Vad är intelligent automatisering?

Intelligent automatisering kan revolutionera affärsverksamheten genom att kombinera automatiseringsteknik och AI för att förbättra effektiviteten, spara kostnader och förbättra noggrannheten. Data visar att nästan hälften av alla företag använder automatisering på något sätt för att minska antalet fel och påskynda det manuella arbetet. Intelligent automatisering tar denna trend till nästa nivå. Det är viktigt för företag att förstå dess definition och olika tillämpningar eftersom den spelar en avgörande roll för företag över hela världen.

Vad är intelligent automatisering (IA)?

Intelligent automatisering kallas ibland intelligent processautomatisering och kombinerar artificiell intelligens (AI) och automatisering för att förbättra och effektivisera affärsprocesserna. Intelligent automatisering använder en kombination av tekniker, såsom robotprocessautomatisering (RPA), maskininlärning (ML) och bearbetning av naturligt språk (NLP), för att automatisera repetitiva uppgifter och extrahera insikter från data under processen.

Intelligent automatisering kan förbättra en affärsprocess genom att låta automatiseringen ta sig an uppgifter som dataregistrering, dokumentbearbetning och allt mer komplexa svar från kundtjänst. En organisation kan till exempel använda artificiell intelligensstyrd bearbetning av naturligt språk och andra maskininlärningsalgoritmer för att automatisera kundtjänstinteraktioner och snabbt lösa frågor utan manuella insatser. Eller så kan ett försäkringsbolag använda intelligent automatisering för att dirigera dokument genom en anspråksprocess utan att anställda behöver övervaka den. Automatiseringar som dessa och många andra kan tillämpas inom en mängd olika branscher, t.ex. inom ekonomi, sjukvård, produktion och detaljhandel. Intelligent automatisering kan tillhandahålla betydande fördelar men kräver noggrann planering och styrning för att säkerställa framgång.

Vad är intelligent automatisering (IA)?

• Artificiell intelligens/maskininlärning
• Integreringsplattform
• Robotprocessautomatisering

Intelligent automatisering resulterar i nöjda kunder, lägre kostnader och förbättrade affärsprocesser

Viktiga lärdomar

• Intelligent automatisering är tillämpningen av avancerad maskininlärning och artificiell intelligens för att automatisera repetitiva manuella uppgifter.
• Intelligent automatisering tillämpas för kundinriktade verksamheter som kundtjänst, men även interna verksamheter som administration av inköpsorder.
• De främsta fördelarna med IA är snabbhet, kostnadsbesparingar och eliminering av fel i en repetitiv uppgift. IA kan också identifiera trender och föreslå förbättringar över tid.
• En utmaning med intelligent automatisering är teknisk, som omfattar integrering av system och utbildning av ML-algoritmer. Den andra utmaningen är mänsklig som kommunicerar organisatoriska förändringar i hur människor arbetar.
• För att implementera IA krävs en kombination av tekniker, från integrerings- och affärsprocessplattformar till AI-chattrobotar och sakernas internetsensorer.

Förklaring av intelligent automatisering

Intelligent automatisering är en vidareutveckling av automatisering av affärsprocesser. Det är möjligt tack vare den nya tillgången till molnbaserade AI-verktyg, som maskininlärning, taligenkänning, bearbetning av naturligt språk och datorseende. Med hjälp av dessa kan företag automatisera uppgifter som en gång var för komplexa eller mänskligt centrerade för maskiner att utföra.

Dessa uppgifter kan omfatta att hantera en kundtjänstinteraktion med hjälp av en chattrobot som kan förstå avsikter och leverera svar med hjälp av en generator för naturligt språk eller att framgångsrikt vägleda ett dokument genom många överlämningar i ett försäkringsärende. Båda uppgifterna utförs med en AI-modell som har tränats på stora mängder data för att fatta beslut och ge rekommendationer. Denna kombination av robotprocessautomatisering och artificiell intelligens kan eliminera repetitiva uppgifter som inte är helt förutsägbara, vilket förbättrar en process samtidigt som anställda kan fokusera mer på värdefullt och nyanserat arbete.

Hur fungerar intelligent automatisering?

Intelligenta automatiseringssystem är utformade för att hjälpa företag att arbeta mer effektivt. En intelligent automatiseringsprocess kan till exempel hjälpa en kund att få ett snabbt svar från en chattrobot utan manuella åtgärder, eller en affärspartner att få en automatiserad inköpsorder baserad på låga lagernivåer. Den gör detta genom att aktivera ett arbetsflöde som spårar affärsdata i realtid och sedan använder artificiell intelligens för att fatta beslut eller rekommendera nästa steg. Den är utformad för att hjälpa och förstärka mänskligt beslutsfattande genom att presentera fakta som är organiserade för att bidra till bättre beslut, eller genom att utföra repetitiva uppgifter som annars upptar en medarbetares tid och fokus.

De viktigaste verktygen i intelligent automatisering är programvara för affärsprocessautomatisering, operativa data och AI-tjänster. AI-algoritmerna tränas med operativa data så att de kan ta sig an en mängd olika uppgifter, t.ex. att ge datorseende i en lagerprocess, lägga till avvikelsedetektering i snabba finansiella transaktioner eller ge nyanserade chattrobotsvar i kundkonversationer och överlämning till en medarbetare vid rätt tidpunkt.

I alla dessa fall bidrar intelligent automatisering till att ge lugn effektivitet och färre fel i ett företags hektiska dagliga transaktioner. Samtidigt kan maskininlärningsalgoritmerna med tiden lära sig att identifiera trender i affärsdata och till och med föreslå förbättringar av ett arbetsflöde.

Varför är intelligent automatisering viktig?

Intelligent automatisering är viktigt eftersom det hjälper företag att hitta en högre effektivitetsnivå, samtidigt som det möjliggör mer kontakt med kunder och andra intressenter. Med AI-styrd synlighet, ljud, språk och följsamhet kan intelligent automatisering hjälpa företag att skapa bättre kundrelationer, få anställda undvika stressigt arbete och ge dem information så att de tryggt kan fatta beslut mitt i den fartfyllda affärsverksamheten.

Föreställ dig konkurrensfördelarna med en tillverkningsautomatisering som förutspår ett förestående funktionsfel, beställer delarna och schemalägger underhållet – allt baserat på insamling av dagliga affärsdata och utan att kräva mänsklig expertis. Eller en bokslutsverksamhet som förstår sammanhang i text och lagrar dokument för att uppfylla lagstadgade krav. Exemplen är många från olika branscher som bank, leveranslogistik eller modehandel. Fördelarna ökar i takt med att maskininlärningsalgoritmerna som driver intelligent automatisering ständigt lär sig från sina datamängder, vilket förbättrar eller föreslår optimering av processdesign över tid.

Intelligent automatisering kontra robotprocessautomatisering (RPA)

Intelligent automatisering omfattar mer än bara robotprocessautomatisering (RPA). RPA är en typ av automatisering som använder programvarurobotar för att efterlikna mänskliga åtgärder och automatisera repetitiva uppgifter. Intelligent automatisering kombinerar däremot flera tekniker, inklusive integreringsplattform som en tjänst (iPaaS), artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och bearbetning av naturligt språk (NLP) för att automatisera komplexa processer som kräver människoliknande beslutsfattande. Intelligent automatisering automatiserar inte bara repetitiva uppgifter utan hjälper även människor att fatta bättre beslut genom att tillhandahålla insikter, rekommendationer och förutsägelser baserat på analyser av stora datamängder.

9 komponenter för intelligent automatisering

Intelligent automatisering är en kombination av integrering, processautomatisering, AI-tjänster och RPA-teknik som arbetar tillsammans för att utföra upprepade uppgifter och förstärka det mänskliga beslutsfattandet. Intelligent automatisering kan inkludera NLP, ML, kognitiv automatisering, datorseende, intelligent karaktärsigenkänning och processutvinning.

1. Artificiell intelligens (AI): Förmågan hos maskiner, som tränats på stora datamängder, att utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, såsom perception, språk, inlärning och problemlösning.
2. Integreringsplattform som en tjänst (iPaaS): En molnbaserad plattform där organisationer kan integrera olika applikationer, system och datakällor samt automatisera arbetsflöden i hela sitt IT-ekosystem.
3. Robotprocessautomatisering (RPA): Programvarurobotar som kan utföra repetitiva uppgifter, som datainmatning, fakturabearbetning och kundtjänstsvar, med hög noggrannhet och hastighet.
4. Bearbetning av naturligt språk: Maskiners förmåga att förstå, tolka och generera mänskligt språk och göra det möjligt för dem att interagera med människor via chattrobotar, röstassistenter och andra konversationsgränssnitt.
5. Maskininlärning (ML): En delmängd av AI som gör att maskinerna kan lära sig av data och förbättra sina prestanda över tid utan att uttryckligen programmeras.
6. Kognitiv automatisering: Kombinationen av AI- och RPA-tekniker hjälper dig att automatisera komplexa beslutsprocesser som kräver kognitiva förmågor, till exempel mönsterigenkänning och slutledning.
7. Datorseende: Maskinernas förmåga att tolka och analysera visuella data från verkligheten, så att de kan utföra uppgifter som objektigenkänning, bild- och videoanalys samt autonom navigering.
8. Intelligent teckenigenkänning (ICR): Maskinernas förmåga att känna igen och tolka handskriven eller tryckt text, vilket gör det möjligt för dem att automatisera uppgifter som dataposter och dokumentbearbetning.
9. Processutvinning: Användningen av AI- och datautvinningstekniker för att analysera och optimera affärsprocesser, vilket gör det möjligt för organisationer att identifiera ineffektivitet och förbättra verksamhetsresultatet.

Fördelar med intelligent automatisering

Med smart automatisering kan en organisation öka produktiviteten och effektiviteten, förbättra kundupplevelsen, sänka kostnaderna och fatta bättre beslut snabbare. Målet är inte att ersätta mänskliga experter utan att frigöra deras tid för de typer av strategiska och nyanserade aktiviteter som hjälper till att utveckla verksamheten.

1. Förbättrad kundnöjdhet: Ger snabbare och mer korrekta svar på kundservice med hjälp av generering av naturligt språk och frigör HR-personal för att ge mer tid till de tuffaste frågorna.
2. Minskade kostnader: Minskar den tid som krävs för vanliga uppgifter, vilket undanröjer behovet av att betala kunniga medarbetare för mödosamt arbete och automatiserar arbetsuppgifter som kan handla om att ta itu med stora mängder data och dokument.
3. Förbättrat beslutsfattande: Ger insikter och dataanalys i realtid och möjliggör bättre beslutsfattande på direkten och mer välinformerade affärsstrategier.
4. Ökad flexibilitet: Hjälper företag att spåra och snabbt anpassa sig efter förändrade marknadsvillkor och kundbehov, så att de kan ligga steget före konkurrenterna.

Utmaningar med intelligent automatisering

Intelligent automatisering innebär många utmaningar på grund av teknikens komplexitet och dess kontinuerliga utveckling. Dessutom är artificiell intelligens fortfarande ganska nytt som vardagligt programvaruverktyg för företag. När det gäller att implementera intelligent automatisering bör du tänka på utmaningarna i två huvudgrupper – tekniska utmaningar och organisatoriska utmaningar.

Tekniska utmaningar är bl.a.:

• Integreringskomplexitet: Intelligent automatisering kräver ofta integrering med befintliga system och processer, vilket kan vara komplext och tidskrävande. Det kan röra sig om att integrera IA-lösningar med äldre system, hantera flera leverantörer och säkerställa smidiga dataflöden mellan system.
• Datakvalitetsproblem: Intelligent automatisering bygger i stor utsträckning på högkvalitativa data. Organisationer kan kämpa med datasilos, ofullständiga eller felaktiga data eller datasäkerhetsproblem. Dålig datakvalitet kan göra det svårt att uppnå IA-lösningars fulla potential.
• Utmaningar inom styrning och efterlevnad: Organisationer måste se till att IA-lösningarna uppfyller lagstadgade krav och uppfyller interna policyer och procedurer.
• Integrering med äldre system: Många organisationer har gamla system som inte är utformade för att fungera med moderna intelligenta automatiseringstekniker, vilket gör integreringen utmanande och kräver potentiellt kostsam teknisk expertis och anpassat utvecklingsarbete.
• Säkerhetsfrågor: IA-lösningar kan införa nya säkerhetsrisker, särskilt när det gäller att hantera känsliga data eller interagera med andra system. Organisationer måste se till att dessa system är säkra och att de följer relevanta säkerhetsstandarder och protokoll.

Organisationsutmaningar är bl.a.:

• Brist på ledarskap och sponsring: Chefer måste skapa en vision, resurser och ledarskap för att säkerställa att smarta automatiseringsinitiativ lyckas.
• Begränsad förståelse för IA-potential: Många organisationer kanske inte förstår möjligheterna och potentialen med IA fullt ut, vilket leder till missade möjligheter eller orealistiska förväntningar. Ledare måste utbilda sig för att kunna utnyttja den fulla potentialen hos dessa tekniker.
• Brist på talanger: Det kan finnas en brist på kvalificerad arbetskraft som kan utforma, implementera och underhålla IA, vilket gör det svårt att utöka dessa initiativ.
• Förändringshantering: IA kan leda till stora förändringar i processer och arbetsroller, vilket kan vara svårt för de anställda att anpassa sig utan lämplig kommunikation och support. Organisationer måste se till att de anställda förstår IA:s fördelar och att de är förberedda på förändringar.
• Ovisshet om avkastning på investeringen: Det kan vara utmanande att mäta avkastningen på investeringen med intelligent automatisering, särskilt när det gäller mjuka fördelar som ökad produktivitet eller förbättrad kundupplevelse. Organisationer måste fastställa tydliga mätvärden och mål för IA-initiativ och regelbundet utvärdera och rapportera om sina framgångar.

Användningsfall för intelligent automatisering

Intelligent automatisering har ett brett utbud av applikationer inom olika branscher, bland annat sjukvård, ekonomi, detaljhandel, tillverkning samt logistik och transport. Exempel på detta är:

1. AI-styrda chattrobotar kan användas för kundtjänstfrågor, vilket kan ge effektiva lösningar och en enhetlig upplevelse. Den här typen av chattrobotar ” ...ger oss möjlighet att snabbt leverera lösningar för nya kanaler och samtidigt säkerställa att våra kunder har en enhetlig upplevelse, oavsett hur de interagerar med oss”, säger Michael Menendez, vice VD för IT på Exelon Corporation.
2. ML-algoritmer i kombination med sakernas internetsensorer (IoT) för att köra prediktivt underhåll på fabriksgolvet.
3. Digitala robotar som automatiserar repetitiva uppgifter, såsom dataposter, orderbearbetning eller fakturagenerering, för att göra processerna mer effektiva och samtidigt ge feedback i realtid om företaget.
4. Datorseende som kan stödja aktivitetsspårning, som lagernivå, pågående arbete och fordonsförflyttningar inom tillverkning och transport.

Intelligenta automatiseringstekniker

Intelligent automatisering uppnås genom att binda ihop en uppsättning tekniker för att utföra en komplex uppgift. Dessa tekniker bygger på en plattform för processautomatisering och omfattar bl.a.:

1. Robotprocessautomatisering (RPA): Programvarubrobotar som utför enkla, repetitiva uppgifter med hög noggrannhet och hastighet, t.ex. dataposter eller dokumenthantering.
2. Maskininlärningsrobotar: Programvara som integreras med affärssystem för att förenkla repetitiva uppgifter baserat på specifika affärsregler.
3. System för sakernas internet (IoT): Enheter, sensorer och programvara som ansluter och kommunicerar via sakernas internet med en centraliserad hanteringsapplikation.
4. Chattrobotar: AI-styrda chattrobotar som använder bearbetning av naturligt språk för att första avsikten i en text- eller röstkommunikation och utföra lämpliga åtgärder, t.ex. att svara med konversationstext eller röst.
5. Applikationer för textmeddelanden: Textmeddelanden är den klientdel som valts för många kundtjänstinteraktioner eller affärsaviseringsprocesser som hanteras av intelligent automatisering.
6. Integreringstjänster: De här anslutna applikationerna och datakällorna, som är nödvändiga för att automatisera och hantera affärsprocesser med hjälp av IA.
7. IT-infrastruktur: IT-infrastrukturen utgör serverdelen i alla intelligenta automatiseringsprocesser genom att tillhandahålla datorkraft, datahantering, dataintegrering och automatiseringsprogramvara.

Intelligenta automatiseringstekniker

1. RPA-plattform
2. Maskininlärning/AI
3. Sakernas internet
4. Chattrobotar/bearbetning av naturligt språk
5. Textmeddelanden
6. Integreringstjänster
7. Infrastrukturtjänster

Hur man implementerar intelligent automatisering

Intelligent automatisering börjar med processautomatisering och ger sedan AI-styrda verktyg för att utöka automatiseringar över hela verksamheten. Längs vägen behöver människor tid och vägledning för att anpassa sina arbetsdagar till de nya AI-styrda processerna. Så här ser vägen till framgång ut: Först visualiserar du ditt slutmål. Fråga dig själv hur du skulle vilja att en process ska se ut om du kunde ta bort flaskhalsar i prestandan och använda AI för att utföra utvalda uppgifter med stor volym?

När du väl har satt upp ditt mål kan du lära dig eller hitta expertis om de typer av teknikinfrastruktur som gör att du kan utforma och spåra dessa processer och som kan tillhandahålla algoritmer anpassade efter dina specifika behov. Därifrån kan du skapa en strategi och bygga partnerskap. Ni måste anlita interna experter för att gå igenom de minsta detaljerna i affärsinteraktioner för att maximera noggrannheten och värdet av er intelligenta automatisering. Kom ihåg att IA-systemet i vissa fall ersätter mänskligt beslutsfattande och kommunikation med kunder, så det är viktigt med god insikt i processen. Se till att dina IT- och molnpartner från den inre avdelningen är redo att skala upp och utvecklas med dig.

Nästa är förändringshantering. Du måste förbereda dina anställda. En del av IA-implementeringen är att omdefiniera organisationsstrukturen och förbereda kulturen. Allt eftersom automatiseringen ökar kommer vissa vissa manuella uppgifter och klientkommunikation att hanteras. Medarbetarnas tid kommer även att frigöras för att fokusera på mer värdefulla uppgifter och affärsrelationer.

Till sist är det dags att genomföra och iterera. En av fördelarna med intelligent automatisering är att maskininlärningsalgoritmerna fortsätter att förbättras. Se till att du kan fånga in och implementera möjliga förbättringar. Det är lika viktigt att övervaka användarnas feedback och vara beredd på att göra ändringar. För att få ut det mesta av intelligent automatisering krävs en process med ständig återkoppling och iteration.

Framtiden för intelligent automatisering

Framtiden för intelligent automatisering är nära knuten till framtiden för artificiell intelligens, som fortsätter att utvecklas snabbt. I takt med detta kommer kundernas förväntningar på snabbare resultat till lägre kostnader bara att öka.

Drivkraften bland ledande företag är redan stark. Många använder sig av intelligent automatisering framgångsrikt medan andra experimenterar och förfinar sina strategier och förbereder sina organisationer. Precis som alla AI-stödda program är intelligent automatisering en investering i framtiden – och tjuvstarter kommer att förekomma. Men som med alla populära tekniktrender kommer molnleverantörer att börja erbjuda färdiga system för intelligent automatisering baserat på deras plattformar för programvaruintegrering och erbjudanden för automatisering av affärsprocesser.

Förbättra processer och beslutsfattande med intelligent automatisering

Som en del av den allt mer sofistikerade och praktiska tillämpningen av AI-teknik är intelligent automatisering på god väg att bli en kraftfull konkurrensfördel. Det är dags att komma i gång nu. När du gör det vill du ha en partner med dokumenterad erfarenhet inom företagsintegrering och automatisering av affärsprocesser. Oracle har hjälpt företag att automatisera arbetsprocesser i årtionden och har integrerat denna expertis i Oracles molninfrastrukturstjänster (OCI). Du hittar integreringstjänster för OCI som ansluter applikationer och datakällor så att du kan automatisera processer och centralisera hanteringen. Tjänsten erbjuder händelsestyrda arbetsflöden för att automatisera och påskynda godkännanden. OCI erbjuder också molnbaserade AI-tjänster som tränats för specifika arbetsbelastningar, t.ex. bearbetning av naturligt språk, avvikelsedetektering och datorseende, som företag kan tillämpa efter behov.

Frågor och svar om intelligent automatisering

Vad menas med termen ”intelligent automatisering”?

Intelligent automatisering är namnet på en affärsmetod som använder en kombination av tekniker, såsom robotprocessautomatisering (RPA), maskininlärning (ML) och bearbetning av naturligt språk (NLP), för att automatisera repetitiva uppgifter, extrahera insikter från data och möjliggöra datastyrda beslut.

Vad är några exempel på intelligent automatisering?

Intelligent automatisering kan driva en chattrobot för kundtjänst som förstår avsikten med text- eller röstfrågor och erbjuder alternativ. Ett annat exempel kan vara en leverans- eller tillverkningsprocess som använder datorseende för att identifiera objekt korrekt och hjälpa personalen att fatta snabba beslut på direkten.

Är robotprocessautomatisering (RPA) en form av intelligent automatisering?

Nej. Även om de båda används för att automatisera uppgifter, kan du tänka dig intelligent automatisering som en smartare version av robotprocessautomatisering. Där robotprocessautomatisering använder digitala robotar för att göra enkla, repetitiva uppgifter, kan intelligent automatisering utföra mer subtila, människocentrerade uppgifter och ge svar på naturligt språk när det behövs.

Vilka branscher använder intelligent automatisering?

Intelligent automatisering används i nästan alla branscher, inklusive försäkring, investeringar, sjukvård, logistik och tillverkning. Tillämpningen av intelligent automatisering ökar i takt med den ökande kapaciteten hos artificiell intelligens.