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.
![stockvault-artificial-intelligence-concept238841.jpg](/pics/lkanevska/stockvault-artificial-intelligence-concept238841.jpg)
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
- Альтернативи децентралізації енергогенерації в Україні не існує Олексій Гнатенко вчора о 15:31
- Відкриті дані: прозорість проти корупції Діана Граділь вчора о 13:39
- Способи захисту прав власника від самочинного будівництва на земельній ділянці Євген Морозов вчора о 10:45
- Власть, наука, интеллект – инвестиции в средний и малый бизнес и устойчивое развитие Вільям Задорський вчора о 04:01
- Прифронтовий Миколаїв. Яку допомогу можна отримати у місті, де лінія фронту зовсім близько Галина Скіпальська 25.07.2024 13:53
- На що дивляться інвестори? Олександр Висоцький 25.07.2024 12:22
- Де нормальний начпрод, там якісні продукти харчування Дана Ярова 25.07.2024 12:06
- Розвиток європейського ринку водню: Нові ініціативи та перспективи Олексій Гнатенко 25.07.2024 10:17
- Внесіть зміни у свій щоденний "to do list" Катерина Кошкіна 25.07.2024 09:59
- Гранти на відновлення та енергоефективність житла: можливості від Фонду енергоефективності Єгор Фаренюк 24.07.2024 21:44
- Порушення прав власника земельної ділянки внаслідок самочинного будівництва Євген Морозов 24.07.2024 19:48
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? Євгеній Сільверстов 24.07.2024 18:00
- Кого підтримуватиме Ізраїль під час виборів у США? Олег Вишняков 24.07.2024 13:22
- Європейська рада схвалила висновки щодо інфраструктури електромережі ЄС Олексій Гнатенко 24.07.2024 12:30
- Спільна власність чоловіка та жінки, які проживають без реєстрації шлюбу Євген Морозов 23.07.2024 19:26
Топ за тиждень
- Boris Johnson: Запрошення до усвідомлення – домовлянь з РФ не буде 1882
- Суди проти рф – реалії, фантазії, міфи. Перспективи Арбітражу 299
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? 91
- Чому конкурентні закупівлі – це більше ніж просто вимога закону 65
- Дизайн дитячого простору 63
Популярне
-
11 млрд доларів тому, кого немає. На що просила гроші Україна в Берліні
Бізнес 87040
-
У Харкові обрали нові назви для трьох станцій метро
Бізнес 11226
-
Помпео виклав своє бачення мирного плану Трампа: лендліз на $500 млрд і реальні санкції
Бізнес 9240
-
Криза мобільного зв’язку. Скільки коштуватиме подовження зв'язку під час відключень
Бізнес 5708
-
Київський підприємець почав розбирати Tesla, щоб заряджати оселі – FT
Технології 5386
Контакти
E-mail: [email protected]