Цифровизация набирает обороты, и переход к Intelligent Process Automation, интеллектуальной автоматизации, (IPA) – логический этап развития технологий. Программные роботы (RPA) становятся умнее с помощью искусственного интеллекта (AI – artificial intelligence). Автоматизация бизнес-процессов становится более гибкой и масштабируемой. Какие задачи решает RPA RPA эффективно решает задачи при работе со структурированными данными. RPA — это: Программное обеспечение, которое работает по строгим правилам. РПА-боты могут выполнять только запрограммированные заранее действия; Подходит для «неинтеллектуальных» бизнес-процессов: загрузка файлов, передача данных из одной системы в другую, сбор информации и т.д.; При столкновении с ошибкой требует вмешательства человека. С неструктурированными данными, например, с запросами на почту или со сканами документов, RPA не работает. Программные роботы не могу решить эти задачи, и на помощь приходит искусственный интеллект. В этот момент мы начинаем работать в зоне интеллектуальной автоматизации – IPA. IPA — это сочетание RPA c AI, искусственным интеллектом. OCR (распознавание данных) и ML (машинное обучение) – подвиды искусственного интеллекта. Благодаря им у программных роботов появляются «глаза» и «мозг», и боты обрастают когнитивным функционалом. OCR извлекает, распознает и структурирует информацию из PDF-файлов и бумажных документов, с помощью ML бот учится и принимает решения. Комбинации технологий дают бóльшее количество возможностей для масштабирования автоматизации бизнес-задач. Роботизация и AI для автоматизации бизнес-процессов Искусственный интеллект дополняет RPA там, где нужен анализ и принятие решения.  Благодаря ИИ участие человека в рутинных процессах сводится к минимуму. Такие задачи могут решать программные роботы, оснащенные когнитивным функционалом: Анализ и понимание документов; Анализ изображений; Принятие решений при повторном столкновении с ошибкой; Выявление закономерностей и проблем; Анализ настроения по тексту и голосу. RPA и OCR для автоматизации бизнес-процессов IPA отлично справляется с неструктурированными данными. Для этого применяют OCR – технологию для распознавания символов, которая сочетает в себе аппаратное и программное обеспечения. Аппаратное обеспечение (оптические сканеры или монтажные платы) используется для копирования или считывания текста, а ПО отвечает за обработку данных. В этой связке OCR отвечает за работу с текстом, а RPA за маршрутизацию.  Примеры применения OCR и RPA:     1  Менеджер сканирует документы и запускает OCR; OCR извлекает и преобразовывает текст и изображения на бумаге в цифровой формат, и РПА-бот ввод данные в системы учета.  Менеджер сканирует паспорт клиента для подтверждения личности;     2 Менеджер сканирует паспорт клиента для подтверждения личности; OCR извлекает данные, преобразовывает данные в цифровой формат. Затем запускается процесс сверки данных с базой для подтверждения личности. При совпадении данных RPA-бот заносит данные в систему, при несовпадении – привлекает менеджера для уточнения деталей.  RPA и ML для автоматизации бизнес-процессов Машинное обучение (ML) – разновидность искусственного интеллекта. Это «обучение» алгоритмов на наборах данных – важный компонент интеллектуальной автоматизации. Комбинация ML и RPA позволяет автоматизировать сложные процессы. Например, структурирует и преобразует данные в подходящий для RPA формат или позволяет программным роботам принимать обоснованные решения на основе исторических данных. Бот RPA может обработать счет, но предположим, что отправитель допустил ошибку в форме. ML может обнаружить ошибку, запомнить, и, если она произойдет снова, исправить ее в следующий раз. ML помогает RPA решать сложные задачи. Например, ML может классифицировать и приоритезировать входящие электронные письма, а RPA-боты направят их в нужный отдел или ответят скрипту;  С помощью ML можно исправить ошибки. Например, RPA-бот при обработке документа видит, что допущена ошибка. С помощью ML такая ошибка может быть исправлена благодаря постоянному обучению на таких ошибках;   ML анализирует настроение того, кто пишет сообщение с помощью обработки естественного языка (NLP). Это помогает определить настроение клиента, а RPA-бот уведомит о результатах ответственного менеджера, если будет необходимо.  RPA – хороший и надежный инструмент для работы со структурированными данными по заданному сценарию. IPA дает возможность, благодаря AI, масштабировать автоматизацию. В компании появляется гибкий инструмент для решения большого количества бизнес-задач, на которые сотрудники раньше тратили много времени.