Ричард Хилл, технический директор, Celaton
Решения для автоматизации бизнес-процессов обсуждались уже много лет, и существует множество решений, помогающих организациям оптимизировать свои повседневные операции; от OCR и ICR до машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP) и когнитивных вычислений. Преимущества развертывания решений для автоматизации бизнес-процессов значительны и включают в себя не только возможность увеличения доходов и улучшения итоговых показателей за счет повышения эффективности, но и улучшение обслуживания клиентов и оперативных знаний, ведущих к конкурентному преимуществу и росту бизнеса. Поэтому неудивительно, что многие компании сделали инвестиции в эти технологии одним из своих главных приоритетов. Тем не менее, предприятиям часто бывает трудно определить, какая технология будет для них наиболее эффективной, а отраслевая шумиха еще больше усложняет принятие решений.
Прежде всего, организациям важно потратить время на изучение своих процессов и болевых точек, чтобы определить надежное экономическое обоснование. Это не только обеспечивает высокую рентабельность инвестиций, но и обеспечивает заинтересованность на всех уровнях и позволяет организациям иметь более четкое представление о технологическом решении, которое может потребоваться. Второй этап заключается в понимании возможностей каждой отдельной технологии и в том, как они могут решить и повысить эффективность бизнес-кейса. На приведенной ниже диаграмме представлен обзор наиболее распространенных технологий на рынке в настоящее время и их возможностей по отношению к решениям для бизнес-процессов.
Нет правильного ответа на вопрос, какая технология лучше всего подойдет для конкретного бизнес-кейса, однако сочетание технологических приложений, представленных в решениях интеллектуальной автоматизации процессов (IPA), значительно расширило возможности повышения эффективности и преимуществ, доступных для организаций. Например, применение машинного обучения на платформе Intelligent Document Processing (IDP) компании Celaton inSTREAM™ означает, что оно может обрабатывать неструктурированные и разнообразные данные, поскольку нет необходимости создавать новые шаблоны для каждого полученного документа с отклонением от нормы. Он учится через естественные последствия обработки и благодаря сотрудничеству с операторами, которые обучают его каждому исключению документа в системе, называемой Человек в цикле. Это экономит время и ресурсы организаций и повышает эффективность сквозных процессов.
IPA десегрегировало то, как промышленность и организации понимают такие технологии, как RPA, машинное обучение и OCR. Вместо того, чтобы применять каждую технологию отдельно к одной задаче в рамках бизнес-процесса, комбинации этих технологий объединяются для создания интеллектуального подхода к решению сквозных бизнес-процессов. По сути, какое бы решение по автоматизации бизнес-процессов ни выбрала организация, важно, чтобы они понимали свое экономическое обоснование и индивидуальные технологические возможности, чтобы добиться наибольшей выгоды и успеха посредством цифровой трансформации.
Чтобы узнать больше об IPA и многих других технологиях, перейдите по этой ссылке в наш удобный глоссарий терминов.
