RPA-succes ontdekken: 3 bewezen manieren waarop robots traditionele oplossingen overtreffen

In toenemend competitieve markten is aanpassen de enige manier waarop bedrijven voorop kunnen blijven. Om in staat te zijn aan te passen, moeten organisaties snel en efficiënt kunnen bewegen.

In een wereld gekenmerkt door technologische disruptie, heeft efficiëntie de centrale podiumplaats ingenomen.

Tot voor kort hadden zakelijke leiders slechts een paar, dure opties om efficiëntieproblemen aan te pakken; ze huurden meer mensen in, kochten een derde-partij oplossing, en/of pasten hun enterprise resource planning (ERP)-systeem aan. Robotic process automation (RPA) biedt een kans om de processen die tot inefficiëntie leiden te transformeren.

Met RPA kunnen bedrijven software-robots gebruiken om kortere ontwikkelcycli te creëren en robuustheid te verhogen, voor een lagere prijs.

Vandaag de dag leren leiders hoe ze zakelijke resultaten kunnen bereiken door werk te verdelen tussen mensen en robots, hun respectieve sterktes entsprechend gebruikmakend. Bijvoorbeeld, veel processen omvatten herhalende, vervelende taken alsook hogere-niveau, goed-getrainde cognitie. Wanneer organisaties taken passend verdelen tussen robots en mensen, kunnen de resultaten overweldigend zijn.

In dit artikel, deel één in een twee-delige serie, zullen we focussen op drie unattended automatiseringsscenario's waarin organisaties processen op de achtergrond draaien, met weinig tot geen menselijke interventie. Deze video geeft een snelle herinnering hoe unattended en attended automatisering verschillen:

Deel twee in deze serie zal focussen op RPA use cases voor attended automatisering waarin werknemers met robots samenwerken, in real-time op hun lokale PCs.

Hier zijn drie unattended automatiseringsscenario's waar robots onafhankelijk processen initieren en voltooien.

1. Volledig autonoom verwerken: Exception-based

De behoefte om massive hoeveelheden data te verwerken presenteert een van de helderste use cases voor RPA. In dit voorbeeld focussen we op enkele van onze ziektekostenverzekeraars die grote volumes claims en facturen verwerken.

Data is opgeslagen over meerdere systemen, sommige legacy en sommige modern, wat werknemers dwingt informatie van systeem naar systeem te verplaatsen, updatend en verifierend onderweg. Automatisering is moeilijk omdat veel systemen geen API's hebben die eenvoudige integratie toelaten.

Met RPA kunnen ziektekostenverzekeraars, en bedrijven met vergelijkbare problemen, deze processen automatiseren om te draaien zonder enige behoefte aan menselijke input.

Typisch zullen een of meer robots op virtuele machines of op back-office computers zitten en een unattended automatisering draaien. Administrators kunnen het schema instellen in hun RPA-platform en het optimale aantal robots toewijzen om de claims en facturen te verwerken en de service-level agreement (SLA) van het bedrijf te halen. Dit kan eenvoudig in UiPath Orchestrator. Mensen zijn niet betrokken, behalve om zeldzame uitzonderingen af te handelen die Orchestrator aan aangewezen gebruikers zal signaleren.

Ondanks dat mensen niet aanwezig zijn, is een unattended automatisering typisch veiliger dan een handmatig proces omdat je data-toegang kunt beperken tot de robot.

Tegelijkertijd bieden best practice coding principles complete, nauwkeurige audits voor compliance.

Met robots continu werkend, zijn mensen vrij om hogere-orde activiteiten uit te voeren. Mensen die hun tijd eerder besteedden aan het verplaatsen en valideren van data, kunnen nu focussen op initiatieven die dieper denken vereisen, sneller reageren op verschuivende eisen van verzekerden. Gesprekken met klanten hebben de tijd en ruimte om te ontwikkelen, en werknemers kunnen focussen op het creëren van een betere klantervaring.

2. Mens-voorbereid verwerken: Set it and forget it

Sommige processen hebben menselijke input nodig om te starten, maar vereisen langzame, handmatige arbeid om te voltooien. Met RPA kunnen organisaties mensen alleen betrekken wanneer ze nodig zijn.

Wanneer een mens het proces start en het doorgeeft aan een robot om te voltooien, krijg je het beste van menselijke creativiteit en software-efficiëntie.

Mensen kunnen focussen op hoog-niveau denken, wetende dat robots levering garanderen met best-in-class documentatie en notificaties.

Hier is een voorbeeld van hoe een hypotheekbedrijf dit type automatisering gebruikt:

In de Verenigde Staten vereist het typische huiskoopproces dat leners routinematig hypotheektaxaties bestellen die onpartijdige schattingen van elk huiswaarde geven. Ondanks hun belang, is het bestellen van taxaties herhalend en foutgevoelig.

Erger nog, als een hypotheektaxatie te laat besteld wordt, kan het het hele leningproces vertragen en zelfs risico lopen op gevolgen van de Consumer Financial Protection Bureau of andere overheidsinstanties.

Het probleem van taxaties komt neer op de inherent beperkingen van menselijke arbeid.

Menselijke logica is nodig om het proces te starten, maar het voltooien ervan vereist herhalende, handmatige stappen. Met RPA kan een mens het proces starten door precies aan te geven wanneer de taxatie besteld moet worden, de juiste add-ons te specificeren, en de taxatiebedrijf te kiezen.

Een hypotheektaxatie duurt misschien maar tien minuten om te voltooien, maar de echte waarde voor leners is het besparen van honderdduizenden dollars door ervoor te zorgen dat minder leningen escalatie vereisen vanwege vertraagde taxaties. Tegelijkertijd kunnen werknemers orders sneller voltooien en nauwer met huis kopers samenwerken, zodat klanten de antwoorden krijgen die ze nodig hebben.

Duik dieper in het voorbeeld (boven): Het Volledig Geautomatiseerde Bedrijf Is Hier (en Zo Ziet Het Er Uit)

3. Mens in de lus: Validatie

Veel inefficiënte processen presenteren geen duidelijke RPA use cases omdat ze intermitterende, maar noodzakelijke, menselijke oordeelvorming vereisen.

Met het juiste RPA-platform kun je echter een automatisering bouwen die dynamisch menselijke input vraagt wanneer problemen opduiken, zodat mensen alleen ingrijpen wanneer nodig.

Neem een accounts payable (AP)-afdeling, bijvoorbeeld. AP-afdelingen zitten vaak vast herhalend facturen te verwerken en selecties van data te uploaden naar een ERP als SAP. De meerderheid van de facturen die AP-afdelingen verwerken zijn non-standaard, wat betekent dat ze papieren documenten, faxes of PDF's kunnen zijn – vol met ongestructureerde data in verschillende formaten.

De handmatige arbeid is zwaar en traag voor mensen, en de complexiteit maakt het verwerken van facturen uitdagend voor traditionele automatiseringstools.

Met optical character recognition (OCR) en machine learning (ML) modellen kan RPA deze facturen interpreteren en sleutelinformatie voor verwerking uithalen. Soms kan een robot een bepaald stuk data niet matchen aan een bekend datatype (zoals factuurbedrag). In plaats van het proces te laten falen en een gebruiker de hele factuur te laten reviewen, kan de unattended robot een signaal sturen naar een mens dat input nodig is. In deze human-in-the-loop (soms aangeduid als "human in the middle") scenario, kan de mens dan reviewen en de taken voltooien voordat de robot weer overneemt.

Met deze use case in gedachten, kan de AP-afdeling een geautomatiseerde, unattended robot met een menselijke fail-safe implementeren. De unattended robot gebruikt OCR om facturen te verwerken en data naar SAP te uploaden, maar als de OCR een veld niet duidelijk kan zien, kan de robot gebruikers via e-mail notificeren dat het proces hun verificatie nodig heeft. AP-werknemers hoeven alleen in te grijpen als noodzakelijk, zodat ze hun tijd kunnen besteden aan kritischere taken zoals budgettering en planning.

Naarmate de mens de uitzonderingen midden-in-het-proces verheldert, worden die veranderingen teruggevoerd in het ML-model, wat leert van de activiteiten van de mens. Eenmaal het model hergetraind is, heeft het geen menselijke interventie meer nodig om dat scenario de volgende keer af te handelen wanneer het er tegenaan loopt.

Een proces dat voorheen ondoordringbaar leek voor automatisering, presenteert een overtuigende RPA use case. Met een mens in het midden, kun je menselijke betrokkenheid reduceren tot validatie, en dan kan ML het nog verder reduceren.

De workforce van de toekomst creëren

Volledig voordeel uit automatisering halen vereist dat organisaties herdefiniëren hoe ze denken over hun processen en de arbeid die nodig is om ze te voltooien. Als je 'automation first' denkt, kan digitale transformatie een bereikbaar doel worden in plaats van een aspiratie.

De workforce van de toekomst zal een hybride zijn van menselijke en robotarbeid, en de meest effectieve organisaties zullen elk probleem benaderen door eerst de graad van automatisering te overwegen die ze zullen gebruiken. Organisaties excelleren dankzij hun mensen, en hoe meer organisaties hun menselijke workforce kunnen vrijmaken om creatief werk te doen, des te meer zullen ze slagen. Een hybride, digitale workforce stelt mensen in staat om meer menselijk, en succesvoller te zijn dan ooit tevoren.

Blijf op de hoogte voor deel twee om te leren hoe attended robots naast mensen kunnen werken om automatisering zelfs in de meest dynamische processen mogelijk te maken.

Wil je meer leren? Doe mee aan onze "Attended vs Unattended Automation" webinar