Vijf AI-verbeteringen die intelligente automatisering intelligenter maken, door Sarah Burnett

Op AI gebaseerde technologische ontwikkelingen maken intelligente automatisering nog intelligenter:

De term 'intelligente automatisering' doet waarschijnlijk denken aan zelfrijdende auto's. In werkelijkheid zijn er al voorbeelden van intelligente automatisering om ons heen - alomtegenwoordig in bijna alle industrieën en spelen een vaak onzichtbare maar groeiende aanwezigheid in ons dagelijks leven. Ondernemingen onderzoeken talloze manieren om intelligente automatisering te gebruiken om mensen te vervangen bij repetitieve taken, zodat bekwame mensen hun talenten op betere manieren kunnen inzetten. Andere voordelen zijn onder meer verhoogde productiviteit, verbeterde efficiëntie, kostenbesparingen, verbeterde nauwkeurigheid, betere procesresultaten en snellere acties en beslissingen. Bovendien genereert intelligente automatisering inzichten en kansen die bedrijven in staat stellen nieuwe producten, diensten en bedrijven voort te brengen.

Intelligente automatisering combineert kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en automatiseringstechnologieën. In vergelijking met 'gewone' automatisering op basis van scripts of regels, is intelligente automatisering kan worden toegepast op complexere processen; maakt grotere snelheid en nauwkeurigheid mogelijk; en is in staat om informatie te extraheren en lessen af ​​te leiden die kunnen worden ingevoerd in stroomafwaartse processen.

Laten we eens kijken naar een veelvoorkomend voorbeeld van hoe 'gewone' automatisering intelligente automatisering wordt —Intelligente documentverwerking (IDP).

Organisaties die enorme hoeveelheden papier verwerken, zoals financiële instellingen en zorginstellingen, gebruiken al lang optische tekenherkenningstechnologie (OCR) om documenten te scannen en digitale kopieën te maken, maar om informatie uit de documenten te halen, moesten de documenten voldoen aan naar standaardsjablonen zodat tekst uit specifieke velden kan worden geëxtraheerd. Tegenwoordig verbeteren IDP-oplossingen echter de OCR-mogelijkheden met computervisie om gegevens van alle soorten documenten vast te leggen. Text mining en machine learning worden gebruikt om de informatie te classificeren, en natuurlijke taalverwerking (NLP) en deep learning-algoritmen worden gebruikt om relevante gegevens te extraheren, die in downstream-systemen worden ingevoerd.

IDP-oplossingen zijn een perfecte demonstratie van de kracht van intelligente automatisering en bieden een overtuigende waardepropositie voor ondernemingen die worden geconfronteerd met uitdagingen bij het verhogen van de procesefficiëntie en nauwkeurigheid. Het is geen wonder dat de IDP-markt de komende twee jaar naar verwachting zal groeien met een CAGR van 70 tot 80%.

Andere intelligente automatiseringstechnologieën evolueren ook in een snel tempo en voegen een groot aantal belangrijke mogelijkheden toe om ondernemingen te helpen strategische bedrijfsresultaten te behalen en hun concurrentievoordeel te verbeteren. Hier zijn vijf op AI gebaseerde technologische ontwikkelingen die intelligente automatisering nog intelligenter maken:

1. Inhoudverwerking: In de nabije toekomst zullen automatiseringsoplossingen geavanceerdere manieren omvatten om inhoud te verwerken, of het nu in de vorm van afbeeldingen, tekst, spraak of video's is. Geavanceerde beeldherkennings- en verwerkingsmogelijkheden met een combinatie van computervisie en deep learning-algoritmen zullen meer bruikbare informatie uit digitale afbeeldingen, spraak en video's extraheren, analyseren en begrijpen. Tekst- en spraakherkenning die niet alleen interageert via natuurlijke taal, maar ook sentiment en uitingen begrijpt, is al naar voren gekomen. Verdere ontwikkelingen zullen ondernemingen helpen meer informatie te extraheren en te classificeren uit semi-gestructureerde of ongestructureerde gegevensbronnen zoals e-mails en brieven.
2. Online marktplaats voor vooraf gebouwde automatiseringen: Leveranciers zijn begonnen met het bouwen/aanbieden van online marktplaatsen waarmee partners en klanten door de leverancier gevalideerde, vooraf gebouwde herbruikbare automatiseringen kunnen uitwisselen, waaronder robots voor horizontale en branchespecifieke processen (bijv. crediteuren- en claim-/hypotheekverwerking), of integraties met cognitieve vaardigheden zoals als NLP en computervisie. Dit helpt bij het ontwikkelen van een ecosysteem dat gemakkelijke toegang mogelijk maakt tot een grote en groeiende opslagplaats van herbruikbare automatiseringscomponenten om de ontwikkelingstijd voor ondernemingen te verkorten.
3. Automatisering van de automatisering: In deze innovatieve mogelijkheid gebruiken sommige RPA-platforms AI om niet alleen automatiseringsmogelijkheden in bedrijfsprocessen te vinden, maar ook om de optimale procesvariatie te identificeren. We zien ontwikkelingen die dit verder gaan door het automatisch creëren en toevoegen van respectieve automatiseringsworkflows rechtstreeks in de automatiseringsontwerpstudio om verder te verfijnen en te coderen door gebruikers. Dit is een stap voorwaarts in het mogelijk maken van een hoger gebruiksgemak en automatiseringsontwikkeling om ondernemingen te helpen snel op te schalen.
4. Op AI gebaseerde volgende beste actie: Het verhogen van AI-gebaseerde next-best-action-aanbevelingen als aanvulling op Robotic Desktop Automation (RDA). Het verwijst naar het gebruik van AI/ML om patronen te identificeren op basis van klantgedrag/interacties in het verleden en om aanbevelingen te doen voor de volgende beste actie om werknemers te helpen een betere klantenservice te bieden. Dit kan het voorstellen van up-sell/cross-sell-mogelijkheden aan de agent zijn op basis van eerdere interacties of het voorstellen van relevante vragen voor de agent om snellere oplossing van klachten van klanten te vragen.
5. Intelligente werklastverdeling: Intelligente werklastverdeling verwijst naar het vermogen van het platform om ingebedde AI te gebruiken om werkverdelingspatronen te identificeren en te leren de werklast autonoom in de tijd te verdelen. Het platform zou een reeks algoritmen voor taakverdeling kunnen gebruiken om kritieke taken te identificeren en toe te wijzen aan de beschikbare robots in het geval van een verwacht tekort aan middelen.

Vooruitgang in intelligente automatisering is niet beperkt tot op AI gebaseerde mogelijkheden. Leveranciers boeken zelfs kwartaal na kwartaal vooruitgang in productontwikkeling door geavanceerde platformfuncties toe te voegen, zoals robuuste bedieningspanelen, verbeterde runtimecontrole van robots en intelligente controlesystemen voor dynamische werklastverdeling, automatisch schalen en zelfs identificeren van processen voor verdere automatisering.

Intelligente automatisering wordt elke dag slimmer en we hebben nog maar de oppervlakte bekrast met deze korte lijst van vijf prominente verbeteringen. Dat is opwindend nieuws voor bedrijven die klaar zijn om hun onvermijdelijke automatiseringsreis te beginnen of te versnellen.

Over de auteur:Sarah Burnett, Executive Vice President &Distinguished Analyst bij Everest-groep , is voorzitter van BCSWomen en oprichter van AI-versneller voor vrouwen.