Robotische Procesautomatisering (RPA): Routinetaak transformeren naar revolutionaire efficiëntie

Er zijn nog steeds genoeg kansen te beslaan wanneer het om RPA-technologie gaat.

Robotische procesautomatisering, of RPA, roept vaak beelden op van robots die auto's monteren, of zelfs droiden die naast Bob in Accounts Payable zitten. Maar in de realiteit is RPA simpelweg software die repetitieve, typisch handmatige processen automatiseert en ze nauwkeurig, efficiënt en kosteneffectief uitvoert – wat het hoogst begeerd maakt in de zakelijke wereld.

Gegeven dat de RPA-markt verwacht wordt $7,1 miljard te bereiken tegen 2025, is het duidelijk dat deze technologie snel een essentieel instrument wordt voor enterprises om tempo te houden met peers. RPA is bijzonder voordelig voor bedrijven die grote hoeveelheden gestructureerde data verwerken, wat specifieke data is opgeslagen in een vooraf gedefinieerd formaat, zoals in een bepaalde cel in een spreadsheet, een veld in een database, of een entry in een online formulier.

RPA in het bedrijfsleven

Tijdens de pandemie heeft RPA center stage ingenomen, toen bedrijven naar manieren zochten om goederen en diensten te leveren met verminderde menselijke contact. Veel van deze bedrijven gebruiken RPA nu om supply chain-processen te automatiseren zoals data-invoer, factureringssystemen en na-verkoop servicediensten. Niet alleen biedt RPA geweldige kosten- en efficiëntiebesparingen, maar het vrijmaakt ook werknemerstijd om te focussen op meer creatieve taken.

Vanaf oorsprong als een softwaretool geprogrammeerd om uitsluitend met gestructureerde data te werken en herhaalbare zakelijke processen te automatiseren, hebben RPA en zijn definitie zich ontwikkeld. Described RPA onlangs als iets dat "kunstmatige intelligentie combineert – inclusief natural language processing, machine learning, autonomics, en machine vision – met automatisering."

RPA ontmoet AI

Terwijl sommigen met die definitie zouden twisten, is er geen twijfel dat RPA en AI samen een krachtig instrument zijn. Door aspecten van AI als computer vision te gebruiken, die digitale afbeeldingen kan "lezen" en data uit documenten kan extraheren, en natural language processing en semantische analyse, die ingezet worden om tekst in context te begrijpen en te interpreteren, maakt procesautomatisering een enorme sprong vooruit. Deze combinatie stelt systemen in staat gestructureerde en ongestructureerde data te begrijpen, en te leren van miljarden transacties, datapunten en gebruikersfeedback.

Bij kosten- en factuurverwerking kan intelligente automatisering bijvoorbeeld niet alleen voorspelbare, gestructureerde data uit getemplatiseerde formulieren extraheren, het kan tekst van bonnen lezen, zelfs als nauwelijks leesbaar, en semantisch begrip toepassen op facturen. Aangedreven door AI, kunnen financiële tools onafhankelijke beslissingen nemen door te begrijpen wat er gekocht wordt, wie het koopt, en hoe het geclassificeerd en geboekt moet worden.

AI-systemen gebruiken geïngeste data om te leren en een breder begrip van zakelijke scenario's te ontwikkelen, wat hun besluitvorming en voorspellende capaciteiten verder verbetert. Hoe meer informatie geconsumeerd wordt, des te intelligenter ze groeien. Terwijl RPA menselijke interventie kan vereisen als het systeem bepaalde datatypen niet herkent, kan AI de situatie verwerken door context, wat een intelligente en geïnformeerde beslissing levert. RPA is typisch beperkt tot regelgebaseerde taken, terwijl AI uitgerust is met tools om uitzonderingen op de regels te begrijpen.

Wat is er volgende voor RPA en AI?

Wanneer het om zakelijke automatisering gaat, voegen zowel RPA als AI waarde toe, maar er zijn specifieke scenario's waar elke technologie meer zin heeft. Bijvoorbeeld, veel kostenbeheersystemen benutten RPA om voorspelbare, gestructureerde data uit getemplatiseerde, door werknemers ingevulde kostenformulieren te extraheren. Deze automatisering elimineert verdere menselijke betrokkenheid door te valideren en vervolgens rapporten te goedkeuren of te verwerpen.

Echter, voor bedrijven met veel ongestructureerde data, als het systeem de data niet kan verwerken en geïnstrueerd moet worden over hoe het te classificeren en verwerken, is menselijke interventie nog steeds noodzakelijk. In dergelijke gevallen kunnen AI-aangedreven oplossingen preferabel zijn, omdat dergelijke tools ongestructureerde data gemakkelijk kunnen lezen, zoals handgeschreven bonnen van zwarte taxi's of contracttermijnen uit contracten.

Ondanks de bewezen voordelen van RPA en AI, lopen boekhoudings- en financiële operaties nog achter op het gebied van automatisering. Slechts 12% van geënteerde bedrijven benut RPA-tools, terwijl ruwweg 11% AI inzet. Als resultaat hebben bedrijven een massive kans om prestaties, productiviteit en efficiëntie te verbeteren door automatisering – iets dat zakelijk zinvol is voor elke organisatie.