Автоматизация достигает нового уровня благодаря сочетанию роботизации бизнес-процессов (RPA) и искусственного интеллекта (AL). Взаимодополняя друг друга, технологии RPA и AL позволяют не только повторять рутинные операции, но и анализировать данные, принимать решения на основе контекста и обучаться на опыте.
В статье рассказываем, как построить эффективную стратегию использования ИИ в RPA:
-
рассматриваем ключевые направления интеграции ИИ в RPA,
-
разбираем примеры применения,
-
выделяем преимущества для бизнеса.
Экспертные комментарии — от команды разработчиков платформы Puzzle RPA.
Что такое технологии RPA и AI
В основе технологии — программные роботы RPA, которые повторяют рутинные, документированные задачи так же, как это делал бы человек, но быстрее, без ошибок и круглосуточно.
Эта технология автоматизирует повторяющиеся задачи в существующих системах за счет имитации действий человека: ввод данных, клики мышью, извлечение информации из экранов приложений, перенос данных между системами.
Для примера: вы можете доверить роботам и чат-ботам обработку счетов, перенос данных между системами, заполнение форм, загрузку и выгрузку отчетов и пр.
RPA работает на уровне пользовательского интерфейса с существующими системами без изменений в инфраструктуре. Технология не требует изменений в бизнес-логике прикладного ПО и ориентирована на операционную эффективность и снижение рутины.
AI (англ. Artificial intelligence, искусственный интеллект, ИИ) представляет собой совокупность методов и технологий, которые позволяют компьютерам распознавать образы и речь, понимать естественный язык, принимать решения на основе данных и обучаться на примерах.
Благодаря постоянному анализу данных ИИ распознает закономерности, учится и постоянно совершенствует свои навыки (особенно, если вы регулярно с ним взаимодействуете и направляете его). Среди его характеристик — адаптивность, прогнозирование, распознавание.
Задачи, которые может выполнить Al, разнообразны: работать в формате чат-бота, анализировать тональности текста, рекомендовать товары, распознавать объектов на изображениях, прогнозировать спрос и пр. ИИ может классифицировать и искать похожие примеры, вести диалоги.
Проще говоря, ИИ пытается «думать» и учиться подобно человеку в пределах заданной области.
Когда RPA и ИИ можно использовать вместе: примеры применения
Разберем, как эти технологии могут вместе работать.
Технологии взаимодополняют друг друга
RPA отлично автоматизирует структурированные, повторяющиеся задачи в рамках существующих систем, а AI добавляет способность к анализу, принятию решений и обработке неструктурированных данных.
Пример совместной работы: AI может распознавать информацию из электронных писем или документов (например, извлечение ключевых полей из счетов или контрактов), а затем RPA берет эти данные и вводит их в ERP или CRM, отправляет уведомления и создаёт задачи в системе управления.
Комментарий эксперта: «Недавно платформу Puzzle RPA дополнил Puzzle GPT. Наши заказчики были заинтересованы в системном продукте с модулем искусственного интеллекта, и сейчас мы получаем первые отзывы от них. Одним из первых довольных клиентов стала Федеральная налоговая служба России».
Умная автоматизация
RPA снимает нагрузку с сотрудников, выполняя рутинную работу, а AI освобождает людей от скучных задач, давая им возможность заниматься более творческими и стратегическими делами.
Вместе они повышают скорость обработки, точность и масштабируемость процессов.
Умная маршрутизация
AI классифицирует запросы по приоритету и сложности, после чего RPA направляет задачи в нужные процессы или программно запускает соответствующие сценарии автоматизации.
Улучшение качества данных
AI может очищать и нормализовать данные, а RPA затем обеспечивает их движение между системами без потери качества и с соблюдением правил соответствия.
RPA и AL создают более быстрые, точные и масштабируемые процессы, позволяют людям сфокусироваться на ценности и инновациях. Бизнес получает устойчивый прирост эффективности и конкурентных преимуществ.
В архитектурном сочетании
В точки зрения пайплайна данные и документы собираются RPA из систем, затем проходят обработку AI-моделями (OCR, NLP, анализ). После результат возвращается в изначальные системы или инициирует дальнейшие RPA-активности (например, создание задач, уведомления, обновление статусов).
При интеграции RPA выступает в роли оркестра, который запускает AI-процессы по заданию, фильтруя данные и передавая результаты в целевые приложения.
Для логично выстроенной архитектуры на этапах внедрения вам потребуется:
-
определить количество повторяющихся рутинных задач;
-
выбрать места, где дополнительная аналитика дает ценность;
-
внедрить OCR и NLP для распознавания данных;
-
обучить модели на исторических данных;
-
настроить мониторинг и контроль качества.
Примеры реализации RPA и AL в бизнес-процессах
Пример 1: обработка счетов
RPA автоматически выгружает входящие счета из электронной почты, заполняет данные в ERP / платежную систему и отправляет на оплату.
AI распознает неструктурированные данные в счетах (полн. поля, даты, суммы) через OCR и NLP, проверяет соответствие условий и выявляет аномалии (например, несоответствия сумм или поставщиков).
Совместный эффект: сокращается ручная проверка, ускоряются оплаты, снижается количество ошибок и штрафов за просрочку.
Пример 2: обработка требований клиентов
RPA переносит данные из CRM в систему обслуживания запросов и создает задачи для сотрудников.
AI анализирует текстовые обращения клиентов, классифицирует направление запроса (техническая поддержка, возврат, жалоба) и автоматически рекомендует маршрут для обработки.
Совместный эффект: ускоряется реагирование и повышается точность маршрутизации.
Пример 3: кредитный скоринг и мониторы риска
RPA собирает данные кредитной заявки из разных систем и заполняет формы в скоринговую систему.
AI оценивает риск по историческим данным, дает прогноз по вероятности дефолта и выявляет подозрительную активность.
Совместный эффект: ускоряется проверка заявки с более точной оценкой риска.
Пример 4: управление кадровыми процессами
RPA переносит данные о кандидатах между ATS, HRMS и бухгалтерией, обновляет статусы в реестрах.
AI анализирует резюме и сопроводительные письма, оценивает соответствие требованиям и предлагает шорт-листы кандидатов.
Совместный эффект: ускоряется процесс найма, улучшается качество отбора.
Пример 5: обслуживание клиентов через чат-боты и стимулирование спроса
RPA создает задачи в бэк-офисе на обработку запросов, извлекает данные из систем для оперативной обработки.
AI отвечает на частые вопросы в чат-боте, распознает намерения клиента и предлагает персонализированные решения.
Совместный эффект: уменьшение нагрузки на операторов колл-центра и повышение удовлетворенности клиентов.
Пример 6: финансовые декларации и комплаенс
RPA берет на себя сбор и консолидирование документов для аудита.
AI распознает документы, классифицирует их типы. При обнаружении несоответствий и аномалий автоматически создает предупреждения.
Совместный эффект: ускоряется аудит и улучшается контроль рисков.
В чем отличия RPA от искусственного интеллекта
RPA и ИИ легко подружить, однако следует понимать различия этих технологий. Эксперты Puzzle RPA выделили четыре базовых критерия.
В уровне абстракции
Пока RPA работает на уровне операций и интерфейсов пользователя, AI работает на уровне данных, моделей и выводов.
В гибкости
RPA эффективна для хорошо описанных, определенных повторяющихся действий. AI справляется с неопределенностью, анализом и обучением.
В требованиях к данным
RPA не требует больших наборов данных для начала. AI часто требует больших и разнообразных данных для обучения.
В процессных ролях
RPA автоматизирует рутинные шаги, в то время как AI может принимать решения, предсказывать последствия, кластеризовать данные, улучшать процессы через самообучение.
Корпоративная платформа, сочетающая RPA и AL вместе: критерии выбора и преимущества
Как выбирать подходящие решения - советами делятся эксперты Puzzle RPA.
Начните с оценки задач
Если задача предсказуемая и повторяющаяся — RPA может быть основой. Если есть потребность в анализе данных, распознавании, принятии решений — добавляйте AI.
Учитывайте наличие данных
Наличие датасетов для обучения AI упрощает внедрение. Если базы знаний нет, можно ограничиться RPA или базовой автоматизацией.
Определите требования к скорости изменений
Для сильно динамичных процессов AI может позволить адаптацию без ручной перенастройки RPA-ботов.
Рассчитайте коэффициент возврата инвестиций (ROI) и возможные риски
Начинайте с проблем, где выгоды легко измерить. Например, какие показатели вы хотите получить за счет сокращения времени цикла, сокращения ошибок и пр. Затем расширяйтесь на более сложные сценарии.
Преимущества внедрения системы RPA с AL
-
Повышение операционной эффективности
Автоматизация рутинных задач с RPA-ботами упростит текущие операции, в то время как AL-оптимизация даст возможность анализировать эти процессы в контексте прошлого опыта.
Пример: Автоматическая сверка финансовых документов с точностью до 99% сократит время обработки на 70% на основе анализа и базы данных.
-
Ускорение обработки данных и принятия решений
Благодаря обработке больших массивов информации через интеллектуальный анализ данных AI выявляет паттерны и тренды. Вы получаете доступ к предсказательной аналитике, которая прогнозирует спрос, риски или сбои (например, благодаря машинному обучению на основе прошлых данных).
Пример: Платформа предупредит о вероятных задержках поставок за неделю, предлагая альтернативные варианты.
-
Снижение затрат
Благодаря соотношению один RPA-бот вместо 3-5 сотрудников вы получите сократите полную загрузку коллег (англ. FTE, Full-Time Equivalent). Запуск роботов поможет минимизировать ошибки, а AI как дополнительный инструмент снизит стоимость исправления человеческих ошибок (например, в бухгалтерии или юридических документах).
Пример: Банк сократил расходы на проверку соответствиям (комлпаенс) на 40% благодаря AI-сканированию документов.
-
Масштабируемость и гибкость
RPA-боты настраиваются за часы (против месяцев на разработку ПО). Быстрое развертывание процессов обеспечит вам адаптивность под изменения. Подключение AI перестроит логику работы при смене регламентов или рыночных условий.
Пример: Ритейлер за неделю адаптирует цепочку поставок под новые санкции, используя AI-алгоритмы.
-
Персонализированный клиентский опыт
Чат-боты с обработкой естественного языка (англ. NLP, Natural Language Processing) работают с запросами клиентов 24/7, поддерживая контекст диалога. Благодаря AI-рекомендациям вы получаете анализ поведения клиентов для точечных предложений (например, как у Netflix или Amazon).
Пример: Телеком-компания повысила NPS на 25%, внедрив AI-систему подбора тарифов.
-
Улучшение безопасности и контроля
Мониторинг аномалий через AI выявляет подозрительные действия (например, кибератаки или мошеннические транзакции). В это время RPA проводит автоматический аудит и проверяет соблюдение регламентов (например, GDPR или SOX).
Пример: Обнаружение несанкционированного доступа к данным проводится в 3 раза быстрее стандартных систем.
-
Глубокая аналитика и инсайты
Когнитивная аналитика через AI генерирует отчеты с выводами на естественном языке. RPA занимается автоматизацией отчетности и собирает данные из разных источников (CRM, ERP, Excel) в единый шаблон.
Пример: Вы получаете прогноз доходности инвестиционного портфеля с динамичными сценариями.
-
Интеграция Legacy (устаревших) систем
RPA действует как «мостик» между старыми системами и современными AI-модулями.
Пример: Вам доступно внедрение AI-аналитики в SAP без дорогостоящего апгрейда.
-
Конкурентное преимущество
Ускорение time-to-market происходит благодаря быстрым тестам гипотез через автоматизацию (например, AI-симуляция спроса на новый продукт). Для вас открывается перспектива дифференциации, т.е. возможность предлагать инновационные сервисы (например, роботизированный колл-центр).
Комбинация AI + RPA создает «цифрового сотрудника», который не просто автоматизирует задачи, но и постоянно обучается, минимизирует издержки и открывает новые возможности для бизнеса.
Вложения окупаются за 6–18 месяцев за счет роста производительности и сокращения затрат.
Заключение
Интеграция искусственного интеллекта в RPA-технологии открывает возможность для динамичной оптимизации бизнес-процессов, превращая автоматизацию из набора повторяемых действий в интеллектуальную систему управления потоками работ.
-
Правильная архитектура,
-
качественные данные,
-
устойчивые методы мониторинга
позволяют достигать высокой производительности, адаптивности и прозрачности операций.
Главное — помните о необходимости стратегического подхода. Начинайте внедрение RPA и ИИ с пилотных проектов, постепенно расширяйте охват. Внедряйте методы проверки и работайте над качеством данных. В совокупности с выполнением требований по инфобезопасности вы сможете прийти к новым корпоративным стандартам рабочих процессов.
