Robotic process automation (RPA):van routine tot revolutionair

Robotic process automation, of RPA, roept vaak beelden op van robots die auto's in elkaar zetten, of zelfs droids die naast Bob zitten in Accounts Payable. Maar in werkelijkheid is RPA gewoon software die repetitieve, meestal handmatige processen automatiseert en deze nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief uitvoert, waardoor het zeer gewild is in de zakenwereld.

Aangezien de RPA-markt in 2025 naar verwachting $ 7,1 miljard zal bereiken, is het duidelijk dat deze technologie hard op weg is een essentieel hulpmiddel te worden voor ondernemingen om gelijke tred te houden met hun concurrenten. RPA is met name gunstig voor bedrijven die grote hoeveelheden gestructureerde gegevens verwerken, dit zijn specifieke gegevens die zijn opgeslagen in een vooraf gedefinieerde indeling, zoals in een bepaalde cel in een spreadsheet, een veld in een database of een invoer in een online formulier.

RPA in het bedrijfsleven

Tijdens de pandemie stond RPA centraal, omdat bedrijven op zoek waren naar manieren om goederen en diensten te leveren met minder menselijk contact. Veel van deze bedrijven gebruiken RPA nu om supply chain-processen zoals gegevensinvoer, factureringssystemen en after-sales service te automatiseren. RPA biedt niet alleen grote besparingen op kosten en efficiëntie, maar maakt medewerkers ook tijd vrij om zich te concentreren op creatievere taken.

Van zijn oorsprong als een softwaretool die is geprogrammeerd om uitsluitend met gestructureerde gegevens te werken en om herhaalbare bedrijfsprocessen te automatiseren, zijn RPA en de definitie ervan geëvolueerd. Deloitte beschreef RPA onlangs als iets dat "kunstmatige intelligentie - inclusief natuurlijke taalverwerking, machine learning, autonomie en machinevisie - combineert met automatisering."

RPA ontmoet AI

Hoewel sommigen met die definitie zouden kibbelen, lijdt het geen twijfel dat RPA en AI samen een krachtig hulpmiddel zijn. Door gebruik te maken van aspecten van AI zoals computervisie, die digitale afbeeldingen kan "lezen" en gegevens uit documenten kan extraheren, en natuurlijke taalverwerking en semantische analyse, die worden gebruikt om tekst in context te begrijpen en te interpreteren, zet procesautomatisering een enorme stap voorwaarts. Door deze combinatie kunnen systemen gestructureerde en ongestructureerde gegevens begrijpen en leren van miljarden transacties, gegevenspunten en gebruikersfeedback.

Met bijvoorbeeld onkosten- en factuurverwerking kan intelligente automatisering niet alleen voorspelbare, gestructureerde gegevens extraheren uit sjablonen, maar ook tekst uit bonnen lezen, zelfs als deze nauwelijks leesbaar zijn, en semantisch begrip toepassen op facturen. Aangedreven door AI kunnen financiële tools onafhankelijke beslissingen nemen door te begrijpen wat er wordt gekocht, wie het koopt en hoe het moet worden geclassificeerd en verantwoord.

AI-systemen gebruiken opgenomen gegevens om te leren en een breder begrip van bedrijfsscenario's te ontwikkelen, waardoor hun besluitvormings- en voorspellende capaciteiten verder worden verbeterd. Hoe meer informatie er wordt verbruikt, hoe intelligenter ze worden. Hoewel RPA menselijke tussenkomst kan vereisen als het systeem bepaalde soorten gegevens niet herkent, kan AI de situatie verwerken met behulp van context, waardoor een intelligente en geïnformeerde beslissing wordt genomen. RPA is doorgaans beperkt tot op regels gebaseerde taken, terwijl AI is uitgerust met tools om uitzonderingen op de regels te begrijpen.

Wat biedt de toekomst voor RPA en AI?

Als het gaat om bedrijfsautomatisering, voegen zowel RPA als AI waarde toe, maar er zijn specifieke scenario's waarin elke technologie logischer is. Veel onkostenbeheersystemen maken bijvoorbeeld gebruik van RPA om voorspelbare, gestructureerde gegevens te extraheren uit sjablonen, door medewerkers ingevulde onkostenformulieren. Deze automatisering elimineert verdere menselijke betrokkenheid door rapporten te valideren en vervolgens goed te keuren of af te wijzen.

Echter, voor bedrijven met veel ongestructureerde data, als het systeem de data niet kan verwerken en geïnstrueerd moet worden hoe deze te classificeren en te verwerken, is menselijk ingrijpen nog steeds noodzakelijk. In dergelijke gevallen kunnen AI-aangedreven oplossingen de voorkeur hebben, omdat dergelijke tools gemakkelijk ongestructureerde gegevens kunnen lezen, zoals handgeschreven bonnen van zwarte taxi's of contractvoorwaarden van contracten.

Ondanks de bewezen voordelen van RPA en AI, blijven boekhoudkundige en financiële operaties nog steeds achter als het gaat om automatisering. Slechts 12% van de ondervraagde bedrijven gebruikt RPA-tools, terwijl ongeveer 11% AI gebruikt. Als gevolg hiervan hebben bedrijven een enorme kans om de prestaties, productiviteit en efficiëntie te verbeteren door middel van automatisering - iets dat zakelijk zinvol is voor elke organisatie.