Главный технолог компании Blue Prism по региону EMEA Питер Уокер рассказывает на портале Information Age о современном состоянии интеллектуальной автоматизации с использованием цифровых работников.

В сегодняшней сложной ситуации все компании стремятся осуществить цифровую трансформацию, чтобы ускорить работу, сделать ее «умнее» и эффективнее при меньших ресурсах. Логично использовать для этого интеллектуальную автоматизацию с ее цифровыми работниками — этот оснащенный ИИ, непрерывно развивающийся суперресурс. Представители бизнеса могли бы обучить таких работников, чтобы те могли выполнять еще более сложную работу по всему предприятию в любой отрасли промышленности.

Цифровые работники в 150 раз быстрее, чем люди, не допускают ошибок и работают по формуле 24/7. Они становятся все больше похожи на людей, учась у них и действуя, как они. Их легко обучить определенной работе и при необходимости переобучить. Люди могут работать наряду с ними или заняться тем, что больше соответствует их природным способностям.

Цифровые работники являются командными игроками. Они совместно решают сложнейшие задачи и совместно управляют их решением. В отличие от других роботов они работают проактивно, используя возможности ИИ, чтобы легко и безошибочно взаимодействовать в постоянно меняющийся цифровых средах. Они способны считывать информацию с различных экранов независимо от оформления и шрифта, версии приложения, системных настроек, полномочий и языков. Они получают и сортируют полуструктурированные и неструктурированные данные из любого источника через все ИТ-системы, проверяют их качество, выявляют ошибки и передают исключения на обработку людям.

Кроме того, цифровые работники могут воспринимать интерфейс любой существующей и даже будущей технологии, не требуя кодирования. Эта универсальная интероперабельность позволяет бизнесу использовать любую новую технологию после ее безопасного тестирования и быстрого включения в потоки корпоративных процессов.

Мы говорим об применении цифровых работников для облегчения использовании ИИ, глубокой аналитики, растущего числа когнитивных платформ, обработки естественного языка, распознавания речи, анализа эмоций и риска, машинного обучения и машинного рассуждения, а также многого другого. Цифровые работники могут выполнять все более сложные сквозные операции, имеющие целью цифровую трансформацию предприятий. Причем темпы трансформации будет задавать бизнес.

Цифровые работники в действии

Цифровые работники, применяющие ИИ и когнитивную технологию, демонстрируют все более впечатляющие успехи. Приведем только два примера.

Банковская сфера. Крупный многопрофильный банк страдал от дорогостоящей и чреватой ошибками обработки вручную больших объемов платежей, трансферов и займов и решил автоматизировать эту работу. Цифровые работники выступили в роли интеграторов многочисленных технологий и механизма транзакций для захвата или создания изображений входящих инструкций клиентов с последующей передачей их инструменту компьютерного зрения. Дальнейшая интеграция возможностей машинного обучения позволила банку интерпретировать данные и создавать структурированные формы обработки на базе выявленных машинами шаблонов.

Время, необходимое для разработки форм, сократилось с 400 до менее чем трех человеко-месяцев. А поскольку данные теперь оцифрованы, цифровые работники могут обрабатывать их в соответствии с бизнес-правилами и автоматически вводить их в соответствующие системы через API или интерфейсы пользователя системы. Банк сэкономил миллионы долларов ежегодных расходов на персонал, устранив при этом опечатки и повысив скорость обработки. Банк получил конкурентное преимущество, позволившее привлечь новых клиентов, что привело к значительному росту бизнеса. Объем выдаваемых кредитов удвоился после развертывания решения. Возросший спрос на кредиты был удовлетворен благодаря масштабированию цифровых работников.

Здравоохранение. Крупная региональная больница применяет цифровых работников для автоматизации лечения пациентов в соответствии с клиническими требованиями. Менее 1% исключений требуют вмешательства человека. Первоначально ручной процесс включал сбор и распечатку до 15 страниц данных по каждому пациенту, в т. ч. снимки, результаты клинических исследований, историю обращений и т. д. Все это сканировалось и объединялось в одном PDF-файле.

Теперь цифровые работники читают контент, выделяют причину обращения, затем извлекают, объединяют и загружают необходимые данные, используя технологию защищенных «умных» карточек, и извещают консультантов, что файл готов и его можно просмотреть. Цифровые работники ведут активный мониторинг клиентуры (в среднем это 2 тыс. обращений в неделю без выходных в любое время суток), сокращая время обработки обращений с 25 до 5 минут.

Развивая успех, больница автоматизировала обращения пациенток по поводу беременности, используя цифровых работников и когнитивную технологию электронных форм для получения и проверки данных, регистрации пациенток, назначения времени посещения врачей и подтверждения всех деталей пациенткам. Письма, которые больница направляет пациенткам, автоматически переводятся на предпочтительный для них язык и публикуются на портале для пациентов.

В настоящее время больница автоматизирует кодирование медицинской информации об офтальмологическом и эндоскопическом обследовании пациентов с использованием цифровых работников и когнитивных инструментов для анализа неструктурированных данных, выявления между ними общего, их категоризации и рекомендации кодов для внесения в медицинские карты.

Заключительные соображения

Возможности цифровых работников практически безграничны. Известна крупная страховая компания, использующая машинное обучение и визуальную обработку цифровыми работниками, благодаря чему время доступа к заявлениям о несчастных случаях сократилось с 56 минут до 5 секунд. Уже ранний пилотный проект сэкономил 5 млн. долл. в год и высвободил 39 тыс. часов рабочего времени.

Просто остановитесь и задумайтесь о таком изменении скорости работы и полученной в результате экономии рабочего времени. Сегодня перспективно мыслящим людям яснее, чем когда-либо прежде, что пути назад нет, и те, кто не применяет интеллектуальную автоматизацию, вскоре будут работать на медленно растущие или остановившиеся в свое росте организации.