cRPA – Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych – co warto o niej wiedzieć i gdzie wykorzystać?
Yuval Noah Harari w swojej oryginalnej książce „ Homo deus. Krótka historia jutra” twierdzi, że najbliższe kilkadziesiąt lat upłynie ludzkości w cieniu trzech powiązanych ze sobą procesów: badaniu dogmatu, że organizmy to algorytmy, a życie to przetwarzanie danych, że inteligencja zaczyna się oddzielać od świadomości, oraz że pozbawione świadomości, ale niezwykle inteligentne algorytmy mogą wkrótce znać nas lepiej, niż my sami[i]. To oznaczałby powolny schyłek epoki antropocenu. Czy tak jest w rzeczywistości? Jak zwykle, czas pokaże. Jednak na naszych oczach dzieją się rzeczy, które zdają się potwierdzać słuszność tez Harariego.
W ramach czwartej rewolucji przemysłowej, z niknącej bariery ludzie-maszyny, z rosnącego znaczenia przetwarzania wielkich zbiorów danych (BigData i Data Mining), uczenia maszynowego (ML – Machine Learning) oraz kolejnych sukcesów algorytmów sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) wyłaniania się nowy synergiczny trend nazwany Kognitywną Robotyzacją Procesów Biznesowych (cRPA – Cognitive Robotic Process Automation). Przyjrzyjmy się zatem czym jest to nowe zjawisko, a przede wszystkim, czym różni się od znanej dotychczas Robotyzacji Procesów Biznesowych (RPA – Robotic Process Automation). Zróżnicowanie tych pojęć pozwoli na zrozumienie i uchwycenie jakościowej zmiany, która właśnie się dokonuje w naszym życiu.
Czym jest Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych?
Najprościej mówiąc cRPA to robotyzacja wspierana algorytmami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu poprawy jakości decyzji podejmowanych przez człowieka. W odróżnieniu od RPA, nowe metody cRPA nie są ukierunkowane wyłącznie na procesy, ale na wiedzę. Nie służą odciążeniu człowieka przy wykonywaniu codziennych, rutynowych i relatywnie prostych czynności, ale poszukiwaniu wiedzy w wielkich zbiorach danych. Dzięki tak zdobytej wiedzy, uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji można de facto zastąpić człowieka tam, gdzie potrzebne są szybkie i trafne decyzje. Opanowanie cRPA wymaga poznania i integracji wielu technologii informatycznych, takich jak NLP (Natural Language Processing), Data Mining, OCR (Optical Character Recognition), ML, AI, czy rozpoznawanie głosu (Voice Recognition).
Tradycyjna RPA posługuje się danymi strukturalnymi, ale cRPA już tego nie wymaga – dane nie muszą mieć stałej i stabilnej struktury. Poszukiwanie wzorców i trendów może się odbywać w zbiorach bez wyraźniej struktury. Co ciekawe, w działanie cRPA człowiek w zasadzie nie ingeruje – algorytmy modyfikują się same. Jak twierdzą niektórzy z twórców takich programów – „sami nie wiemy, jak to działa”. To diametralnie odmienna sytuacja niż w RPA, gdzie obecność człowieka jest zawsze niezbędna, bo w każdej wyjątkowej lub bardziej złożonej sytuacji to on musi interweniować.
Krótko mówiąc, algorytmy cRPA same definiują zasady swojego działania i człowiek nie jest im niezbędny do podejmowania decyzji.
Dlaczego cRPA jest lepsze od RPA?
Upraszczając nieco sprawę, można powiedzieć, że robot to tylko narzędzie. Owszem, sprawne, szybkie, dokładne, nie męczące się, ale tylko narzędzie. Dopiero połączenie narzędzia ze zdolnością do jego samodzielnej nauki pozwala osiągać jakościowo nowe cele i automatyzować zadania bardziej złożone niż do tej pory, w sposób szybszy i dokładniejszy, bo bazujący na złożonej analizie danych.
Żeby dobrze zrozumieć dlaczego Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych jest lepsza od dotychczasowej, tradycyjnej Robotyzacji Procesów Biznesowych warto posłużyć się przykładem z rynku finansowego. Jak dowodzi noblista z ekonomii, Daniel Khaneman[ii], w dłuższym czasie skuteczność maklera giełdowego zawsze zrówna się z talentami inwestycyjnymi zwykłego szympansa. Żadne analizy techniczne, zmyślne algorytmy do wizualizacji danych, wieloprzekrojowe zestawienia nie gwarantują na dłuższą metę sukcesu. Ale ten sam zestaw dostępnych danych poddany działaniu algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na pewno zmieni ten obraz, bo decyzje będą podejmowane na bazie niedostrzegalnych dla człowieka korelacji i tak szybko, że w konkurencji z cRPA człowiek będzie bez szans.
W jakich obszarach warto wykorzystać cRPA?
Już dziś Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych ma zastosowanie w finansach i bankowości, w ubezpieczeniach, reklamie, w branży e-commerce, czy zarządzaniu zasobami ludzkimi. Niedługo można się spodziewać jej zastosowań w medycynie i wielu innych dziedzinach.
Finanse i bankowość
Spójrzmy na bankowość, gdzie tak naprawdę generuje się bardzo dużo danych o każdym kliencie, transakcjach, kwotach, kredytach, terminach, umowach itd. Dla osób pilnie potrzebujących kredytu lub jakichś szczególnych usług bankowych ważne są ramy czasowe, w których prowadzona jest ocena rentowności klienta i szacowanie ryzyka, na przykład udzielenia kredytu. Ręczne wykonywanie takich analiz na bazie wielu źródeł trwa, często w formie papierowej, jest zawsze obarczone ryzykiem błędu, czy nietrafionej oceny zdolności kredytowej wnioskodawcy.
Zastosowanie technologii cRPA do integracji wielu kanałów informacyjnych zbierających dane o klientach pozwala na bardzo szybkie spełnienie wymagań procedur należytej staranności (KYC – Know Your Customer). Powstają także dodatkowe możliwości monitorowania wszystkich nietypowych zachowań i aktywności klientów, bo źródłem danych mogą być nie tylko wewnętrzne systemy bankowe, ale i Internet z mediami społecznościowymi. Takie działania pomagają w określeniu czy transakcja lub aktywność jest faktycznie podejrzana i wymaga zgłoszenia odpowiednim władzom. Widać zatem, że cRPA radykalnie zmniejsza ryzyko nawet nieświadomego udziału w procesie prania pieniędzy.
W bardziej przyziemnym przypadku, połączenie cRPA ze sztuczną inteligencją chatbotów i technologią Voice Recognition może sprawić, że prowadzenie procesów obsługi klienta stanie się w pełni automatyczne, i to przy zachowaniu poczucia klienta, że jest w interakcji z żywym człowiekiem. W ten sposób na przykład otwarcie nowego konta zostanie w pełni zautomatyzowane, a na dodatek klient otrzyma propozycję kredytu lub innych usług bankowych dużo lepiej dopasowanych do jego potrzeb niż w przypadku rozmowy z żywym konsultantem, który może być np. zmęczony i znużony kolejną godziną pracy.
Ubezpieczenia
Branżą bardzo wdzięczną do prowadzenia wdrożeń systemów cRPA są ubezpieczenia. Pomyślmy na przykład o tym, jak wygląda proces likwidacji szkody komunikacyjnej. Obejmuje on analizę dokumentacji, w tym fotograficznej, treść umów i ogólnych warunków ubezpieczenia, wykupionych opcji dodatkowych, ocenę ryzyka oszustwa itp. Jest to idealne środowisko, w którym technologia cRPA może pokazać swoje przewagi i zalety – trafne decyzje mogą być podjęte praktycznie natychmiast, w czasie rzeczywistym.
Wnioski ubezpieczeniowe mogą być rozpatrywane praktycznie bezzwłocznie nawet w przypadkach, gdy zmienia się polityka firmy i ogólne warunki ubezpieczenia. Dzięki algorytmom ML i NLP, system cRPA może się samodzielnie nauczyć na bazie poprzednich wniosków, jak należy rozpatrywać bieżące sprawy i automatycznie podejmować decyzje o przyjęciu lub odrzuceniu wniosku o polisę.
Wszystko to przekłada się na dużo szybszą reakcję na zmienne potrzeby klientów, oszczędza czas i środki, optymalizuje wykorzystanie zasobów do generowania większego przychodu. Innowacyjność w tym zakresie owocuje długoterminowym, trwałym wzrostem, zwiększeniem liczby klientów i ich lojalności.
e-commerce
Podobnie jak w bankowości i finansach, głównym wyzwaniem branży e-commerce jest szybkie wnioskowanie z ogromu gromadzonych danych. Zastosowanie technologii cRPA, w tym Data Mining i AI, pozwala na szybkie wyszukiwanie korelacji, trendów i zależności, które są niezbędne w efektywnym planowaniu sprzedaży, w logistyce, planowaniu zapasów, czy generowaniu profili klientów. Wydobywane informacje są bezcenne praktycznie dla każdego ogniwa w łańcuchu dostaw – od producentów, przez dostawców, partnerów do detalistów i klientów końcowych.
Do tej pory takie lub zbliżone techniki były i są dostępne, ale umiejętność przewidywania zmieniających się preferencji zakupowych klientów, czy integracja wszystkich kanałów komunikacji z klientem, np. czatów, mediów społecznościowych, aplikacji, komunikatorów to coś zupełnie nowego. W ten sposób chatboty w technologii cRPA mogą przewidywać, czego oczekuje klient i oferować mu najlepsze możliwe rozwiązanie, dając do zrozumienia, że jego uczucia i potrzeby są najważniejsze.
Medycyna
Podwaliny pod zastosowania cRPA w medycynie są już gotowe. Dzięki metodom BigData i AI można już stawiać diagnozy dużo bardziej trafne niż robi to człowiek. Dostępne są także roboty medyczne takie, jak choćby da Vinci. Na dziś obsługa ramion wykonawczych robota należy do człowieka. Jak nietrudno się domyślić, niewiele trzeba, aby i tym działaniem zajęła się technologia Kognitywnej Robotyzacji Procesów Biznesowych. Po postawieniu diagnozy, ucząc się od najlepszych chirurgów, maszyny cRPA mogą samodzielnie przeprowadzić operację z większą precyzją niż jest to dostępne dla człowieka, nawet uzbrojonego w mikroskop. To kwestia najbliższych lat, aby tego typu rozwiązania trafiły na rynek i przejęły pałeczkę od lekarzy.
Inne zastosowania
Technologia cRPA stale i bardzo dynamicznie poszerza zakres swoich zastosowań, warto zatem przeczytać np. artykuł o kognitywnej robotyzacji w controlingu. Do typowych zadań realizowanych przez cRPA zapewne należeć będzie także monitorowanie stanu aplikacji i komputerów, wykrywanie nietypowego zachowania użytkowników albo np. alarmowanie w przypadku wykrycia np. prób testowania programów ransomware. cRPA przyda się bez wątpienia w doskonaleniu technik testowania aplikacji – będzie możliwe dynamiczne generowanie zestawu testów, który samodzielnie będzie utrzymywać jakość oprogramowania w całym jego cyklu życiowym. Posłuży to nie tylko w procesie rozwijania aplikacji, ale i przy usuwaniu błędów i usterek.
W dłuższej perspektywie można oczekiwać, że łatwiej będzie wymienić obszary, gdzie cRPA nie będzie używana niż podać listę aktualnych obszarów funkcjonowania aplikacji i systemów cRPA.
Czym kierować się przy wyborze rozwiązania cRPA?
Co do zasady, systemy cRPA wymagają bardzo wysokich kompetencji programistycznych. Wybierając zatem partnera wdrożenia cRPA należy zwrócić uwagę przede wszystkim na potwierdzone certyfikatami doświadczenie jego developerów cRPA, na liczebność zespołu programistów cRPA, ich dotychczasowe osiągnięcia w tym zakresie. Bez względu na wszystko, decyzja o wyborze i wdrożeniu rozwiązania cRPA powinna być w pełni świadoma i przemyślana, bo wymaga ona zdecydowanie większego zaangażowania użytkowników końcowych. Warto skorzystać z wiedzy tych, którzy mają to za sobą – cenne wskazówki można znaleźć w artykule robotyzacji procesów biznesowych.
Za główne kryterium wyboru musi zawsze służyć porównanie bieżących kosztów obsługi wybranych procesów i skali trudności przy podejmowaniu określonych decyzji z potencjalnymi korzyściami. Jak pokazują dostępne raporty[iii], przy dobrze przeprowadzonym wdrożeniu można oczekiwać oszczędności na poziomie 50-70%. Oczywiście lista wymagań i pytań, na które musi sobie odpowiedzieć organizacja jest zdecydowanie dłuższa, ale z niektórymi szczegółami można się zapoznać np. w artykule o metodach wyboru procesów do automatyzacji. Decydenci muszą zwrócić szczególną uwagę na to, czy ich organizacja jest zorientowana na zarządzanie wiedzą oraz na ile jest wyczulona na kwestie bezpieczeństwa danych, które stają się wtedy jednym z najcenniejszych aktywów firmy.
Jakie są potencjalne zagrożenia związane z wprowadzaniem cRPA?
Bez wątpienia najważniejsze zagrożenia dla wdrożeń cRPA mają charakter luddystyczny. Ci, którzy mają uruchamiać nowe technologie, uczyć je i karmić danymi, sami mogą mieć silne obawy, czy nadal będą potrzebni, czy nie zastąpią ich roboty ze sztuczną inteligencją. Te ogólne, ale bardzo ważne zagadnienia są doskonale opisane we wspomnianej już książce Harariego. Mimo, że życie pokazuje, że „czynnik białkowy”, czyli człowiek, bywa najbardziej zawodnym ogniwem wielu procesów, w żadnym razie nie można lekceważyć potrzeb i obaw pracowników.
Do listy zagrożeń należy także dopisać fakt, że cRPA jest relatywnie nową technologią, a dostępne narzędzia mają swoje wyraźne ograniczenia. Nawet w przypadku prostego problemu syntezowania mowy z tekstu, na przykład na potrzeby zautomatyzowanej obsługi klienta, dość łatwo odróżnić intonację lektora od efektów pracy robota. Do tego niebagatelne znaczenie mają koszty i czas wdrożenia, znacząco większe niż w przypadku tradycyjnych rozwiązań.
Ponieważ cRPA wymaga znajomości naprawdę zaawansowanych technik programistycznych, liczba dostępnych specjalistów na rynku pracy jest ograniczona. Łatwo zatem popaść w uzależnienie biznesowe od jednego dostawcy. Na szczęście zalety cRPA znacząco przewyższają ryzyko.
Jakie są zalety wdrożenia cRPA w przedsiębiorstwie?
Wraz z rozwojem kognitywistyki rośnie atrakcyjność systemów cRPA. Technologie informatyczne przestają być jedynie inwestycją, stają się motorem napędzającym biznes i czynnikiem realnie budującym przewagę konkurencyjną.
Ponieważ cRPA działa tak, aby naśladować sposób myślenia ludzi, to dzięki większej szybkości i zdolności do przetwarzania dużych porcji informacji, może realizować zadania o dużo większym stopniu komplikacji. W efekcie rośnie produktywność pracowników i znacząco zwiększa się ich efektywność operacyjna.
cRPA może rozumieć język naturalny i może samodzielnie analizować tekst. A to oznacza, że może przekształcić dane nieustrukturyzowane w dane ustrukturyzowane, na dodatek z dużą precyzją wyników. Po dodaniu technik predykcyjnych otrzymujemy rozwiązania automatyzujące typowe procesy decyzyjne.
Dzięki funkcjom uczenia maszynowego, cRPA może samodzielnie doskonalić niektóre aspekty swojego działania, co zmniejsza albo nawet eliminuje konieczność ingerencji człowieka. Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych to także więcej danych, szybciej przetwarzanych; to wykrywanie bardziej subtelnych zależności, trafniejsze oceny i ciekawsze spostrzeżenia na temat sposobu działania, myślenia i czucia człowieka; to formułowanie optymalnych propozycji dla klientów i partnerów. Na końcu to zawsze oznacza większe przychody i lepsze wyniki biznesowe.
[i] Youval Noah Harari, Homo Deus. Krótka historia jutra. Wydawnictwo Literackie, 2018.
[ii] Daniel Khaneman, Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym, Wydawnictwo Media Rodzina, 2011
[iii] https://digital.abbyy.com/pl-e-book-rpa-understanding-the-future-of-work-2020-download-adwords.html
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Zostań deweloperem RPA. Jak ukierunkować swoją karierę?
Zostań deweloperem RPA: wymagania i umiejętności programistyczne oraz rozwinięte zdolności analityczne. Jak ukierunkować swój rozwój?
Najważniejsze informacje o robotyzacji procesów biznesowych (RPA) dla praktyków I Mindbox
RPA-as-a-Service (RPAaaS) – czy warto zainteresować się outsourcingiem RPA w Chmurze?