ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И РОБОТИЗАЦИИ В АВТОМАТИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTIZATION IN THE AUTOMATION OF BUSINESS PROCESSES

Elizaveta Solodchenko

Bachelor of the Department of of Production Management and Logistics Higher School og Economics – Branch,

Russia, Nizhny Novgorod

АННОТАЦИЯ

Данное исследование посвящено анализу влияния использования искусственного интеллекта и системы роботизации на оптимизацию и автоматизацию бизнес-процессов, что в дальнейшем влияет на конкурентное преимущество компании. В статье рассматривается важность таких инноваций, как информационные технологии, для поддержания конкурентоспособности и достижения максимальной производительности. В этом исследовании изучается, влияют ли инструменты информационных технологий (искусственный интеллект, машинное обучение, роботизация, автоматизация) на бизнес-процессы компании. Работа включает анализ совместного использования искусственного интеллекта и RPA. Результаты показывают, что влияние информационных технологий на бизнес-процессы компании помогает им адаптироваться к новым условиям и перейти на новый, более современный уровень ведения бизнеса.

ABSTRACT

This study analyzes the impact of the use of artificial intelligence and robotization systems on the optimization and automation of business processes, which further affects the competitive advantage of the company. The article discusses the importance of innovations such as information technology in maintaining competitiveness and achieving maximum productivity. This study examines whether information technology tools (artificial intelligence, machine learning, robotization, automation) affect a company's business processes. The work includes an analysis of the joint use of artificial intelligence and RPA. The results show that the impact of information technology on the company's business processes helps them adapt to new conditions and move to a new, more modern level of doing business.

Ключевые слова: бизнес-процесс, автоматизация бизнес-процесса, искусственный интеллект, роботизация.

Keywords: business process, business process automation, artificial intelligence, robotization.

Введение

По данным информационного портала «DataProt»: «к 2027 году мировой рынок искусственного интеллекта достигнет 267 миллиардов долларов [5].  И на данный момент 37% компаний применяют ИИ-технологии в своей работе и для улучшения бизнес-процессов». Более того, были выпушены прогнозы на январь 2021 год: стратегии данных и аналитики для управления, масштабирования и трансформации цифрового бизнеса [4,5]:

К 2024 году 30% организаций будут вкладывать средства в платформы управления данными и аналитикой, тем самым увеличивая влияние на новые  возможности повышения эффективности бизнес-процессов. Большинство организаций попытаются реализовать программы обмена данными на основе доверия, но только 15% добьются успеха и превзойдут своих коллег по большинству бизнес-показателей. Современные RPA-системы могут полностью или частично автоматизировать работу, которую раньше приходилось делать вручную. Ожидается, что глобальная автоматизация процессов робототехники на рынке BFSI достигнет 1,1230 млн долларов к 2025 году, а в период с 2019 по 2025 год ожидается рост CAGR на 31,3%, согласно новому отчету «Grand View Research, Inc.» [3].

Таким образом, особую актуальность представляет изучение методов автоматизации бизнес-процессов с помощью внедрения информационных технологий, которые в свою очередь сокращают издержки, повышают производительность, устраняют лишние процессы, и вводятся не только в кризисные ситуации, но на долгосрочную перспективу.

Цель исследования: данное исследование направлено на анализ влияния искусственного интеллекта и системы RPA на реинжиниринг и автоматизацию бизнес-процессов, на способ работы организации.

Были использованы следующие методы:

1. Изучение применение инструментов IT и их особенностей в сфере бизнес-процессов
2. Анализ работы ИИ и RPA по отдельности в автоматизации бизнес-процессов
3. Анализ работы инструментов ИИ и RPA совместно в автоматизации бизнес-процессов

Литературный обзор

Доказательства, недавно представленные T. Таулли, показывают, что роботизированная автоматизация процессов (RPA) может быть быстрой отправной точкой с низким уровнем риска для автоматизации процессов, основанных на устаревших системах [9]. Боты могут извлекать данные из ручных систем без API в цифровые процессы, обеспечивая более быстрые и эффективные результаты. Роботизированная автоматизация процессов позволяет предприятиям создавать настоящие виртуальные рабочие силы, которые обеспечивают гибкость и эффективность бизнеса. Виртуальная рабочая сила, состоящая из программных роботов, которые могут выполнять бизнес-задачи в корпоративных приложениях, становится неотъемлемой частью большей рабочей силы предприятия. Он управляется так же, как и любая другая команда в организации, и может взаимодействовать с людьми так же, как другие сотрудники взаимодействуют друг с другом. Виртуальные работники (роботы) выполняют бизнес-процессы, как и человек, но за меньшее время, с большей точностью и за небольшую часть стоимости. В свете всего этого RPA, вероятно, окажет значительное влияние на рабочее место, потому что все больше и больше повторяющихся процессов будет автоматизировано. Одним из возможных последствий может стать растущая потеря рабочих мест. По прогнозам «Forrester», к 2025 году автоматизация программного обеспечения приведет к потере 9% рабочих мест в мире или 230 миллионов человек. [2]

Асатиани и Гарсия показывают, что последние достижения в области машинного интеллекта развивают мир бизнес-процессов. За последнее десятилетие наблюдается устойчивый прогресс в автоматизации бизнес-процессов под эгидой «роботизированной автоматизации процессов» (RPA). Однако в настоящее время мы находимся на переломном этапе в этой эволюции, поскольку появляется новая парадигма под названием «Интеллектуальная автоматизация процессов» (IPA), в которой технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) используются для улучшения результатов бизнес-процессов. . Ожидается, что к 2023 году отрасль управления бизнес-процессами (BPM) приблизится к 16 миллиардам долларов. Благодаря недавним достижениям в области машинного обучения и искусственного интеллекта (AI) автоматизация шагов в бизнес-процессе, получившая название Robotic Process Automation (RPA) - претерпевает радикальную трансформацию. Отрасли, которые больше всего хотят внедрить автоматизацию, - это транспорт, производство, упаковка и отгрузка, обслуживание клиентов, финансы и здравоохранение. [1]

Таким образом, можно сделать вывод, что информационные технологии изменили рынок и способ управления бизнес-процессами, теперь для эффективной работы и управлением компании невозможно представить без внедрения современных технологий в работу.

Материалы и методы

В свое время Искусственный Интеллект был концепцией, разделенной на основные области применения. Некоторые из этих областей включают обработку естественного языка, автоматическое программирование, робототехнику, компьютерное зрение, автоматическое доказательство теорем, интеллектуальный поиск данных и т.д. В настоящее время эти сферы настолько обширны, что каждую из них можно рассматривать как отдельную область. ИИ сейчас лучше всего описать как группу основных идей, которые подчеркивают многие из вышеперечисленных сфер [7]. Технологии искусственного интеллекта проникают в обрабатывающую промышленность и объединяют физический и виртуальный миры с помощью киберфизических систем. Использование ИИ делает производственную отрасль умной и способной решать современные задачи, такие как настраиваемые требования, сокращение времени выхода на рынок и увеличение количества датчиков, используемых в оборудовании [6]. Использование гибких роботов в сочетании с искусственным интеллектом позволяет упростить производство различных продуктов. Методы искусственного интеллекта (такие как интеллектуальный анализ данных) способны анализировать большие объемы данных в реальном времени, собранные с различных датчиков. Также с помощью ИИ можно наладить бизнес-процессы, проанализировать и устранить «узкие» места, тем самым довести процесс до автоматизации [8].

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта и на основе подхода машинного обучения можно исследовать и извлекать информацию для классификации, связывания, оптимизации, группировки, прогнозирования, выявления закономерностей и т.д., учитывая их объем. Что касается применимости ИИ, система RPA постепенно добавляла к своим функциям автоматизации реализации алгоритмов или методов ИИ, применяемых в определенных контекстах (например: планирование ресурсов предприятия, учет, человеческие ресурсы) для классификации, распознавания, категоризации и т. д. [10] Возможности применения алгоритмов и методов искусственного интеллекта, стоит применять в четко определенных, стабилизированных и зрелых процессах, например, в стратегических областях, ориентированных на задачи клиентов, повышение производительности сотрудников (оптимизация рутинных задач), повышение точности категоризации и маршрутизации. процессы, улучшающие взаимодействие с клиентами и сотрудниками, совершенствование аналитического анализа данных, сокращение случаев мошенничества и уплаты «штрафов» за несоблюдение сроков или процедур, установленных государственными учреждениями. Программное обеспечение RPA запрограммировано для обработки таких функций, как регистрация, выставление счетов или передача данных, без понимания их логики.  Исчерпав многие малоценные возможности, доступные благодаря такой простой автоматизации на основе задач, организации теперь стремятся внедрять решения следующего поколения. Они используют множество передовых технологий и данных, таких как искусственный интеллект, чтобы сделать автоматизацию более умной, и повысить ценность организации. Программное обеспечение RPA объединяет и обрабатывает данные в соответствии с более продвинутыми или интеллектуальными технологиями. Когда ИИ завершает свои функции с необработанными данными, RPA отправляет ответы в целевые системы [9].

Результаты

Резюмируя, можно сказать, что с помощью технологий интеллектуальной автоматизации организации могут трансформировать бизнес-процессы - не только достигая более высокой скорости и точности, но также автоматизируя прогнозы и решения на основе структурированных и неструктурированных входов. Сила интеллектуальной автоматизации выходит на первый план, когда RPA объединяет с искусственным интеллектом для создания приложений, которые выходят за рамки рутины и превращаются в инновационные: от сбора и обработки данных до анализа и принятия контекстных решений. И коренным образом влияют на дальнейшее построение бизнес-процессов и их изменчивость.

Заключение

Выделены основные преимущества использования информационных технологий в работе организации и их влияния на оптимизацию и автоматизацию бизнес-процессов. Было сказано, что в совокупности работы искусственного интеллекта и RPA можно добиться максимального результата и автоматизировать бизнес-процессы с наименьшим риском для компании и исключением ошибки, нежели если данные системы будут работать отдельно. Они также положительно отразятся на работе бизнес-процессов компании, но в то же время не так эффективны по отдельности.

Список литературы:

1. Asatiani A. ,García J. Business Process Management: Blockchain and Robotic Process Automation Forum: BPM 2020 Blockchain and RPA Forum, Seville, Spain, September 13–18, 2020
2. Forrester research in global market [Электронный ресурс] // forrester: [сайт] -  URL: https://go.forrester.com/ (дата обращения: 17.02.2021). – Режим доступа: для авториз. пользователей. – Текст: электронный
3. Global robotic process automation. [Электронный ресурс] // grandviewresearch: [сайт] -  URL: https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-robotic-process-automation-bfsi-market (дата обращения: 05.05.2021). – Режим доступа: для авториз. пользователей. – Текст: электронный
4. Intelligent automation adoption.[Электронный ресурс] // deloittet: [сайт] - URL:https://www2.deloitte.com/us/en/misc/search.html?qr=Top%20three%20expected%20benefits%20from%20intelligent%20automation%20adoption. (дата обращения: 12.04.2021). – Режим доступа: для авториз. Пользователей. – Текст: электронный.
5. Internet of Things statistics for 2021 – Taking Things Apart [Электронный ресурс] // dataprot: [сайт] - URL: https://dataprot.net/?s=AI. (дата обращения: 12.04.2021). – Режим доступа: для авториз. Пользователей. – Текст: электронный.
6. Mitchell, T. M. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997, p: 328
7. Nilsson, N. J. Principles of artificial intelligence. Morgan Kaufmann Editors / Springer eBook, 2019, p: 42-58
8. Shi, J. J., Lee, D.-E., & Kuruku, E. Task-based modeling method for construction business process modeling and automation. Journal :Automation in Construction, 17(5),2008, p. 633–640. 
9. Taulli T. The Robotic Process Automation Handbook, 2020, p: 1-25
10. Tripathi, A. Learning robotic process automation: Create software robots and automate business processes with the leading RPA tool, UiPath. Packt Publishing Book Series, 2018, p: 4-7