Az üzleti világ folyamatosan keresi a módszereket a hatékonyság növelésére és a költségek csökkentésére. Ebben a törekvésben két technológia – a Robotizált Folyamatautomatizálás (RPA) és a Mesterséges Intelligencia (AI) – kombinációja forradalmi változásokat hoz. Ez az “intelligens automatizálás” új szintre emelheti a vállalati működést hosszú távon is.
Mi az RPA és az AI?
Az RPA (Robotic process automation) ún. “szoftverrobotokat” használ ismétlődő, szabályalapú feladatok automatizálására. Ezek a robotok képesek utánozni (leképezni) az emberi interakciókat a digitális rendszerekkel, gyorsan és hibamentesen végezve el olyan feladatokat, mint az adatbevitel vagy a jelentéskészítés. Az AI (Artificial intelligence) pedig olyan rendszereket jelent, amelyek képesek tanulni, alkalmazkodni és önállóan döntéseket hozni. Az AI algoritmusok képesek mintákat felismerni, előrejelzéseket készíteni és komplex problémákat megoldani. E két technológia ötvözete az intelligens automatizálás, amely egyesíti az RPA hatékonyságát az AI rugalmasságával és döntéshozatali képességével.
Az intelligens automatizálás főbb előnyei:
- Megnövekedett hatékonyság: Az RPA és AI kombinációja akár 50-70%-kal is növelheti a folyamatok sebességét (Forrás: Deloitte, 2020). Ez azt jelenti, hogy a korábban órákig vagy napokig tartó feladatok most percek vagy órák alatt elvégezhetők. Például, egy nagy vállalati pénzügyi jelentés összeállítása, ami korábban egy teljes munkanapot vett igénybe, ezentúl akár 30 perc alatt elkészülhet.
- Költségcsökkentés: A McKinsey jelentése szerint az intelligens automatizálás 20-30%-os költségmegtakarítást eredményezhet a back-office folyamatokban. Ez nem csak a közvetlen munkaerőköltségek csökkenéséből adódik, hanem a hibák kiküszöböléséből és a gyorsabb feldolgozási időből származó megtakarításokból is. Egy közepes méretű (amerikai) vállalat akár évi több millió dollárt is megtakaríthat ezáltal.
- Pontosság javulása: Az emberi hibák kiküszöbölésével az intelligens automatizálás 99,9%-os pontosságot érhet el (Forrás: UiPath, 2021). Ez különösen fontos olyan területeken, mint a pénzügyi szolgáltatások vagy az egészségügy, ahol a hibák súlyos következményekkel járhatnak. Az AI rendszerek képesek azonosítani és jelezni az anomáliákat, tovább növelve a pontosságot.
- Skálázhatóság: Az AI-vezérelt RPA rendszerek könnyedén alkalmazkodnak a változó munkaterheléshez, lehetővé téve a gyors növekedést. Üzleti csúcsidőszakokban vagy váratlan terhelés esetén a rendszer képes automatikusan felskálázódni, így bővíteni kapacitását, majd visszaállni normál működésre, így optimalizálva az erőforrás-felhasználást.
- Jobb ügyfélélmény: A gyorsabb és pontosabb folyamatok közvetlenül javítják az ügyfél-elégedettséget. Az intelligens automatizálás lehetővé teszi a 24/7 ügyfélszolgálatot vagy éppen a gyorsabb problémamegoldást. Például, egy AI-alapú chatbot azonnal válaszolhat az ügyfelek kérdéseire, miközben az RPA háttérben intézi a szükséges adminisztrációt.
Gyakorlati alkalmazások:
1. Pénzügyi szolgáltatások: A bankok és biztosítók az intelligens automatizálást használják a kockázatértékelésben, csalásfelderítésben és ügyfélszolgálati folyamatokban. Például, a JP Morgan Chase COIN nevű AI rendszere 360,000 órányi jogi munkát végez el évente, jelentősen csökkentve a költségeket és az átfutási időt. Ez a rendszer képes szerződéseket elemezni, kockázatokat azonosítani és jogi dokumentumokat előkészíteni, mindezt töredék idő alatt és nagyobb pontossággal, mint emberi megfelelői.
2. Egészségügy: Az intelligens automatizálás segít a betegadatok kezelésében, a diagnózisok pontosításában és az adminisztratív terhek csökkentésében. Az Accenture szerint az AI alkalmazások 2026-ra akár 150 milliárd dollárt (!!!) is megtakaríthatnak az amerikai egészségügyi szektorban. Az intelligens rendszerek képesek például a radiológiai képek előszűrésére, azonosítva a potenciális problémákat és prioritizálva az esetek, így segítve az orvosok munkáját és gyorsítva a diagnózist.
3. Gyártás: Az AI-vezérelt RPA rendszerek optimalizálják a termelési folyamatokat, javítják a minőség-ellenőrzést és előrejelzik a karbantartási igényeket. A Siemens például 75%-kal csökkentette a minőségellenőrzési időt intelligens automatizálás segítségével. Ezek a rendszerek képesek valós időben monitorozni a gyártási folyamatokat, azonosítani az eltéréseket és automatikusan korrigálni a beállításokat, így minimalizálva a selejtet és maximalizálva a hatékonyságot.
4. Kiskereskedelem: Az intelligens automatizálás segít a készletkezelésben, a kereslet előrejelzésében és a személyre szabott marketing kampányok kialakításában. Az Amazon AI-alapú ajánlórendszere felelős az eladások 35%-áért. Ez a rendszer nem csak az egyéni vásárlási előzményeket veszi figyelembe, hanem olyan külső tényezőket is, mint az időjárás, a szezonalitás vagy a aktuális trendek, így biztosítva a lehető legpontosabb ajánlatokat.
Kihívások és megoldások:
1. Adatminőség: Az AI rendszerek teljesítménye nagyban függ a betáplált adatok minőségétől. Rossz vagy “koszos” adatok helytelen döntésekhez vezethetnek. Megoldás: Robusztus adattisztítási és -előkészítési folyamatok implementálása. Ez magában foglalhatja az automatizált adatvalidációs eszközök használatát, valamint rendszeres adatminőségi auditok végrehajtását.
2. Biztonsági kockázatok: Az automatizált rendszerek potenciális célpontjai a kibertámadásoknak. Egy sikeres támadás pedig komoly következményekkel járhat, hiszen ezek a rendszerek gyakran kritikus üzleti folyamatokat kezelnek. Megoldás: Fejlett biztonsági protokollok és folyamatos monitorozás alkalmazása. Ez magában foglalhatja a többfaktoros hitelesítést, a titkosítást, valamint az AI-alapú anomália-detekciós rendszerek használatát.
3. Munkaerőpiaci hatások: Az automatizálás egyes munkaköröket feleslegessé tehet, ami társadalmi és gazdasági kihívásokat okozhat. Megoldás: A munkaerő átképzése és új, magasabb hozzáadott értékű pozíciók létrehozása. A vállalatoknak proaktívan kell kezelniük ezt a kérdést, befektetve a munkavállalók készségfejlesztésébe is, valamint új szerepkörök kialakításába, amelyek kiegészítik az automatizált rendszereket.
4. Etikai megfontolások: Az AI döntéshozatal átláthatósága és elszámoltathatósága kritikus kérdés. Fennáll a veszélye, hogy az AI rendszerek elfogult vagy diszkriminatív döntéseket hoznak. De az is pont elég, ha csak annak tűnnek! Megoldás: Etikai irányelvek kidolgozása és betartása, rendszeres auditok végrehajtása. Ez magában foglalhatja az „explainable AI” technikák alkalmazását, amelyek lehetővé teszik az AI döntések hátterének megértését, valamint független etikai bizottságok létrehozását a rendszerek felügyeletére.
Jövőbeli kilátások:
A gyakorlati megvalósítás során érdemes rendszeres adat auditokat végezni és képezni munkatársainkat az adatminimalizálás elveiről és gyakorlatáról. Hasznos lehet adatkezelési szoftvereket használni a felesleges adatok azonosítására és törlésére. Fontos a szabályozás, ezért dolgozzunk ki világos adatmegőrzési irányelveket. Végül, kommunikáljunk átláthatóan az ügyfelekkel az adatgyűjtési gyakorlatainkról, ezzel is erősítve a bizalmat és az átláthatóságot.
A Gartner előrejelzése szerint 2025-re a nagy szervezetek 70%-a több mint 70 különböző RPA forgatókönyvet fog alkalmazni, szemben a 2019-es kevesebb mint 20%-kal. Ez azt jelzi, hogy az intelligens automatizálás gyorsan válik alapvető üzleti gyakorlattá. Az IDC pedig azt jósolja, hogy 2025-re az AI-vezérelt vállalatok 100%-kal gyorsabban reagálnak majd az ügyféligényekre, mint társaik, ami pedig igen jelentős versenyelőnyt jelent számukra a gyorsan változó piaci környezetben.
Az intelligens automatizálás nem csupán egy technológiai trend, hanem a versenyképesség egyik kulcsa a digitális korban. A vállalatok, amelyek sikeresen implementálják ezt a technológiát, jelentős üzleti előnyre tehetnek szert a piacon. Ahogy az RPA és az AI technológiák tovább fejlődnek, várhatóan még több innovatív alkalmazást fogunk látni, amely tovább forradalmasítja az üzleti folyamatokat és új lehetőségeket teremt a vállalatok számára. A jövőben az intelligens automatizálás várhatóan még szorosabban integrálódik a vállalati stratégiába, befolyásolva nem csak a működési folyamatokat, de az üzleti modelleket és az innovációs gyakorlatokat is.
Fedezze fel, hogyan támogathatja a Nextent Informatika Zrt. az Ön vállalatát az intelligens automatizálás bevezetésében és az RPA-AI integráció optimalizálásában. Több mint 20 éves tapasztalatunkkal segítünk Önnek kiaknázni az intelligens automatizálásban rejlő lehetőségeket, hogy vállalkozása a digitális átalakulás élvonalába kerülhessen.
Bővebb információkért keresse kollégánkat:
Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu