Автоматизация бизнес-процессов как правило опирается на два технологических направления — роботизацию процессов (RPA) и искусственный интеллект (AI, ИИ). Эти подходы решают разные классы задач и применяются совместно в рамках интеллектуальной автоматизации (Intelligent Automation). Совмещение RPA и AI позволяет автоматизировать как регламентированные операции, так и этапы анализа и интерпретации данных, а также создания контента для построения сквозных процессов
Что такое RPA?
RPA (Robotic Process Automation) — технология автоматизации бизнес-процессов, при которой программные роботы выполняют действия пользователя в интерфейсах информационных систем (UI-автоматизация) и через программные интерфейсы (API — обращаясь к системе без открытия окон и меню). Подход применяется для автоматизации структурированных, повторяющихся и регламентированных операций без доработки существующих бизнес-систем. Роботы выполняют сценарии по заданным правилам.
Управление роботами и контроль выполнения процессов осуществляется централизованно через оркестратор – компонент управления заданиями, расписаниями, логированием и масштабированием.
Типовые задачи для RPA:
- ввод и сверка данных;
- формирование регламентной отчетности;
- обработка заявок и реестров;
- синхронизация данных между системами.
Что такое AI (ИИ)?
Искусственный интеллект (AI) — область компьютерных наук, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, требующие элементов человеческого интеллекта (обучение, распознавание, принятие решений, прогнозирование, генерация контента).
В отличие от RPA, который работает по алгоритмам со структурированными данными (таблицы, базы данных), AI специализируется на интерпретации неструктурированной информации (документы, речь, видео, свободный текст).
Технологии ИИ отвечают за разный тип «органов чувств» и мышления:
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — совокупность методов и математических алгоритмов, позволяющих моделям выявлять закономерности в данных и обучаться на исторических примерах без явного программирования правил. Применяется для классификации, прогнозирования, кластеризации и выявления аномалий.
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) — направление машинного обучения, основанное на многослойных нейронных сетях. Позволяет автоматически извлекать сложные признаки из «сырых» данных, таких как изображения, звук и текст.
Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — область ИИ, направленная на автоматизированное извлечение и интерпретацию информации из визуальных данных. Включает распознавание объектов и лиц, сегментацию изображений, анализ видео и оптическое распознавание текста.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — методы анализа, понимания и генерации человеческой речи и текста. Используется для определения намерений пользователя, извлечения сущностей, машинного перевода, суммаризации и анализа тональности.
Предиктивная аналитика (Predictive Analytics) — прикладное направление, использующее статистические методы и машинное обучение для оценки вероятности будущих событий на основе исторических данных. Применяется для прогнозирования спроса, оценки рисков и предотвращения сбоев.
Речевые технологии (ASR/TTS) — системы автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition) и синтеза речи (Text-to-Speech), преобразующие звуковые сигналы в текст и текст в речь.
Генеративный ИИ (Generative AI, GenAI) — технологическое направление, сфокусированное на создании нового контента и логическом рассуждении. К этому направлению относятся:
- Большие языковые модели (LLM) — нейросетевые архитектуры, предназначенные для понимания и генерации человеческого языка. Они способны вести диалог, писать программный код и анализировать огромные массивы текстовых данных, выявляя сложные смысловые связи.
- Мультимодальные модели (LMM) — нейросеть для одновременной обработки и синтеза данных разных типов (текст, изображения, аудио, видео) в едином семантическом пространстве.
- Большие визуальные модели (LVM) — нейросетевые архитектуры, предназначенные для глубокого анализа и интерпретации визуальной информации (изображений и видео) без обязательного использования текстового контекста. Они позволяют автоматически распознавать объекты, сегментировать сцены и оценивать динамику движений на уровне, превосходящем классические алгоритмы компьютерного зрения.
Сегодня на рынке активно развиваются готовые ИИ-сервисы — это технологические продукты, предназначенные для решения конкретных бизнес-задач. Особенность таких сервисов заключается в их комбинированной архитектуре: как правило, они базируются на сочетании нескольких технологий ИИ одновременно. Например, современные системы интеллектуальной обработки документов объединяют Computer Vision для визуального анализа страницы, NLP для понимания контекста и LLM для финальной интерпретации данных.
1.Интеллектуальная обработка документов (OCR, IDP)
Основные технологии: Computer Vision (компьютерное зрение), NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка).
Задачи: Распознавание печатного и рукописного текста (OCR), извлечение смысла из сканов, автоматическое нахождение суммы, даты и контрагента в счетах любого формата без привязки к шаблону.
2.Анализ текста и речи
Основные технологии: NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка), NLU (Natural Language Understanding, понимание естественного языка).
Задачи: Определение тематики и тональности обращений, классификация входящих писем, извлечение именованных сущностей (фио, адреса) и автоматическая подготовка контекстных ответов.
3.Прогнозная аналитика и поиск аномалий
Основные технологии: Machine Learning (ML) и статистические модели.
Задачи: Выявление скрытых закономерностей в больших массивах данных (Big Data) для прогнозирования спроса, оценки кредитных рисков или предотвращения технических сбоев на производстве (предиктивное обслуживание).
4.Сервисы на базе генеративный ИИ (GenAI)
Основные технологии: LLM (Large Language Models) — большие языковые модели (например, YandexGPT, GPT-4), LMM (Large Multimodal Models) — большие мультимодальные модели.
Задачи: Создание уникального контента «с нуля» — от генерации персонализированных ответов клиентам и фрагментов программного кода до глубокой саммаризации (сжатия) длинных юридических договоров. Технология позволяет не просто искать информацию, но и синтезировать новые решения, отчеты и медиафайлы на основе кратких инструкций пользователя.
5.Интеллектуальный поиск и управление знаниями
Основные технологии: Semantic Search (семантический поиск), RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM (Large Language Models), LMM (Large Multimodal Models) — большие мультимодальные модели.
Задачи: Поиск информации не только по ключевым словам, но по смыслу и контексту. Это позволяет находить точные ответы в гигантских массивах данных (базы знаний, технические регламенты, архивы договоров). Технология RAG позволяет ИИ выдавать ответ, опираясь только на внутренние документы компании, исключая «галлюцинации» нейросети и обеспечивая высокую достоверность фактов.
Основные технологии: Computer Vision (компьютерное зрение), NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка).
Задачи: Распознавание печатного и рукописного текста (OCR), извлечение смысла из сканов, автоматическое нахождение суммы, даты и контрагента в счетах любого формата без привязки к шаблону.
2.Анализ текста и речи
Основные технологии: NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка), NLU (Natural Language Understanding, понимание естественного языка).
Задачи: Определение тематики и тональности обращений, классификация входящих писем, извлечение именованных сущностей (фио, адреса) и автоматическая подготовка контекстных ответов.
3.Прогнозная аналитика и поиск аномалий
Основные технологии: Machine Learning (ML) и статистические модели.
Задачи: Выявление скрытых закономерностей в больших массивах данных (Big Data) для прогнозирования спроса, оценки кредитных рисков или предотвращения технических сбоев на производстве (предиктивное обслуживание).
4.Сервисы на базе генеративный ИИ (GenAI)
Основные технологии: LLM (Large Language Models) — большие языковые модели (например, YandexGPT, GPT-4), LMM (Large Multimodal Models) — большие мультимодальные модели.
Задачи: Создание уникального контента «с нуля» — от генерации персонализированных ответов клиентам и фрагментов программного кода до глубокой саммаризации (сжатия) длинных юридических договоров. Технология позволяет не просто искать информацию, но и синтезировать новые решения, отчеты и медиафайлы на основе кратких инструкций пользователя.
5.Интеллектуальный поиск и управление знаниями
Основные технологии: Semantic Search (семантический поиск), RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM (Large Language Models), LMM (Large Multimodal Models) — большие мультимодальные модели.
Задачи: Поиск информации не только по ключевым словам, но по смыслу и контексту. Это позволяет находить точные ответы в гигантских массивах данных (базы знаний, технические регламенты, архивы договоров). Технология RAG позволяет ИИ выдавать ответ, опираясь только на внутренние документы компании, исключая «галлюцинации» нейросети и обеспечивая высокую достоверность фактов.
В чем ключевые отличия RPA и AI?
RPA предназначена для выполнения операций по заданным правилам в интерфейсах и через API. AI применяется для анализа и интерпретации данных, поддержки принятия решений, генерации контента. RPA ориентирована на структурированные процессы, AI — на работу с неструктурированными данными. Совместное применение формирует основу интеллектуальной автоматизации.
Как RPA и AI работают вместе?
В связке с RPA и технологии ИИ позволяют создавать «сквозные» процессы — когда робот не просто переносит данные, а предварительно «понимает» их содержание и принимает решение о дальнейших действиях. Таким образом, AI выступает в роли «мозгового центра», который берет на себя функции анализа, интерпретации или создания информации для ее последующей обработки в информационных системах, а RPA берет на себя функцию исполнителя.
Такой подход позволяет автоматизировать сквозные процессы с участием документов и обращений без существенных изменения ИТ-ландшафта.
Такой подход позволяет автоматизировать сквозные процессы с участием документов и обращений без существенных изменения ИТ-ландшафта.
Типовой сценарий автоматизации на базе RPA + AI:
- ИИ распознает данные из сканированного документа.
- ИИ выполняет классификацию документа и выделяет нужные атрибуты (реквизиты, ФИО, даты и пр.).
- Результаты передаются программному роботу.
- RPA вносит данные в учетные системы.
- Оркестратор распределяет задачи и контролирует выполнение.
Автоматизация сложной задачи на базе RPA + AI:
- AI (LLM/LMM) проверяет текст договора на наличие необходимых формулировок, опираясь на тип документа, дату, данные подписантов и корпоративную матрицу оговорок.
- AI (GenAI) автоматически формирует протокол разногласий, подбирая юридически корректные формулировки для спорных пунктов.
- RPA формирует электронное письмо, прикрепляет созданные документы и отправляет контрагенту предложение по корректировкам через почтовый клиент или CRM.
- RPA после получения ответа и финального подтверждения в системе, пересылает отредактированную и согласованную версию юристу для финальной визы или заносит данные в архив.
Эволюция автоматизации: от простых алгоритмов к ИИ-агентам
Новый этап развития технологий вывел автоматизацию на уровень Agentic AI (ИИ-агентов) на базе LLM (больших языковых моделей) и LMM. В отличие от классических алгоритмов, ИИ-агент способен автономно планировать последовательность действий для достижения цели, используя доступные ему инструменты.
В отличие от обычного робота, ИИ-агент обладает автономностью. Если в процессе возникнет нестандартная ситуация (например, в счете указана цена, не соответствующая контракту), агент не просто выдаст ошибку, а самостоятельно найдет контракт в архиве, сравнит условия и напишет письмо менеджеру с описанием проблемы.
Примеры работы ИИ-агентов:
В отличие от обычного робота, ИИ-агент обладает автономностью. Если в процессе возникнет нестандартная ситуация (например, в счете указана цена, не соответствующая контракту), агент не просто выдаст ошибку, а самостоятельно найдет контракт в архиве, сравнит условия и напишет письмо менеджеру с описанием проблемы.
Примеры работы ИИ-агентов:
- Обработка неструктурированного контента. ИИ-агент может прочитать длинный договор или сложную переписку в почте, вычленить суть, резюмировать юридические риски и заполнить карточки в CRM.
- Генерация ответов и документов: вместо использования жестких шаблонов, система генерирует персонализированные ответы клиентам, учитывая контекст предыдущего общения и обучаясь на базе знаний компании.
Постановка задачи ИИ-агенту при этом выглядит не как программный код, а как текстовая команда: «Найди все счета от этого контрагента за прошлый месяц, сравни их с актами сверки и выдели расхождения».
Почему в дополнение к ИИ-агентам необходим RPA?
Несмотря на широкие возможности ИИ-агентов и их способность напрямую интегрироваться с современными системами через API, в реальном корпоративном ландшафте RPA остается критически важным связующим звеном. Это обусловлено не только техническими ограничениями, но и вопросами экономии и надежности:
- Работа с Legacy-системами. Множество корпоративного ПО (старые версии ERP, банковские терминалы, ведомственные порталы) не имеют программного интерфейса (API). ИИ-агент не может «нажать кнопку» в окне такой программы. В этом случае RPA выступает как исполнительный механизм, имитируя действия человека в интерфейсе (UI). Хотя современные LAM-модели (Large Action Models, большие модели действий) уже способны «видеть» экран и распознавать кнопки, использование RPA для таких задач остается в десятки раз быстрее и надежнее. Робот выполняет клик по точным координатам или селекторам, тогда как нейросеть тратит время на визуальный анализ каждого кадра.
- Экономическая эффективность (TCO). Использование LLM для каждой мелкой операции обходится дорого из-за стоимости токенов и вычислительных мощностей. На участках с повторяющимися действиями гораздо дешевле один раз настроить RPA-скрипт, который будет вызываться агентом как готовая и «бесплатная» функция.
- Гарантированная точность. ИИ по своей природе вероятностен и может допускать ошибки («галлюцинировать»). На критических участках (платежные поручения, сверка остатков, ввод реквизитов), где необходима 100% точность, RPA незаменим. Робот выполнит транзакцию строго по алгоритму, исключая вариативность ИИ.
- Безопасность и контроль. Службы безопасности часто запрещают прямой доступ ИИ к базам данных. Робот RPA, работающий внутри периметра под строгим контролем оркестратора, становится доверенным исполнителем команд.
Преимущества интеграции RPA и AI
Интеграция RPA и AI позволяет автоматизировать сквозные процессы, включающие анализ данных и выполнение операций в прикладных системах. Подход снижает долю ручных операций, сокращает время обработки и повышает воспроизводимость процессов.
Практические эффекты RPA + AI:
- снижение операционных ошибок за счет регламентированных сценариев;
- ускорение обработки документов и заявок;
- масштабирование операций без изменения организационной структуры;
- повышение прозрачности процессов за счет централизованного управления;
- оптимизация вычислительных ресурсов.
Примеры применения RPA и AI в бизнесе
Как выбрать сервис для интеллектуальной автоматизации на базе RPA и AI для вашей компании
- Фокус на автоматизацию процессов, а не просто ассистентов. Важно различать «чат-ботов для помощи человеку» и системы для сквозной автоматизации бизнес-процессов. При выборе решения отдавайте предпочтение платформе, которая позволяет ИИ-агентам и роботам работать автономно по заданным правилам, событиям и условиям в рамках всей организации.
- Единая экосистема технологий (Гиперавтоматизация). Оптимальное решение должно объединять в одном интерфейсе сразу несколько технологий: RPA (программные роботы), AI (интеллектуальные агенты и LLM), BPM (управление процессами) и OCR/IDP (распознавание документов). Наличие единой платформы избавляет от необходимости интегрировать разрозненные продукты разных вендоров.
- Доступность No-Code инструментов для бизнеса. Для быстрого масштабирования и снижения затрат на разработку ищите платформу с No-Code подходом. Это позволит функциональным заказчикам (бухгалтерии, юристам, HR) самостоятельно настраивать цифровых помощников с помощью простых «кубиков» или текстовых промтов, не привлекая дефицитных программистов.
- Корпоративная безопасность и оркестрация. В крупном бизнесе критично наличие Оркестратора, который управляет целыми «отделами» цифровых сотрудников. Система должна поддерживать строгую ролевую модель организации, обеспечивать прозрачность работы ИИ и гарантировать безопасность данных внутри корпоративного контура (on-premise).
- Глубокая интеграция с локальной инфраструктурой. Убедитесь, что платформа имеет готовые инструменты для работы с российским ПО и операционными системами (1С, Linux и др.). Наличие предварительно настроенных действий для корпоративных систем становится решающим фактором для стабильной работы интеллектуальных агентов внутри компании.
- Лидерство в независимых технологических рейтингах. При выборе поставщика ориентируйтесь на признанных экспертов рынка. Высокие позиции в ежегодных отраслевых рейтингах RPA и ИИ-платформ подтверждают технологическую зрелость продукта, его соответствие требованиям импортозамещения и стабильность вендора на горизонте планирования в 3–5 лет.
- Масштабируемость и опыт в Enterprise-сегменте. Оценивайте не только функционал, но и наличие подтвержденных кейсов в крупнейших корпорациях (уровня топ-100 РФ). Успешная практика автоматизации тысяч рабочих часов в год доказывает, что платформа способна стабильно работать под высокой нагрузкой и приносить измеримый экономический эффект в масштабах всей компании.
Интеллектуальная автоматизация RPA + AI на базе ROBIN
ROBIN — это платформа интеллектуальной автоматизации, которая объединяет возможности программных роботов (RPA) и искусственного интеллекта (AI-агентов) в единую экосистему для выполнения сквозных корпоративных процессов.
В то время как RPA-роботы справляются с четко регламентированной рутиной, ИИ-агенты ROBIN берут на себя задачи, которые невозможно описать жестким алгоритмом: они анализируют контекст и выполняют сложные поручения, опираясь лишь на текстовое описание.
Уникальность платформы заключается в бесшовной оркестрации: ROBIN координирует работу роботов, ИИ и людей в рамках одного процесса. Система сама понимает, на каком этапе задачу должен выполнить быстрый робот, где требуется когнитивный анализ ИИ-агента, а где необходимо прямое решение человека.
На российском рынке лидером в области интеллектуальная автоматизация является платформа ROBIN компании SL Soft. Статус ROBIN как лидера подтвержден не только первыми строчками в рейтингах CNews (2021–2026), но и реальным масштабом: более 10 000 автоматизированных процессов в компаниях из ТОП-100 РФ, а проекты на базе платформы ежегодно признаются «Проектом года» Global CIO (2019–2024).
Инструменты ROBIN в единой связке:
- RPA-роботы. Безошибочное исполнение четко регламентированных рутинных задач в любых интерфейсах.
- AI-агенты. Решение сложных, неструктурированных задач на основе текстовых описаний, анализа контекста и генерации контента.
- Визуальный конструктор процессов. Единая среда, которая оркестрирует работу роботов, ИИ и людей, позволяя создавать полноценные автономные цифровые отделы.
- Корпоративный чат-интерфейс. «Единое окно» на естественном языке для доступа сотрудников к любым настроенным процессам, роботам и ИИ-агентам компании.
Что умеет ROBIN:
Работа с офисными приложениями и отчетами
- Преобразовывает данные в новые форматы.
- Сводит и форматирует отчетные документы.
- Вносит, находит, сортирует и форматирует данные в офисных пакетах и десктоп-приложениях.
Работа с документами и текстами (AI/OCR)
- Извлекает смыслы и атрибуты из текстов.
- Проверяет договоры на соответствие НПА и стандартам.
- Распознает и оцифровывает документы, извлекает атрибуты.
- Классифицирует входящие обращения.
Коммуникации и интерфейсы
- Ведет диалоги в чат-ботах и на сайтах (текст и голос).
- Работает с электронной почтой (сортировка, обработка вложений).
- Управляет мессенджерами, выполняя в них команды.
Работа в цифровой среде
- Заполняет веб-формы, работает с сайтами и порталами.
- Взаимодействует с любыми установленными приложениями.
- Использует машинное зрение для поиска графических элементов на изображениях.
Технические операции
- Работает с базами данных (SQL), файловыми системами (FTP) и любыми API.
- Оркестрирует работу людей и роботов в рамках сквозного бизнес-процесса.
Экономический эффект внедрения ROBIN:
Прикладные задачи, которые уже решает ROBIN
Кейсы применения ROBIN
Корпорация «Аэрофлот» — автоматизация отчётности и снижение ручной работы
Задача: заменить западную RPA-платформу на ROBIN RPA для формирования интеграционной отчётности.
Результат: программный робот ROBIN автоматизирует сбор информации для отчёта, освобождая сотрудников от ручной работы и обеспечивая выполнение задач без сложных ИТ-интеграций. В результате экономится около 2 часов в день на сотрудника.
>>Подробнее о кейсе
Задача: заменить западную RPA-платформу на ROBIN RPA для формирования интеграционной отчётности.
Результат: программный робот ROBIN автоматизирует сбор информации для отчёта, освобождая сотрудников от ручной работы и обеспечивая выполнение задач без сложных ИТ-интеграций. В результате экономится около 2 часов в день на сотрудника.
>>Подробнее о кейсе
Компания «Газпромтранс» — оптимизация финансовых и коммерческих операций
Задача: автоматизировать рутинные задачи финансового и коммерческого управлений без вмешательства ИТ-подразделений.
Результат: внедрение программных роботов ROBIN привело к оптимизации обработки данных, устранению ошибок ручного ввода и созданию центра компетенций RPA. Роботы работают с офисным ПО, системой учёта «Транспортировка», 1С, системой документооборота и другими системами. Объём высвобождённых ресурсов — примерно 10 тыс рабочих часов в год.
>>Подробнее о кейсе
Задача: автоматизировать рутинные задачи финансового и коммерческого управлений без вмешательства ИТ-подразделений.
Результат: внедрение программных роботов ROBIN привело к оптимизации обработки данных, устранению ошибок ручного ввода и созданию центра компетенций RPA. Роботы работают с офисным ПО, системой учёта «Транспортировка», 1С, системой документооборота и другими системами. Объём высвобождённых ресурсов — примерно 10 тыс рабочих часов в год.
>>Подробнее о кейсе
