Гиперавтоматизация — это бизнес-ориентированная концепция, с помощью которого организации определяют, расставляют приоритеты и внедряют автоматизированные бизнес-процессы в быстром темпе с использованием передовых технологий, пишет на портале Datanami Брайан Девайер, технический директор и соучредитель компании Reveille Software.

При гиперавтоматизации всегда используется множество технологий, инструментов, платформ и пакетных решений, включая анализ процессов/задач, искусственный интеллект, машинное обучение, роботизацию процессов (RPA), управление бизнес-процессами (BPM), интеллектуальную обработку документов (IDP), платформы контент-сервисов (CSP), интеграционную платформу как сервис (iPaaS), мониторинг и наблюдаемость приложений и другие инструменты автоматизации low-code/no-code. Эти технологии и инструменты автоматизации часто накладываются поверх старых систем (например, ECM, ERP, CRM), которые являются основными для работы, но не имеют расширяемых современных возможностей low-code для развития автоматизации в компании.

Гиперавтоматизация — это быстрый подход к интеллектуальной автоматизации, который является ключом к стратегии цифровой трансформации организации. Комбинируя использование современных инструментов автоматизации low-code/no-code, предприятия могут быстрее достигать бизнес-результатов и решать бизнес-задачи, которые зачастую сложно решить без месяцев планирования и внедрения. Использование таких инструментов, как RPA и платформы облачных интеграционных сервисов, позволяет обеспечить связь между приложениями (как облачными, так и унаследованными) с меньшими затратами времени и высокой рентабельностью инвестиций. Кроме того, сегодня для автоматизации обработки неструктурированных данных, содержащихся в документах, разговорах и сообщениях, используются ИИ, МО и предварительно обученные модели понимания содержания документов. Эти процессы часто включают в себя непосредственное взаимодействие с клиентами, где создается высокоценный клиентский опыт, что позволяет оптимизировать бизнес-операции и завоевать/удерживать клиентов. Это может способствовать улучшению «общего опыта» как для клиента, так и для сотрудника компании.

Сегодня новые корпоративные организации кардинально меняют традиционные отраслевые рынки, такие как банковский и страховой. Эти компании могут быстро реагировать на изменения на рынке благодаря меньшему количеству унаследованных процессов и систем и доступу к возможностям автоматизации low-code/no-code, когда приходят к использованию ИИ и МО. Предприятия, развитие которых сдерживается сложными бизнес-процессами, привязанными к унаследованным системам, могут испытывать трудности с цифровой трансформацией. Они получат огромную выгоду, воспользовавшись преимуществами RPA, IDP и других инструментов автоматизации.

Множество технологий, инструментов, платформ и пакетных решений, которые используются в рамках разработки и реализации гиперавтоматизации, сегодня гораздо более доступны для более широких команд автоматизации благодаря применения методологии low-code/no-code и предварительно обученных моделей MО. Все эти технологии накладываются на более традиционное BPM, а также используют интеграционные облачные платформы. Учитывая, что многие процессы охватывают несколько систем с участием автоматизированных ботов, событийных действий и людей в контуре, организациям необходимо использовать инструменты мониторинга и наблюдаемости за приложениями, которые могут обеспечить надзор за процессами, приложениями, ботами и взаимодействием с людьми.

Использование некоторых инструментов сопряжено с рядом проблем и недостатков. Например, RPA отлично справляется с автоматизацией повторяющихся задач, которые в противном случае выполнял бы человек, но не пригодна, когда речь идет о неструктурированных данных или множестве вариаций в процессе. Кроме того, предприятия испытывают трудности с управлением и надзором за крупными развертываниями ботов, в которых участвуют тысячи ботов, взаимодействующих с сотнями систем и затрагивающих конфиденциальные данные клиентов. Надзор и безопасность при использовании автоматизированных ботов часто являются недостатком, мешающим предприятиям масштабировать использование RPA.

Хотя предприятия применяют методологию гиперавтоматизации для достижения более быстрых результатов и автоматизации всего, что только можно, руководители должны потратить время на изучение и понимание процессов и данных, лежащих в ее основе, прежде чем принимать решения, какой инструмент или технология будет использоваться. В одних случаях лучше подойдет RPA, а в других — платформа iPaaS, которая лучше справится с большим объемом транзакционных данных. Кроме того, по мере того как в традиционные корпоративные приложения будут добавляться новые функции ИИ, бизнес- и технические руководители должны будут решать, являются ли новые возможности адекватными или удовлетворяют ли специализированные инструменты автоматизации существующие потребности и должны ли они использоваться в дальнейшем.

Руководители технологической автоматизации, которые ищут новые подходы с помощью развивающихся технологий, должны тесно сотрудничать с бизнес-группами и их лидерами, чтобы сначала выяснить и определить процессы и бизнес-результаты, которых хочет достичь бизнес. В одних случаях решаемая бизнес-проблема требует менее инвазивных изменений процессов, в других случаях обнаружение и понимание проблем превращается в более масштабную трансформационную инициативу.

Чаще всего гиперавтоматизация применяется в процессах фронт-, мидл- и бэкофиса и часто затрагивает клиентский опыт, как, например, при начале работы с новыми клиентами, приеме/обработке заказов, платежах, возвратах, обновлении данных о клиентах — все эти процессы могут выполняться вручную, использовать неструктурированные данные из документов, разговоров (чатботы) и электронной почты, а также затрагивать множество внутренних систем.

Учитывая набор специализированных опций автоматизации low-code и широкое использование ИИ и MО-моделей в традиционных корпоративных приложениях, единственная область, которая, похоже, остается без внимания, — это мониторинг приложений для оперативного контроля, безопасности и оповещений. Стек технологий интеллектуальной автоматизации должен обеспечивать надлежащий мониторинг, позволяющий собирать полные журналы аудита приложений и процессов, отслеживать создание ботов и действия людей, а также контролировать изменения в процессах и моделях ИИ. Кроме того, специализированные инструменты автоматизации могут создавать риски для компаний, работающих с конфиденциальными данными клиентов, поскольку эти инструменты часто действуют с данными, перемещают их между системами и подключают к процессу людей. Поэтому в рамках подхода к гиперавтоматизации, ориентированного на бизнес, необходимо обеспечить надлежащий мониторинг, надзор и оповещение операционных групп, ИТ и бизнеса.