Co to jest inteligentna automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja może zrewolucjonizować proces przeprowadzania operacji biznesowych poprzez łączenie technologii automatyzacji i sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i dokładności oraz obniżenia kosztów. Dane pokazują, że niemal połowa firm w jakimś stopniu korzysta z automatyzacji, aby zmniejszyć liczbę błędów i przyspieszyć obróbkę ręczną. Inteligentna automatyzacja idzie o krok dalej. Zrozumienie jej definicji i różnych zastosowań ma kluczowe znaczenie dla firm na całym świecie.

Co to jest inteligentna automatyzacja (IA)?

Inteligentna automatyzacja, nazywana czasami inteligentną automatyzacją procesów, łączy sztuczną inteligencję (SI) z automatyzacją w celu udoskonalenia i usprawnienia procesów biznesowych. W inteligentnej automatyzacji wykorzystuje się kombinację technik, takich jak zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA), uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), do automatyzacji powtarzalnych zadań oraz ekstrakcji spostrzeżeń na podstawie danych.

Inteligentna automatyzacja może usprawnić proces biznesowy, automatyzując wykonywanie niektórych zadań, takich jak wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i udzielanie coraz bardziej złożonych odpowiedzi podczas obsługi klienta. Na przykład organizacja może wykorzystywać oparte na sztucznej inteligencji przetwarzanie języka naturalnego i inne algorytmy uczenia maszynowego do automatyzacji interakcji w procesie obsługi klienta i szybkiego udzielania odpowiedzi na zapytania bez udziału człowieka. Towarzystwo ubezpieczeniowe może również zastosować inteligentną automatyzację w celu przekazywania dokumentów w procesie rozpatrywania wniosków o wypłatę odszkodowania bez konieczności nadzorowania przez pracowników. Taka lub podobna automatyzacja może być stosowana w wielu branżach, na przykład finansach, opiece zdrowotnej, produkcji i handlu detalicznym. Inteligentna automatyzacja może przynieść znaczące korzyści, jednak jej sukces wymaga starannego zaplanowania i realizacji.

Co to jest inteligentna automatyzacja (IA)?

• Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe
• Platforma integracji
• Zrobotyzowana automatyzacja procesów

Inteligentna automatyzacja przyczynia się do zwiększenia poziomu zadowolenia klientów, obniżenia kosztów i usprawnienia procesów biznesowych

Kluczowe wnioski

• Inteligentna automatyzacja oznacza zastosowanie zaawansowanego uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do automatyzacji powtarzających się zadań wykonywanych ręcznie.
• Inteligentna automatyzacja jest stosowana zarówno w operacjach skierowanych do klienta, takich jak obsługa klienta, jak i operacjach wewnętrznych, takich jak zarządzanie zamówieniami zakupu.
• Głównymi zaletami IA są szybkość, oszczędność kosztów i eliminacja błędów w powtarzalnym zadaniu. Po pewnym czasie AI może także służyć do określania trendów i proponowania ulepszeń.
• Jednym z wyzwań inteligentnej automatyzacji jest techniczna kwestia obejmująca integrację systemów i trenowanie algorytmów uczenia maszynowego. Drugim wyzwaniem jest czynnik ludzki związany ze zmianami organizacyjnymi w sposobie pracy ludzi.
• Wdrożenie IA wymaga połączenia technologii, takich jak platformy integracji i procesów biznesowych czy chatboty SI i czujniki Internetu rzeczy.

Wyjaśnienie dotyczące inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja stanowi owoc ewolucji automatyzacji procesów biznesowych. Jest to możliwe dzięki niedawno wprowadzonym chmurowym narzędziom SI, takim jak uczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie obrazów. Umożliwiają one firmom automatyzację zadań, które kiedyś uważano za zbyt złożone lub skoncentrowane na człowieku, aby mogły być wykonywane przez maszyny.

Do zadań tych może należeć obsługa interakcji z obsługą klienta za pomocą chatbota, który potrafi zrozumieć intencje i udzielić odpowiedzi przy użyciu generatora języka naturalnego lub z powodzeniem przeprowadzić procedurę obsługi dokumentów dotyczących roszczenia ubezpieczeniowego. Oba zadania są wspomagane przez model SI, który przetrenowano z użyciem ogromnych ilości danych, aby nauczyć go podejmowania decyzji i przekazywania zaleceń. Takie połączenie zrobotyzowanej automatyzacji procesów i sztucznej inteligencji może wyeliminować powtarzające się, ale nie w pełni przewidywalne zadania, usprawniając jednocześnie proces oraz umożliwiając pracownikom skupienie się na pracy o wysokiej wartości i pełnej niuansów.

Jak działa inteligentna automatyzacja?

Inteligentne systemy automatyzacji zostały zaprojektowane tak, aby pomóc firmom zwiększyć wydajność. Na przykład dzięki procesowi inteligentnej automatyzacji klient może uzyskać szybką odpowiedź od chatbota bez udziału człowieka, a partner biznesowy otrzyma automatyczne zamówienie zakupu na podstawie niskiego stanu zapasów. W tym celu należy włączyć przepływ pracy, który śledzi dane biznesowe w czasie rzeczywistym, a następnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji lub zalecania najlepszych dalszych działań. Jest to zaprojektowane tak, aby wspomagać i usprawniać podejmowanie decyzji przez ludzi poprzez prezentowanie zorganizowanych faktów, które ułatwiają podejmowanie lepszych decyzji, lub poprzez realizację powtarzających się zadań, które zabrałyby czas i zaprzątnęłyby uwagę zajmującego się nimi pracownika.

Głównymi narzędziami wprowadzania inteligentnej automatyzacji są oprogramowanie do automatyzacji procesów biznesowych, dane operacyjne i usługi SI. Algorytmy SI są trenowane przy użyciu danych operacyjnych, dzięki czemu mogą wykonywać różne zadania, takie jak rozpoznawanie obrazów w procesie inwentaryzacji, dodawanie wykrywania anomalii do przebiegających w szybkim tempie transakcji finansowych lub udzielanie pełnych niuansów odpowiedzi chatbota w rozmowach z klientami i terminowe przekazywanie dokumentów pracownikowi.

We wszystkich tych przypadkach inteligentna automatyzacja pomaga zwiększyć wydajność i ograniczyć liczbę błędów w codziennych transakcjach biznesowych przeprowadzanych w szalonym tempie. W tym czasie algorytmy uczenia maszynowego mogą się uczyć, aby wykrywać trendy w danych biznesowych, a nawet sugerować udoskonalone przepływy pracy.

Dlaczego inteligentna automatyzacja jest ważna?

Inteligentna automatyzacja jest ważna, ponieważ pomaga firmom osiągnąć większą wydajność nawet podczas pogłębiania kontaktów z klientami i innymi interesariuszami. Dzięki opartej na sztucznej inteligencji wizualizacji, dźwiękowi, językowi i responsywności, inteligentna automatyzacja może pozwolić firmom na budowanie lepszych relacji z klientami, pozwalając pracownikom uniknąć pracochłonnej pracy i przedstawiając im informacje, które sprawią, że będą sprawnie podejmować decyzje dotyczące przebiegających w szybkim tempie operacji biznesowych.

Wyobraź sobie przewagę konkurencyjną automatyzacji produkcji, która przewiduje zbliżającą się awarię, zamawia części i planuje konserwację, a wszystko to dzięki zbieraniu codziennych danych biznesowych i bez udział człowieka. Lub operację zamknięcia finansowego, która rozumie zależności w danym tekście i przechowuje dokumenty w celu zapewnienia zgodności z przepisami. Przykładowe sposoby zastosowania w takich branżach, jak bankowość, logistyka wysyłki czy sprzedaż detaliczna odzieży. Korzyści są stałe, ponieważ algorytmy uczenia maszynowego, które leżą u podstaw inteligentnej automatyzacji, stale uczą się na podstawie zestawów danych, udoskonalając lub sugerując po pewnym czasie optymalizacje projektu procesu.

Inteligentna automatyzacja a zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

Inteligentna automatyzacja to nie tylko zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA). RPA to rodzaj automatyzacji, w którym wykorzystuje się roboty oprogramowania do naśladowania działań człowieka i automatyzowania powtarzających się zadań. Inteligentna automatyzacja łączy natomiast kilka technologii, w tym platformę integracji jako usługę (iPaaS), sztuczną inteligencję (SI), uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w celu automatyzacji złożonych procesów wymagających podejmowania decyzji przez człowieka. Inteligentna automatyzacja nie tylko automatyzuje powtarzające się zadania, ale także pomaga ludziom w podejmowaniu lepszych decyzji poprzez dostarczanie analiz, zaleceń i prognoz opartych na analizie dużych zbiorów danych.

9 elementów inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja to połączenie integracji, automatyzacji procesów, usług SI i technologii RPA, które współpracują ze sobą w celu realizacji powtarzalnych zadań i usprawnienia procesu podejmowania decyzji przez ludzi. Inteligentna automatyzacja może obejmować NLP, uczenie maszynowe, automatyzację poznawczą, rozpoznawanie obrazów, inteligentne rozpoznawanie znaków i eksplorację procesów.

1. Sztuczna inteligencja (SI): zdolność maszyn, przetrenowanych na dużych zbiorach danych, do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak postrzeganie, język, uczenie się i rozwiązywanie problemów.
2. Platforma integracji jako usługa (iPaaS): oparta na chmurze platforma, która pozwala organizacjom integrować różne aplikacje, systemy i źródła danych oraz automatyzować przepływy pracy w całym ekosystemie informatycznym.
3. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA): boty oprogramowania, które mogą szybko i dokładnie wykonywać powtarzające się zadania, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur i udzielanie odpowiedzi na pytania klientów.
4. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): zdolność maszyn do rozumienia, interpretowania i generowania języka ludzkiego, umożliwiająca im interakcję z ludźmi za pośrednictwem chatbotów, asystentów głosowych i innych interfejsów konwersacyjnych.
5. Uczenie maszynowe (ML): podzbiór sztucznej inteligencji, który pozwala maszynom uczyć się na podstawie danych i zwiększać wydajność w czasie bez konieczności ich jawnego programowania.
6. Automatyzacja poznawcza: połączenie technologii SI i RPA w celu automatyzacji złożonych procesów decyzyjnych wymagających zdolności poznawczych, takich jak rozpoznawanie wzorców i rozumowanie.
7. Rozpoznawanie obrazów: zdolność maszyn do interpretowania i analizowania danych wizualnych ze świata rzeczywistego, umożliwiająca im wykonywanie zadań, takich jak rozpoznawanie obiektów, analiza obrazów i filmów oraz autonomiczna nawigacja.
8. Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR): zdolność maszyn do rozpoznawania i interpretowania tekstu pisanego odręcznie lub drukowanego, umożliwiająca im automatyzację zadań, takich jak wprowadzanie danych i przetwarzanie dokumentów.
9. Eksploracja procesów: wykorzystanie technik sztucznej inteligencji i eksploracji danych do analizowania i optymalizacji procesów biznesowych umożliwiające organizacjom identyfikację nieefektywności i poprawę wydajności operacyjnej.

Zalety inteligentnej automatyzacji

Dzięki inteligentnej automatyzacji organizacja może zwiększyć produktywność i wydajność, poprawić obsługę klienta, obniżyć koszty i szybciej podejmować lepsze decyzje. Celem nie jest zastąpienie człowieka, ale zwolnienie czasu potrzebnego na podejmowanie strategicznych i zróżnicowanych działań, które pomagają rozwijać przedsiębiorstwo.

1. Poprawa zadowolenia klientów: szybsze i dokładniejsze odpowiedzi na pytania klientów dzięki generowaniu języka naturalnego, co pozwala pracownikom poświęcić więcej czasu na najtrudniejsze odpowiedzi.
2. Obniżone koszty: skrócenie czasu potrzebnego na realizację typowych zadań eliminujące konieczności płacenia wykwalifikowanym pracownikom za wykonywanie codziennej pracy oraz automatyzujące zadania, które mogą obejmować łączenie ogromnych ilości danych i dokumentów.
3. Usprawniony proces podejmowania decyzji: zapewnienie wglądu w dane i analizy w czasie rzeczywistym umożliwiające bieżące podejmowanie lepszych decyzji oraz realizowanie bardziej świadomych strategii biznesowych.
4. Zwiększenie zwinności: pomaga firmom śledzić zmieniające się warunki rynkowe i potrzeby klientów oraz szybko dostosowywać się do nich, aby prześcignąć konkurencję.

Wyzwania związane z inteligentną automatyzacją

Inteligentna automatyzacja wiąże się z wieloma wyzwaniami ze względu na złożoność technologii i jej ciągły rozwój, a sztuczna inteligencja jako narzędzie oprogramowania dla przedsiębiorstw jest wciąż dość nowym rozwiązaniem. Rozważmy dwa główne obszary wyzwań związanych z wdrożeniem inteligentnej automatyzacji, tj. wyzwania techniczne i organizacyjne.

Wyzwania techniczne obejmują:

• Złożoność integracji: inteligentna automatyzacja często wymaga integracji z istniejącymi systemami i procesami, co może być złożone i czasochłonne. Może to obejmować integrację rozwiązań IA ze starszymi systemami, zarządzanie wieloma dostawcami i zapewnianie płynnego przepływu danych między systemami.
• Problemy z jakością danych: inteligentna automatyzacja opiera się w dużym stopniu na danych wysokiej jakości, a organizacje mogą mieć problemy z silosami danych, niekompletnymi lub niedokładnymi danymi lub kwestiami bezpieczeństwa danych. Niska jakość danych może utrudnić osiągnięcie pełnego potencjału rozwiązań IA.
• Wyzwania związane z zarządzaniem i zgodnością z przepisami: przedsiębiorstwa muszą zadbać o to, aby rozwiązania IA spełniały wymogi prawne oraz były zgodne z wewnętrznymi zasadami i procedurami.
• Integracja ze starszymi systemami: wiele organizacji ma starsze systemy, które nie są zaprojektowane do pracy z nowoczesnymi technologiami inteligentnej automatyzacji, co sprawia, że integracja staje się trudna i może wymagać kosztownej wiedzy technicznej oraz podejmowania niestandardowych prac rozwojowych.
• Zagadnienia związane z bezpieczeństwem: rozwiązania IA mogą stwarzać nowe zagrożenia dla bezpieczeństwa, szczególnie jeśli chodzi o obsługę danych wrażliwych lub interakcję z innymi systemami. Organizacje muszą zapewnić bezpieczeństwo i zgodność tych systemów z odpowiednimi standardami i protokołami zabezpieczeń.

Wyzwania organizacyjne obejmują:

• Brak kierownictwa i sponsoringu: wyższa kadra kierownicza musi zapewnić wizję, zasoby i przywództwo, aby inicjatywy w zakresie inteligentnej automatyzacji powiodły się.
• Ograniczone rozumienie potencjału IA: wiele organizacji może nie w pełni rozumieć możliwości i potencjał IA, co może doprowadzić do utraty szans lub nierealnych oczekiwań. Liderzy muszą się uczyć, aby w pełni wykorzystać potencjał tych technologii.
• Niedobory pracowników: istnieje niedobór wykwalifikowanych specjalistów, którzy mogą projektować, wdrażać i utrzymywać IA, co utrudnia skalowanie tych inicjatyw.
• Zarządzanie zmianami: IA może prowadzić do znaczących zmian w procesach i rolach zawodowych, do których pracownikom może być trudno się dostosować bez odpowiedniej komunikacji i wsparcia. Organizacje muszą upewnić się, że pracownicy rozumieją korzyści płynące z IA i są przygotowani na zmiany.
• Niepewność zwrotu z inwestycji: pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) w inicjatywy inteligentnej automatyzacji może być trudny, szczególnie jeśli chodzi o miękkie korzyści, takie jak zwiększona produktywność lub lepsza obsługa klienta. Organizacje muszą ustanowić jasne wskaźniki i cele dla inicjatyw związanych z IA oraz regularnie oceniać i raportować postępy.

Przykładowe sposoby stosowania inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja ma szeroki zakres zastosowań w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, handlu detalicznym, produkcji oraz logistyce i transporcie. Przykłady:

1. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą być używane do obsługi zapytań klientów i pytań technicznych, co może zapewnić efektywne rozwiązania i spójną obsługę. Ten typ chatbota „[...] pozwala nam szybko dostarczać rozwiązania dla nowych kanałów, zapewniając jednocześnie spójną obsługę klientów bez względu na sposób interakcji z nami” — mówi Michael Menendez, wiceprezes ds. IT w Exelon Corporation.
2. Algorytmy ML, połączone z czujnikami Internetu rzeczy (IoT), umożliwiają uruchamianie konserwacji predykcyjnej na hali produkcyjnej.
3. Cyfrowe boty automatyzujące powtarzające się zadania, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie zamówień lub generowanie faktur, w celu zwiększenia efektywności procesów i dostarczenia informacji zwrotnych na temat działania przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym.
4. Rozpoznawanie obrazów, które może wspierać śledzenie działań produkcyjnych i transportowych, takich jak stan zapasów, produkcja w toku i ruchy pojazdów.

Technologie inteligentnej automatyzacji

Inteligentną automatyzację osiąga się poprzez połączenie zestawu technologii w celu wykonania złożonego zadania. Technologie te, oparte na platformie automatyzacji procesów, obejmują:

1. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA): boty oprogramowania, które wykonują proste, powtarzalne zadania z dużą dokładnością i prędkością, na przykład podczas wprowadzania danych lub zarządzania dokumentami.
2. Boty wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego: programy oprogramowania integrujące się z systemami biznesowymi i upraszczające powtarzalne zadania na podstawie określonych reguł biznesowych.
3. Systemy Internetu rzeczy (IoT): urządzenia, czujniki i oprogramowanie, które łączą się i komunikują przez IoT za pomocą scentralizowanej aplikacji zarządzania.
4. Czatboty: czatboty oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego do zrozumienia intencji w komunikacji tekstowej lub głosowej i podjęcia odpowiednich działań, w tym odpowiedzi za pomocą rozmowy tekstowej lub głosowej.
5. Aplikacje do obsługi wiadomości tekstowych: przesyłanie wiadomości tekstowych to rozwiązanie wybierane w przypadku wielu interakcji związanych z obsługą klienta lub procesów powiadomień biznesowych zarządzanych przez inteligentną automatyzację.
6. Usługi integracji: integrują aplikacje i źródła danych, co jest niezbędne do automatyzacji i zarządzania procesami biznesowymi przy użyciu IA.
7. Infrastruktura informatyczna: stanowi podstawę każdego procesu inteligentnej automatyzacji dzięki udostępnianiu mocy obliczeniowej, zarządzania danymi, integracji danych i oprogramowania do automatyzacji.

Technologie inteligentnej automatyzacji

1. Platforma RPA
2. Uczenie maszynowe / sztuczna inteligencja
3. Internet rzeczy
4. Czatboty / przetwarzanie języka naturalnego
5. Przesyłanie wiadomości tekstowych
6. Usługi integracji
7. Usługi infrastrukturalne

Jak wdrożyć inteligentną automatyzację

Inteligentna automatyzacja zaczyna się od automatyzacji procesów, a następnie wprowadza narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w celu objęcia automatyzacją całej firmy. W trakcie realizacji tego przedsięwzięcia pracownicy będą potrzebować czasu i wskazówek, jak dostosować swoją pracę do nowych procesów opartych na sztucznej inteligencji. Oto jak osiągnąć sukces: na początek zwizualizuj swój cel końcowy. Zadaj sobie pytanie, jak wyglądałby proces po usunięciu przeszkód ograniczających wydajność i wykorzystaniu sztucznej inteligencji do wykonywania wybranych, masowych zadań?

Po sformułowaniu celu samodzielnie lub we współpracy z ekspertami zdobądź informacje na temat infrastruktury technologicznej, która pozwoli Ci projektować i śledzić te procesy oraz dostarczy algorytmy, które można dostosować do konkretnych potrzeb. Posiadając tę wiedzę, możesz stworzyć strategię i zbudować partnerstwo. Aby osiągnąć maksymalną dokładność i wartość inteligentnej automatyzacji, należy wykorzystać wewnętrznych ekspertów do opisania najdrobniejszych szczegóły interakcji biznesowych. Pamiętaj, że system IA w niektórych przypadkach zastąpi podejmowanie decyzji przez ludzi i komunikację z klientami, dlatego ważne jest dogłębne poznanie procesu. Teraz czas, aby się upewnić, czy partnerzy zaplecza informatycznego i środowiska chmurowego są gotowi do zwiększania skali działania i rozwijania się wraz z Twoją firmą.

Następna kwestia to zarządzanie zmianami. Musisz przygotować swoich pracowników. Częścią każdego wdrożenia IA jest przedefiniowanie struktury organizacyjnej i przygotowanie kultury w firmie. Wraz ze wzrostem zakresu automatyzacji obsługiwane będą niektóre ręczne zadania i komunikacja z klientem, a pracownik będzie poświęcać większość czasu na ważniejsze zadania i relacje biznesowe.

Nadszedł czas na realizację i iterację. Jedną z zalet inteligentnej automatyzacji jest to, że algorytmy uczenia maszynowego powinny nadal się doskonalić. Upewnij się, że masz sposób na uchwycenie i wdrożenie możliwych usprawnień. Równie ważne jest monitorowanie opinii użytkowników i przygotowywanie się do wprowadzania zmian. Maksymalne wykorzystanie inteligentnej automatyzacji wymaga ciągłego zbierania informacji zwrotnej i powtarzania całego procesu.

Przyszłość inteligentnej automatyzacji

Przyszłość inteligentnej automatyzacji będzie ściśle związana z przyszłością sztucznej inteligencji, której znaczenie ciągle rośnie. Oczekiwania klientów dotyczące szybszych wyników przy niższych kosztach będą rosły.

Dynamika wiodących firm już jest olbrzymia. Wiele z nich z powodzeniem wdraża inteligentną automatyzację, inne eksperymentują i udoskonalają strategie i przygotowują organizacje. Jak każdy program wspierany przez sztuczną inteligencję, inteligentna automatyzacja to inwestycja w przyszłość i nie obędzie się bez falstartów. Jednak podobnie jak w przypadku wszystkich trendów technologicznych, dostawcy usług w chmurze zaczną proponować gotowe systemy do inteligentnej automatyzacji oparte na swojej platformie integracji oprogramowania i ofercie automatyzacji procesów biznesowych.

Usprawnienie procesów i podejmowania decyzji przy użyciu inteligentnej automatyzacji

W ramach rosnącego poziomu złożoności i praktycznych zastosowań technologii SI inteligentna automatyzacja ma szansę stać się potężną przewagą konkurencyjną. Czas, aby rozpocząć już teraz. Gdy to zrobisz, będziesz potrzebować partnera z udokumentowanym doświadczeniem w integracji przedsiębiorstw i automatyzacji procesów biznesowych. Oracle od dziesięcioleci pomaga firmom automatyzować procesy pracy i firma ta wbudowała tę wiedzę w usługi Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Znajdziesz tu usługi integracji OCI, które integrują aplikacje i źródła danych, pomagając automatyzować procesy i centralizować zarządzanie. Usługa umożliwia przepływy pracy oparte na zdarzeniach w celu automatyzacji i przyspieszenia wydawania zgód. OCI zapewnia również usługi sztucznej inteligencji oparte na chmurze, przetrenowane w zakresie wykonywania konkretnych zadań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, wykrywanie anomalii i rozpoznawanie obrazów, które firmy mogą zastosować w razie potrzeby.

Często zadawane pytania dotyczące inteligentnej automatyzacji

Co oznacza termin „inteligentna automatyzacja”?

Inteligentna automatyzacja to nazwa stosowana w praktyce biznesowej i wykorzystująca różne techniki, takie jak zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA), uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), do automatyzacji powtarzalnych zadań oraz wyprowadzania wniosków i podejmowania decyzji na podstawie danych.

Jakie są przykłady inteligentnej automatyzacji?

Inteligentnej automatyzacji można użyć do wprowadzenia chatbota do obsługi klienta, który rozumie intencje pytań tekstowych lub głosowych i zapewnia różne możliwości odpowiedzi. Innym przykładem może być proces wysyłki lub produkcji, w którym wykorzystywane jest rozpoznawanie obrazów do dokładnego identyfikowania obiektów i który pomaga pracownikom szybko podejmować bieżące decyzje.

Czy zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) jest jedną z form inteligentnej automatyzacji?

Nie. Oba te systemy są wykorzystywane do automatyzacji zadań, ale inteligentną automatyzację można traktować jako inteligentniejszą wersję zrobotyzowanej automatyzacji procesów. Zrobotyzowana automatyzacja procesów wykorzystuje boty cyfrowe do wykonywania prostych, powtarzających się zadań, a inteligentna automatyzacja może wykonywać bardziej subtelne, ukierunkowane na człowieka zadania i w razie potrzeby udzielać odpowiedzi w języku naturalnym.

W jakich branżach wykorzystuje się inteligentną automatyzację?

Inteligentna automatyzacja jest wykorzystywana niemal w każdej branży, w tym ubezpieczeniach, inwestycjach, opiece zdrowotnej, logistyce i produkcji. Zastosowanie inteligentnej automatyzacji rośnie wraz ze wzrostem możliwości sztucznej inteligencji.