Гіперавтоматизація була визнана технологічною тенденцією номер один на 2021 рік за версією Gartner, дослідницької та консалтингової компанії з ІТ. Планується, що він стане наступним рушієм цифрової революції в бізнесі та має на меті інтегрувати всі автоматизовані види діяльності в рамках однієї спільної платформи, яка є унікальною для організації.

Давайте подивимося, що таке гіперавтоматизація і як вона приносить користь будь-якому підприємству.

Зміст

• Що таке гіперавтоматизація
• Як працює гіперавтоматізація
• Переваги гіперавтоматизації
• Де використовується гіперавтоматизація
• Як реалізувати гіперавтоматизацію
• Гіперавтоматизація з наномережами
• винос

Що таке гіперавтоматизація

Gartner визначає гіперавтоматизацію як «організоване використання кількох технологій, інструментів або платформ, включаючи штучний інтелект (AI)m Machine Learning, програмну архітектуру, керовану подіями, автоматизацію роботизованих процесів (RPA), управління бізнес-процесами (BPM) та інтелектуальні пакети управління бізнес-процесами (iBPMS). ), Інтеграційна платформа як послуга (iPaaS), інструменти з низьким кодом/без коду та пакетне програмне забезпечення». Він знаменує собою поточну передову фазу цифрової автоматизації процесів, яка виникла на основі цифрових систем управління робочим процесом, розроблених у 1980-х роках, і після них.

Гіперавтоматизація об’єднує різні компоненти будь-якого бізнесу – робочу силу та робочий процес – для підвищення ефективності операцій і, таким чином, результату.

Як працює гіперавтоматізація

Гіперавтоматизація складається з трьох компонентів – автоматизації, оркестровки та оптимізації.

• Автоматизація є основою будь-якої стратегії гіперавтоматизації. Зазвичай він складається з менших програм та інструментів автоматизації, які допомагають виконувати конкретні завдання. RPA, наприклад, є системою автоматизації. Кілька інструментів автоматизації об’єднуються в гіперавтоматизації.
• Оркестровка – це об’єднання інструментів автоматизації в більшу структуру, щоб усі завдання були взаємопов’язані та синхронізовані один з одним.
• Оптимізація — це додатковий рівень інтелекту, який дозволяє проводити оптимізацію за допомогою перевірок і постійного навчання, а також допомагає кращій інтеграції процесів автоматизації та оркестрування.

Гіперавтоматизація забезпечує основу для стратегічного розгортання різних технологій автоматизації окремо або в тандемі. Ці технології можуть включати:

• Роботизована автоматизація процесів (RPA): автоматизація повторюваних структурованих завдань відповідно до набору заздалегідь визначених правил.
• Машинне навчання (ML): використання алгоритмів, які навчають машину навчатися на основі завдань без втручання людини. Правила змінюються та додаються, коли комп’ютер вивчає наявні дані.
• Штучний інтелект (ШІ): здатність машин приймати рішення, схожі на людину, імітуючи процес логічного мислення людей.
• Великі дані: технологія, яка дозволяє зберігати, аналізувати та керувати величезними обсягами даних для виявлення закономірностей та створення оптимальних рішень.
• Коботи: спільні роботи, які працюють з людиною в циклі для діяльності, орієнтованої на людину
• Чат-боти: використання OCR, AI, ML і NLP, які можуть допомогти комп’ютеру вести розмову в реальному часі з людиною за допомогою тексту або мови.
• Інтелектуальні пакети управління бізнес-процесами, інтеграційні платформи як послуга (iPaaS) та інформаційні системи.
• Інструменти аналізу процесів і задач для розпізнавання та прогнозування шаблонів.

Загальні кроки в типовій платформі гіперавтоматизації включають:

• Зв’язування процесів, робочих процесів і середовищ і створення спільної платформи, з якої можуть працювати незалежні процеси автоматизації.
• Ідентифікація структурованих і неструктурованих даних та інших вхідних даних з різних джерел і їх зберігання в самоузгодженій базі даних для використання різними процесами автоматизації
• Прогнозування таких результатів, як ефективність та рентабельність інвестицій (ROI) за допомогою зібраних даних, на основі яких відбувається безперервне навчання під час роботи.

Гіперавтоматизацію можна використовувати для створення цифрового двойника для організації, який називається DTO (Digital Twin Organisation). DTO — це цифрове представлення бізнес-операції або робочого процесу, яке можна використовувати для моделювання взаємодій і допомоги у прогнозуванні в режимі реального часу.

Автоматизація звичайних повторюваних завдань може підвищити швидкість, точність і послідовність операцій. Це призводить до підвищення ефективності та прибутковості бізнесу.

Переваги гіперавтоматизації

• Узгодженість роботи. Хоча автоматизація вже використовується в багатьох організаціях для виконання конкретних завдань і операцій, вони часто не скоординовані. Платформа гіперавтоматизації може об’єднати всі ці різні інструменти автоматизації в єдину платформу, тим самим забезпечуючи узгодженість даних і завдань.
• Економія часу та швидший час виконання: економію часу, яку забезпечує автоматизація завдань, можна скасувати, якщо не буде всеохоплюючого процесу, щоб інтегрувати їх у більшу робочу зону організації. Безперебійні зв’язки між різними автоматизованими завданнями, які забезпечує гіперавтоматизація, можуть допомогти уникнути таких затримок і вузьких місць у щоденній діяльності компанії.
• Економія витрат: ручні бізнес-процеси, особливо ті, які координують діяльність кількох відділів і філій організації, потребують значного людського капіталу. McKinsey показав, що 45% поточних оплачуваних видів діяльності, які коштують еквівалент 2 трильйона доларів загальної річної заробітної плати, потенційно можна автоматизувати. Крім того, ручне виконання зайвих, потенційно автоматизованих завдань знижує продуктивність компанії, а низька продуктивність може коштувати роботодавцям близько 1.8 мільярда доларів на рік.
• Зменшення помилок: наявність спільної платформи, яку використовують усі індивідуальні засоби автоматизації компанії, а також узгодженість даних запобігає помилкам, які є поширеними в різних видах автоматизації.
• Використання цифрових близнюків. Цифрові близнюки можуть продемонструвати підводні струми та раніше невидимі взаємодії між функціями, процесами та показниками ефективності.
• Збереження людського капіталу: завдяки розгортанню OCR, NLP та AI/ML гіперавтоматизація може усунути участь людини у повсякденній, повторюваній діяльності. Це може звільнити співробітників, зайнятих такими завданнями, як введення даних або взаємодія з клієнтами першого рівня, від цих трудомістких завдань.
• Прозорість: гіперавтоматизація може централізувати процеси та підвищити прозорість у всіх сферах, а також логічно інтегрувати функціональні можливості бізнесу, розподілені по всій організації. Він також встановлює заходи безпеки та відстеження інформації, що забезпечує кращу відповідність відповідним нормам.
• Готовність до аудиту: гіперавтоматизація не тільки дозволяє стандартизувати операції, але й забезпечує ведення записів усіх етапів бізнес-процесу, створюючи таким чином аудиторський слід.
• Прийняття рішень: розпізнавання та визначення пріоритетів процесів і завдань у масштабах компанії може бути складним, особливо коли є занадто багато параметрів, які впливають на функціонування компанії. Функції AI гіперавтоматизації можуть допомогти у швидких прогнозах на основі даних та історії, що може допомогти у прийнятті рішень на рівні управління.
• Розширення: у міру розширення клієнтської бази та операційного портфеля розрізнена автоматизація може стати громіздкою та призвести до нових проблем з управлінням. Гіперавтоматизація дозволяє впорядкувати всі бізнес-процеси, дозволяючи таким чином масштабувати бізнес.

Де використовується гіперавтоматизація

Здоров'я

Охорона здоров’я охоплює багато взаємозалежних і взаємопов’язаних сфер, таких як управління даними пацієнтів, управління персоналом охорони здоров’я, обслуговування інфраструктури, контроль якості, виставлення рахунків тощо. Цими окремими діяльністю займаються окремі відділи, а зведення всіх даних і процесів на єдиній платформі допоможе підвищити ефективність всієї системи охорони здоров’я. Крім того, це також може забезпечити дотримання правил і підвищити надійність серед населення.

Ланцюг постачання

Порушення ланцюга поставок під час пандемії призвело до труднощів у кожному вузлі ланцюга. Гіперавтоматизація управління запасами, закупівель, планування та транспортування інформації може допомогти передбачити затримки і, таким чином, зробити та ініціювати надзвичайні кроки, щоб уникнути великомасштабних збоїв.

Фінанси та бухгалтерський облік

Переваги гіперавтоматизації фінансових аспектів діяльності компанії все частіше визнаються бізнесом. Це особливо очевидно в діяльності відділу кредиторської заборгованості, який надає фінансову, адміністративну та канцелярську підтримку процесу купівлі компанії. Операції відділу AP повинні безперешкодно інтегрувати різні функції процесу від закупівлі до оплати, який охоплює управління замовленнями на закупівлю, управління/комунікації з постачальниками, керування рахунками-фактурою, відстеження продуктів і оплату. Гіперавтоматизація операцій AP, таких як керування рахунками-фактурами та керування замовленнями на закупівлю, може допомогти організувати процес закупівель у компаніях.

Роздрібна промисловість

Очікується, що гіперавтоматизація стане важливою в секторі роздрібної торгівлі, особливо в програмах електронної комерції. Він може підвищити ефективність зовнішніх процесів, таких як цільове генерування вмісту в соціальних мережах, управління клієнтами тощо, а також інтегрувати його з внутрішніми процесами, такими як управління запасами, процес від закупівлі до оплати, виставлення рахунків і завдання з доставки. Гіперавтоматизація також може аналізувати робочі моделі та поведінку клієнтів і використовувати інформацію для прийняття точних рішень, що збільшує дохід і прибутковість.

Як реалізувати гіперавтоматизацію

Налаштування платформи гіперавтоматизації може здатися складним через усвідомлювану величезність інтеграції досі розрізнених систем в межах організації. Проте систематична оцінка бізнес-процесів компанії та розробка ефективних робочих процесів для гіперавтоматизації полегшить цей процес.

Практика гіперавтоматизації передбачає визначення завдань, які можна і потрібно автоматизувати, вибір відповідних інструментів автоматизації та об’єднання або розширення їх можливостей за допомогою різних варіантів ШІ та машинного навчання. Деякі з факторів, які слід враховувати при гіперавтоматизації, включають:

• Функціональні можливості, які необхідно інтегрувати: кожна компанія має власні рівні й масштаби автоматизації, на додаток до практики та політики. Ось чому ретельний проект робочого процесу має важливе значення перед тим, як почати шлях гіперавтоматизації. Цей робочий процес допоможе прояснити, як платформа гіперавтоматизації буде відповідати загальним правилам і логістиці бізнесу.
• Бюджет: сума грошей, яку потрібно інвестувати в створення системи гіперавтоматизації, залежить від масштабу бізнесу, результату та інвестиційного потенціалу компанії.
• Простота використання: хоча гіперавтоматизація значною мірою виключає людське втручання, завжди необхідний мінімальний рівень участі людини, принаймні на етапі налаштування. Є фахівці, які можуть допомогти у створенні таких платформ. Необхідність навчання та технічної підтримки також має бути розглянута, перш ніж вибрати правильний інструмент для цієї мети.
• Ступінь поширення та співпраці: більшість відділів/команд/підрозділів у великих компаніях взаємопов’язані у своїй діяльності й можуть використовувати засоби автоматизації, пов’язані чи ні. Процес гіперавтоматизації повинен забезпечувати доступ на різних рівнях і забезпечувати легку співпрацю між усіма учасниками. Також необхідно передбачити включення різних рівнів схвалення в процес.

Кінцевий успіх гіперавтоматизації на будь-якому підприємстві залежить від розуміння компанією процесу, технологічної зрілості/способності компанії, здатності інтегрувати застарілі технології в портфель гіперавтоматизації, мотивації співробітників вчитися та адаптуватися, а також динаміки керівництва. всередині компанії.

Гіперавтоматизація з Nanonets

Nanonets — це програмне забезпечення для розпізнавання текстів, яке може бути частиною більшої системи гіперавтоматизації, оскільки воно використовує можливості AI та ML для автоматичного вилучення неструктурованих/структурованих даних з документів PDF, зображень і відсканованих файлів.

Когнітивний інтелект Nanonets, керований штучним інтелектом, дозволяє працювати з напівструктурованими і навіть невидимими типами документів, покращуючи з часом. Алгоритм Nanonets і моделі OCR постійно навчаються. Їх можна навчати або перенавчати кілька разів, і вони дуже адаптовані.

API Nanonets забезпечує високу швидкість і точність вилучення даних рядків і забезпечує автоматизацію управління позиціями. Вихідні дані можна налаштувати, щоб витягувати лише певні таблиці або дані, які цікавлять.

Універсальність Nanonets обумовлена ​​його здатністю виконувати такі завдання:

• Точне визначення структури таблиці рядка-позиції, що містить документи, як-от форми.
• Усі записи позицій рядка, які присутні у таких формах, як назва, продукт, ціна, загальна сума, знижки тощо.
• Дані можна отримати як вихідні дані JSON, що дозволяє створювати налаштовані програми та платформи.
• Пропонуючи чудовий API та документацію для розробників, програмне забезпечення також ідеально підходить для організацій, у яких немає власної команди розробників.

Ця універсальність дозволяє використовувати Nanonets у різноманітних функціях і відділах в організації – кредиторській заборгованості, кадрах, управлінні запасами тощо. Це робить її ідеальною системою для інтеграції в систему гіперавтоматизації.

Додатковими факторами, які роблять Nanonets хорошим доповненням до гіперавтоматизації, є:

• Це справді інструмент без коду
• Проста інтеграція Nanonets з більшістю CRM, ERP, контент-сервісів або програмного забезпечення RPA.
• Поточна обробка не потрібна: Nanonets OCR може розпізнавати рукописний текст, зображення тексту на кількох мовах одночасно, зображення з низькою роздільною здатністю, зображення з новими або курсивними шрифтами та різними розмірами, зображення з темним текстом, нахиленим текстом, випадковим неструктурованим текстом, зображенням шуми, розмиті зображення тощо.
• Працює з користувацькими даними завдяки використанню користувацьких даних для навчання моделей OCR.
• Багаторазове розпізнавання введення: Nanonets OCR може розпізнавати рукописний текст, зображення тексту кількома мовами одночасно, зображення з низькою роздільною здатністю, зображення з новими або курсивними шрифтами та різними розмірами, зображення з темним текстом, нахиленим текстом, випадковим неструктурованим текстом, шумом зображення, розмиті зображення та кілька мов
• Незалежність від форматів: Nanonets взагалі не прив’язується до шаблону документів. Ви можете когнітивно отримувати дані в таблицях, рядках або в будь-якому іншому форматі.

винос

Гіперавтоматизація — це цілісний підхід до майбутнього управління бізнесом, який організовує та оптимізує низку технологій, включаючи штучний інтелект, автоматизацію роботизованих процесів (RPA) та видобуток процесів. Він може усунути повторювані вручну процеси та оптимізувати всю гаму операцій бізнесу за допомогою ефективних робочих процесів, щоб забезпечити кращі продукти/послуги та збільшити прибуток. Гіперавтоматизація стане способом зберегти конкурентоспроможність у все більш цифровому світі, а вступ до неї стане шляхом до майбутньої компетенції.

• Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
• CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
• Джерело: https://nanonets.com/blog/what-is-hyperautomation/