Vijf cruciale AI-innovaties die intelligente automatisering tillen

AI-gebaseerde technologische vooruitgang maakt intelligente automatisering nog intelligenter:

De term 'intelligente automatisering' doet waarschijnlijk denken aan zelfrijdende auto's. In realiteit zijn voorbeelden van intelligente automatisering al overal om ons heen — pervasief in bijna alle industrieën en een vaak onzichtbare maar groeiende aanwezigheid in ons dagelijks leven. Enterprises verkennen talloze manieren om intelligente automatisering te gebruiken om mensen in repetitieve taken te vervangen, waardoor gespecialiseerde mensen hun talenten op betere manieren kunnen inzetten. Andere voordelen zijn versterkte productiviteit, verbeterde efficiëntie, kostenbesparing, verbeterde nauwkeurigheid, betere procesuitkomsten, en snellere acties en beslissingen. Bovendien genereert intelligente automatisering inzichten en kansen die enterprises in staat stellen nieuwe producten, diensten en bedrijven te spawnen.

Intelligente automatisering融合t kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en automatiseringstechnologieën. Vergeleken met 'gewone' gescriptte of regels-gebaseerde automatisering, kan intelligente automatisering toegepast worden op complexere processen; stelt grotere snelheid en nauwkeurigheid in staat; en is capabel informatie te extraheren en learnings af te leiden die in downstream-processen gevoed kunnen worden.

Laten we kijken naar een veelvoorkomend voorbeeld van hoe 'gewone' automatisering intelligente automatisering wordt — Intelligent Document Processing (IDP).

Organisaties die enorme hoeveelheden papier verwerken — financiële en gezondheidszorginstellingen, bijvoorbeeld — hebben lang optical character recognition (OCR) technologie gebruikt om documenten te scannen en digitale kopieën te creëren, maar om informatie uit de documenten te halen, moesten de documenten voldoen aan standaard-templates zodat tekst uit specifieke velden geëxtraheerd kon worden. Vandaag de dag verbeteren IDP-oplossingen OCR-capabilities met computer vision om data van alle typen documenten te vangen. Text mining en machine learning worden gebruikt om de informatie te classificeren, en natural language processing (NLP) en deep learning algoritmes worden gebruikt om relevante data te extraheren, wat in downstream-systemen gevoed wordt.

Een perfecte demonstratie van de kracht van intelligente automatisering, bieden IDP-oplossingen een overtuigende value proposition voor enterprises die uitdagingen ervaren in het verhogen van proces-efficiëntie en nauwkeurigheid. Het is geen wonder dat de IDP-markt verwacht te groeien met een CAGR van 70 tot 80% de komende twee jaar.

Andere intelligente automatiseringstechnologieën evolueren ook op een rap tempo, met een hoop cruciale capabilities toevoegend om enterprises te helpen strategische zakelijke uitkomsten te bereiken en hun competitieve voordeel te verbeteren. Hier zijn vijf AI-gebaseerde technologische vooruitgangen die intelligente automatisering nog intelligenter maken:

1. Content-verwerking: In de nabije toekomst zullen automatiseringsoplossingen meer geavanceerde manieren omvatten om content te verwerken, of het nu in de vorm van afbeeldingen, tekst, spraak of video's is. Geavanceerde beeldherkenning en verwerkingscapabilities met een combinatie van computer vision en deep learning algoritmes zullen meer nuttige informatie uit digitale afbeeldingen, spraak en video's extraheren, analyseren en begrijpen. Tekst- en spraakherkenning die niet alleen via natuurlijke taal interacteert maar ook sentiment en uitingen begrijpt, is al emerged. Verdere ontwikkelingen zullen enterprises helpen meer informatie te extraheren en classificeren uit semi-gestructureerde of ongestructureerde databronnen zoals e-mails en brieven.
2. Online marktplaats voor pre-built automatisering: Vendors hebben begonnen met het bouwen/aanbieden van online marktplaatsen die partners en klanten in staat stellen vendor-gevalideerde pre-built herbruikbare automatisering uit te wisselen, inclusief robots voor horizontale en industrie-specifieke processen (bijv., accounts payable en claims/hypotheekverwerking), of integraties met cognitieve vaardigheden zoals NLP en computer vision. Dit helpt een ecosysteem ontwikkelen om gemakkelijke toegang te bieden aan een groot en groeiend archief van herbruikbare automatiseringscomponenten om ontwikkeltijd voor enterprises te reduceren.
3. Het automatiseren van de automatisering: In deze innovatieve capability, gebruiken sommige RPA-platforms AI om niet alleen automatiseringskansen in zakelijke processen te vinden, maar ook de optimale procesvariatie te identificeren. We zien ontwikkelingen die dit verder nemen door automatisch respectieve automatiseringsworkflows in de automatiseringsdesign-studio te creëren en toe te voegen om verder verfijnd en gecodeerd te worden door gebruikers. Dit is een stap vooruit in het mogelijk maken van hogere ease-of-use en automatiseringsontwikkeling om enterprises te helpen snel op te schalen.
4. AI-gebaseerde next-best-action: Toenemende AI-gebaseerde next-best-action aanbevelingen ter complementing van Robotic Desktop Automation (RDA). Het verwijst naar het gebruik van AI/ML om patronen te identificeren gebaseerd op eerdere klantgedrag/interacties en aanbevelingen te doen voor de next-best-action om medewerkers te helpen betere klantenservice te leveren. Dit kan omvatten het voorstellen van up-sell/cross-sell kansen aan de agent gebaseerd op eerdere interacties of het voorstellen van relevante vragen voor de agent om snellere resolutie van klanklachten te vragen.
5. Intelligente workload-balancing: Intelligente workload-balancing verwijst naar de capaciteit van het platform om ingebouwde AI te gebruiken om werkverdelingspatronen te identificeren en te leren om de workload autonoom over tijd te verdelen. Een reeks load-balancing algoritmes kan door het platform ingezet worden om kritieke taken te identificeren en toe te wijzen aan beschikbare robots in geval van een verwachte resource-krapte.

Vooruitgang in intelligente automatisering is niet beperkt tot AI-gebaseerde capabilities. In feite maken vendors kwartaal-na-kwartaal stappen in productontwikkeling, met geavanceerde platform-functies toevoegend zoals robuuste control-panels, verbeterde robot-runtime-control, en intelligente controle-systemen voor dynamische workload-balancing, auto-scaling, en zelfs het identificeren van processen voor verdere automatisering.

Intelligente automatisering wordt elke dag slimmer, en we hebben maar de oppervlakte afgeschraapt met deze snelle lijst van vijf prominente vooruitgangen. Dat is opwindend nieuws voor enterprises die klaar zijn om hun onvermijdelijke automatiseringsreis te beginnen of te versnellen.

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