Авторські блоги та коментарі до них відображають виключно точку зору їхніх авторів. Редакція ЛІГА.net може не поділяти думку авторів блогів.
16.03.2018 16:42
Как машинное обучение повлияет на роботизацию бизнес-процессов
Что даст в будущем интеграция двух мощных технологий – роботизации бизнес-процессов и машинного обучения? Как когнитивные технологии способны повлиять на RPA?
Те организации, которые серьёзно задумывались над повышением операционной производительности своих бизнес-процессов и снижением операционных расходов, не могли обойти в своих поисках возможность их автоматизации и роботизации. Новая на украинском рынке инновационная технология роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) имеет для этого огромный и несомненный потенциал. Все рутинные, повторяющиеся изо дня в день процессы (сверка баланса, составление отчётности, обработка счетов на оплату, проведение платежей, сбор и ввод данных во внутренние системы и т. п.), которых существует множество практически в каждой организации, могут быть существенно усовершенствованы благодаря этой технологии.
Однако, будем откровенны, при всех преимуществах роботизации бизнес-процессов технология всё-таки имеет свои ограничения в применении. Они вступают в действие, когда речь идёт об осуществлении таких операций и процессов, которые происходят по нетривиальным сценариям и требуют принятия решений или анализа. На данном этапе развития технологии роботизации программный робот способен воспринимать только шаблонные структурированные данные и осуществлять операции, основанные на чётко определённых параметрах. Распознавать неструктурированные или полуструктурированные массивы данных и делать на их основе определённые выводы их ещё нужно «обучать». Поэтому до недавнего времени за роботом и человеком были чётко прописаны назначенные полномочия в рамках выполнения определённых бизнес-процессов, а обработка неструктурированных данных и аналитические задачи были только прерогативой человека.
Однако будет ли эта ситуация оставаться и в дальнейшем неизменной?
Никто из нас не рождается с априори сложившимся мировоззрением и опытом. Человек становится тем, кем себя создаёт в процессе обучения и развития, и этот процесс не прекращается на протяжении всей его жизни.
Похожая идея — способности машин самостоятельно «обучаться» — заложена и в технологию машинного обучения (Machine Learning, ML). Как оказывается, машины также могут учиться на основе собственного опыта, в процессе анализа и обработки больших массивов данных находить в них закономерности и прогнозировать результаты.
Сама идея машинного обучения не нова и уже широко апробирована такими технологическими гигантами, как IBM (Watson, 2011), Google (AlphaGo, 2015). Но только сейчас — с развитием современных технологий и усовершенствованием уже разработанных прототипов — появляются предпосылки для её полноценной технической реализации. Мы даже порой не подозреваем, что машинное обучение уже стало частью нашей нынешней повседневной жизни. На основе наших предыдущих предпочтений специально настроенные алгоритмы подбирают нам ленту новостей в соцсетях и товары в интернет-магазинах, а также осуществляют фильтрацию почтовых сообщений от спама; всё совершеннее становится машинный перевод (например, Google Translate) благодаря доступной ручной функции «улучшить перевод» и т. п. По мнению специалистов, направление машинного обучения станет одним из определяющих в развитии компьютерных технологий в XXI веке.
Поэтому с появлением и активным внедрением машинного обучения осуществление программными роботами исключительно рутинных задач становится далеко не верхней границей их потенциальных возможностей. Применение технологий машинного обучения открывает совершенно новые возможности для роботизации бизнес-процессов и позволяет расширить её функциональность. Благодаря когнитивным технологиям программные роботы становятся всё умнее, в состоянии выполнять ещё более сложные задачи, чем на это способны сегодня, развивать и совершенствовать свои навыки, которые не были в них заложены с самого начала. Поэтому сочетание возможностей этих технологий позволит достичь ещё большей операционной эффективности.
Так где же именно может применяться технология машинного обучения в сфере роботизации бизнес-процессов? Здесь без лишних сомнений можно сказать, что развиваться она будет прежде всего в области совершенствования распознаваемых объектов и данных. Поскольку программный робот может сейчас качественно и без ошибок считывать только печатный текст, следующим шагом для него должно стать качественное распознавание нестандартных шрифтов, неструктурированных данных, рукописного текста, а также возможность распознавать человеческое лицо и естественный язык. Вместе с расширением распознавательных возможностей параллельно будут совершенствоваться возможности роботизации по эффективной обработке бизнес-процессов. А это всё в конечном итоге позволит ещё более их оптимизировать и сократить операционные расходы на их содержание.
Однако всё-таки не следует также забывать и об определённых рисках интеграции машинного обучения и роботизации бизнес-процессов. Если, например, вы корректно запрограммируете робота на выполнение нужных вам действий, используя уже апробированные методы RPA, вы можете быть абсолютно уверены в точности выполнения роботизированного процесса. Однако если вы всё же рассчитываете на более широкие возможности программного робота, но объём предоставленных ему для анализа и «принятия решения» данных будет неполным, некорректным или недостаточно продуманным, то нельзя будет полностью исключить возможность возникновения ошибок. Более того, при таких условиях они будут вполне закономерны. Однако если в вашей команде разработчиков есть люди с соответствующими профессиональными навыками, способные тщательно продумать и корректно применять учебные алгоритмы программирования, то таких рисков, бесспорно, можно избежать.

Поэтому выбор, несомненно, будет оставаться за вами: классическая роботизация бизнес-процессов или классическая роботизация, умноженная на возможности когнитивных технологий машинного обучения. Оба варианта способны открыть несравненно лучшие возможности для оптимизации бизнеса. Однако уже и сегодня совершенно очевидно, что будущее всё-таки будет за последней.
Якщо Ви помітили орфографічну помилку, виділіть її мишею і натисніть Ctrl+Enter.
Останні записи
- Проведення перевірок в частині вчинення мобінгу: внесено зміни до законодавства Анна Даніель 01:16
- Суд не задовольнив позов батька-іноземця про зміну місця проживання дитини Юрій Бабенко вчора о 17:15
- Як повернутись до програмування після довгої IT-перерви Сергій Немчинський вчора о 16:39
- Моральна шкода за невиконання рішення суду Артур Кір’яков вчора о 14:21
- Путінський режим знову показує своє справжнє обличчя: цього разу – проти азербайджанців Юрій Гусєв вчора о 10:51
- Зелений прорив 2025: як відновлювана енергетика відкриває шлях для України Ростислав Никітенко вчора о 10:22
- "Розумні строки" протягом 1200 днів: чому рішення у справі стає недосяжним Максим Гусляков 28.06.2025 20:49
- Мир начал избавляться от иллюзий, связанных с ИИ Володимир Стус 27.06.2025 23:54
- Триваюче правопорушення – погляд судової практики Леся Дубчак 27.06.2025 16:19
- Дике поле чи легальна сила: навіщо Україні закон про приватні військові компанії (ПВК)? Галина Янченко 27.06.2025 16:03
- Реформа "турботи" Андрій Павловський 27.06.2025 12:07
- Оцінка девелоперського проєкту з позиції мезонінного інвестора, як визначити дохідність Роман Бєлік 26.06.2025 18:39
- Весна без тиші: безпекова ситуація на Херсонщині Тарас Букрєєв 26.06.2025 17:24
- Краще пізно, ніж бідно: чому після 40 саме час інвестувати в фондовий ринок Антон Новохатній 26.06.2025 16:20
- Коли рак – це геополітика. Або чому світ потребує термінової операції Дана Ярова 26.06.2025 12:35
Топ за тиждень
- Президент поза строком: криза визначеності й мовчання Конституційного суду України 722
- Як керувати бізнесом за тисячі кілометрів і залишатися лідеркою: мій особистий досвід 634
- "Розумні строки" протягом 1200 днів: чому рішення у справі стає недосяжним 282
- Реформа "турботи" 235
- Житлово-будівельні товариства: як знизити ризики у новому житловому будівництві 117
Популярне
-
Чому ми роками терпимо токсичних людей і як захиститися від маніпуляторів
Життя 11611
-
Літній базовий гардероб – 2025: як зібрати стильну і зручну капсулу – пояснює стилістка
Життя 6573
-
21 удар по одному заводу. У Дрогобичі розповіли про наймасштабнішу атаку за час війни
Бізнес 4328
-
Антиамбітність – не лінь, а вибір: чому slow success набирає обертів
Життя 3526
-
Золотий гребінець. Хто заробляє на курятині найбільше
Бізнес 2026
Контакти
E-mail: [email protected]