5 в 1: как работает новое поколение решений для автоматизаци

От программного робота к сквозным бизнес-процессам

Классические платформы RPA уже давно применяются в компаниях для автоматизации множества типовых действий. Программные роботы — это оптимальный способ избавить сотрудников от формирования периодических отчетов, заполнения данных в информационных системах (ИС) и других рутинных задач.

Новый уровень развития RPA — переход к интеллектуальной автоматизации, то есть выстраивание полноценных сквозных бизнес-процессов с возможностью распределения задач между виртуальными помощниками и сотрудниками. Такая платформа объединяет в себе программных роботов, чат-интерфейс, OCR и ИИ. Это позволяет настроить выполнение еще большего количества действий — распознавание и проверку документов, их классификацию, интеллектуальный поиск информации и формирование ответов.

Однако очень важно определиться с целеполаганием. Поэтому, приходя к заказчикам, в первую очередь мы говорим с ними не о технологиях, а о бизнес-кейсах. Перед внедрением необходимо понять, в каких процессах сотрудники могут использовать настроенные модули ИИ, роботов или шаблоны распознавания текста.

Рассмотрим функциональность технологий гиперавтоматизации на примере умных цифровых ассистентов — готовых продуктов для решения задач целых подразделений.

Интеллектуальный помощник

Цифровой ассистент включает в себя ряд технологий для роботизации сквозных бизнес-процессов. У интеллектуального помощника могут быть общие навыки, которые полезны каждому сотруднику компании. Доступ к ним обеспечивается за счет чат-интерфейса, привычного всем сотрудникам. В нем можно распознать любой документ (извлечь текст из скана), задать вопрос и получить ответ из базы знаний компании, оформить командировку или отпуск, подать заявку на получение справки 2 НДФЛ, узнать, сколько дней отпуска осталось по графику и многое другое.

Отдельная категория — специализированные задачи, с которыми работают сотрудники разных департаментов: бухгалтеры, финансисты или кадровики. Крупные компании уже применяют виртуальных ассистентов для оптимизации работы целых отделов. Вот несколько примеров из реальных проектов.

Практическое применение

Цифровой ассистент позволяет автоматически проверить контрагента на благонадежность. Специалист отдела закупок сообщает ассистенту ИНН подрядчика, а тот проверяет, нет ли записей по нему в реестре недобросовестных поставщиков и других государственных базах. Через несколько секунд у сотрудника перед глазами перечень возможных рисков или отчет о благонадежности определенной компании.

Также цифровой ассистент может работать с коммерческими предложениями: проверять соответствие их оформления всем требованиям организации и оценивать реальную стоимость содержащихся в них товарных позиций. Например, если несколько поставщиков выслали компании коммерческие предложения, в которых один и тот же товар предлагается по разным ценам, робот способен быстро узнать среднюю стоимость этого товара по широкому спектру источников — от площадок госзакупок до маркетплейсов. Таким образом сотрудник удостоверяется, что поставщики не завышают цены или не демпингуют.

Помимо этого, интеллектуальный помощник помогает рекрутеру подбирать кандидатов и анализировать резюме. Так, в одной из телеком-компаний регулярно появлялись вакансии монтажников и требовалось активно мониторить рынок труда, чтобы приглашать на собеседование потенциальных сотрудников. Ассистент за короткий срок может изучать все представленные на нескольких онлайн-площадках резюме, выбирать подходящие по нужным параметрам и автоматически высылать кандидатам приглашения на собеседование.

Еще один пример из сферы HR — в одном из российских информационных агентств цифровой ассистент работает с пакетом документов от соискателя. Он проверяет их комплектность, распознает данные, автоматически заводит во всех информационных системах компании карточки сотрудника и учетные записи. Специалист HR вообще не вмешивается в этот процесс.

Цифровой ассистент может также принимать первичную бухгалтерскую документацию, распознавать и категоризировать ее, в том числе отделять акты от счетов, выделять заданные сущности в документах (например, условия оплаты и поставки, реквизиты сторон), проверять корректность оформления и другие параметры, а также заводить проверенные релевантные данные в информационную систему. При этом не требуется доработок ИС и какой-либо интеграции с ней — все данные вносятся программными роботами через привычный пользовательский интерфейс.

В службе технической поддержки цифровой ассистент осуществляет полный цикл обработки сервисной заявки: прием, классификацию и категоризацию обращения, выяснение потребностей заявителя, корректное заведение и маршрутизацию обращения в системе Servicedesk, контроль исполнения. Он может подготовить ответ на типовой запрос, используя базы знаний компании.

Коммуникация

Одно из главных преимуществ цифрового ассистента — несколько вариантов коммуникации. Наиболее привычный формат — чат-интерфейс. Он особенно удобен, если требуется задать информацию вручную (для запуска процесса) или обеспечить общение с цифровым ассистентом на естественном языке. Это важно, например, при поиске информации: сотрудник пишет вопрос в чате, а ассистент находит ответ в корпоративном регламенте или документе. Такой вариант коммуникации будет эффективен и при массовом внедрении технологии в компании: инициация процессов через привычный чат делает возможности интеллектуальной автоматизации доступными обычному пользователю, ведь специализированные команды для работы не нужны.

Кроме того, процесс, доступный в цифровом ассистенте, можно настроить на выполнение в нужное время — то есть на запуск по регламенту, без необходимости обращаться в чат. Например, если сотруднику ежедневно или еженедельно необходим сформированный отчет по статистике продаж, в настройках цифрового ассистента прописывается периодичность и время запуска такого процесса. К нужному моменту все необходимые специалисту данные уже находятся в чате с сотрудником, на его электронной почте, в файловом хранилище или в другом удобном месте.

Также существует большая категория задач, в которых очевидно условие, по которому запускается тот или иной процесс. Например, автоматизированную проверку коммерческого предложения от поставщика есть возможность запустить сразу же, как только от него пришло письмо. В этом случае не нужно ждать, пока сотрудник отдела закупок скачает вложенный пакет документов и через чат даст ассистенту соответствующую команду. Система самостоятельно мониторит поступление коммерческих предложений на электронную почту специалиста, понимает, какой комплект документов относится к определенной закупке, собирает всю необходимую информацию, в том числе проверяет реквизиты контрагента по базе ЕГРЮЛ и другие параметры.

Перспективы

Развитие новых технологий в сфере автоматизации выглядит многообещающим. По оценкам Gartner, гиперавтоматизация остается важнейшим направлением для 90% крупных компаний. Среднегодовая скорость роста сегмента составляет более 16%, и к к 2032 году глобальный рынок достигнет 168 млрд долларов, что свидетельствует о растущем интересе к этой области. Важно отметить — успешная реализация таких проектов требует четкого целеполагания и понимания бизнес-кейсов.

Кроме того, исследования показывают, что интеллектуальная автоматизация будет способствовать более глубокому анализу бизнес-процессов через методы, такие как Process Mining. Это позволит организациям выявлять области для оптимизации и автоматизации, которые ранее могли быть упущены. В результате компании смогут не только улучшить свою операционную эффективность, но и создать более гибкие и адаптивные бизнес-модели.

Таким образом, будущее автоматизации в значительной степени зависит от способности организаций интегрировать новые технологии в свои процессы. Успех в этой области будет определяться не только техническими возможностями, но и тем, как компании адаптируют свои стратегии к изменениям в цифровом ландшафте.