Интеллектуальная автоматизация: как RPA и ИИ меняют бизнес-процессы

Именно поэтому все больше организаций переходят от точечной роботизации к интеллектуальной автоматизации (Intelligent Automation), объединяющей RPA, искусственный интеллект, OCR, IDP и AI-агентов.

Такой подход особенно востребован в крупных компаниях, ОЦО, банках, промышленности и государственном секторе, где ежедневно обрабатываются тысячи документов, заявок и операций.

Почему классической автоматизации уже недостаточно

Традиционная RPA-автоматизация отлично работает в сценариях с четкими правилами:

• перенос данных между системами;

• формирование отчетов;

• выполнение регламентных операций;

• обработка типовых заявок.

Однако современные бизнес-процессы становятся значительно сложнее. Большая часть информации поступает в неструктурированном виде:

• электронные письма;

• сканы документов;

• PDF-файлы;

• обращения клиентов;

• изображения;

• текстовые комментарии.

Для обработки таких данных уже недостаточно обычных роботов. Здесь требуется подключение технологий искусственного интеллекта.

Именно сочетание RPA и ИИ позволяет автоматизировать не только действия, но и этапы анализа информации.

Что входит в интеллектуальную автоматизацию

Современная intelligent automation-платформа объединяет сразу несколько технологий:

RPA (Robotic Process Automation)

Программные роботы выполняют действия в интерфейсах систем:

• работают с ERP;

• переносят данные;

• запускают процессы;

• взаимодействуют с приложениями;

• формируют документы и отчеты.

OCR и IDP

Технологии распознавания документов позволяют:

• извлекать данные из сканов;

• распознавать счета, акты, договоры;

• автоматически классифицировать документы;

• проверять корректность заполнения.

IDP (Intelligent Document Processing) особенно востребован в документообороте, финансах и ОЦО.

Искусственный интеллект и LLM

ИИ помогает:

• анализировать текст;

• понимать контекст обращений;

• классифицировать запросы;

• выявлять ошибки;

• проверять данные;

• автоматически принимать решения в типовых сценариях.

Все чаще компании внедряют AI-агентов, которые способны не только анализировать информацию, но и самостоятельно инициировать дальнейшие действия в процессе.

Какие процессы автоматизируют в первую очередь

Наиболее высокий эффект интеллектуальная автоматизация показывает в процессах с:

• большим объемом ручной работы;

• повторяющимися действиями;

• высокой стоимостью ошибок;

• сложным документооборотом;

• большим количеством систем.

Чаще всего automation-проекты стартуют в следующих направлениях:

Финансы и бухгалтерия

• обработка счетов;

• сверки;

• подготовка отчетности;

• обработка закрывающих документов;

• проверка платежей.

HR

• кадровый документооборот;

• оформление сотрудников;

• обработка заявок;

• онбординг и офбординг.

Закупки

• проверка контрагентов;

• согласование заявок;

• обработка договоров;

• работа с поставщиками.

Клиентские процессы

• обработка обращений;

• маршрутизация запросов;

• проверка данных клиентов;

• работа с заявками.

Документооборот

• регистрация документов;

• классификация;

• извлечение данных;

• передача между системами.

Почему бизнес переходит на российские платформы

Еще несколько лет назад многие компании строили автоматизацию на зарубежных RPA-решениях. Однако ограничения иностранных вендоров и отсутствие полноценной поддержки резко повысили интерес к отечественным платформам.

Сегодня при выборе системы компании оценивают:

• независимость от зарубежной инфраструктуры;

• возможность работы в закрытом контуре;

• соответствие требованиям ИБ;

• совместимость с российскими ОС;

• наличие локальной поддержки;

• перспективы долгосрочного развития платформы.

Именно поэтому российские RPA-платформы становятся основой для масштабной цифровой трансформации.

Чем отличается современная enterprise RPA-платформа

Сегодня бизнесу уже недостаточно просто «конструктора роботов». Enterprise-уровень требует полноценной экосистемы автоматизации.

Например, платформа ROBIN объединяет:

• RPA;

• OCR;

• IDP;

• AI-инструменты;

• чат-ботов;

• No-Code-подход;

• централизованное управление роботами.

Важную роль играет и архитектура платформы. Для крупных организаций критичны:

• масштабируемость;

• отказоустойчивость;

• безопасность;

• контроль доступа;

• управление цифровыми сотрудниками;

• возможность быстрого расширения автоматизации.

No-Code и Low-Code как новый стандарт автоматизации

Один из главных трендов последних лет — снижение зависимости от классической разработки.

No-Code и Low-Code-подходы позволяют:

• быстрее запускать проекты;

• снижать стоимость внедрения;

• вовлекать бизнес-пользователей;

• ускорять масштабирование автоматизации.

Благодаря визуальным инструментам процессы автоматизации становятся понятны не только разработчикам, но и аналитикам, владельцам процессов и внутренним центрам компетенций.

Безопасность и работа в закрытом контуре

Для госсектора, банков и промышленности безопасность автоматизации является одним из ключевых требований.

Современные платформы позволяют:

• разграничивать права доступа;

• логировать действия роботов;

• хранить учетные данные в зашифрованном виде;

• контролировать изменения сценариев;

• работать без подключения к интернету.

Возможность развертывания в закрытом контуре особенно важна для организаций с высокими требованиями к информационной безопасности.

Какой эффект дает интеллектуальная автоматизация

Компании внедряют intelligent automation не только ради сокращения ручного труда.

На практике бизнес получает:

• ускорение операций;

• снижение ошибок;

• повышение прозрачности процессов;

• рост производительности;

• снижение операционных расходов;

• масштабирование без расширения штата;

• повышение качества клиентского сервиса.

Во многих проектах срок окупаемости автоматизации составляет от 6 до 12 месяцев.

При масштабировании эффект становится накопительным: чем больше процессов автоматизировано, тем выше совокупная экономия и устойчивость процессов.

Будущее автоматизации — экосистема цифровых сотрудников

Сегодня компании переходят от автоматизации отдельных задач к созданию digital workforce — среды, где сотрудники и цифровые работники действуют совместно.

Программные роботы берут на себя:

• рутину;

• обработку данных;

• взаимодействие между системами;

• выполнение регламентных операций.

Сотрудники при этом концентрируются на:

• аналитике;

• принятии решений;

• коммуникациях;

• развитии бизнеса.

Именно такой подход становится основой современной гиперавтоматизации и интеллектуальной цифровой трансформации бизнеса.