, необходимо обеспечить надлежащий мониторинг, контроль и оповещения для операционных отделов, ИТ-подразделений и бизнеса.
 
Ссылка на источник