От цифры к алгоритмам: как чат-боты объединяют в себе системы RPA, ERP и искусственный интеллект

Чат-боты — один из лучших инструментов для бизнеса. С их помощью возможно не только оптимизировать множество операций, но и начать процесс алгоритмизации в компании.

Чат-боты копируют и автоматизируют человеческую речь через голосовые команды и текстовые чаты. Их используют как текстовые приложения или веб-страницы и обычно развертывают в диалоговых системах в различных областях применения, например, клиентском сервисе. Благодаря широкому распространению искусственного интеллекта (ИИ) чат-боты стали «умнее»: они понимают неструктурированные человеческие запросы, используя технологию обработки естественного языка.

Как преодолеть ограничения технологии RPA и увеличить её потенциал в дальнейшем?

В последние годы во многих компаниях роботизированная автоматизация процессов (RPA) стала одной из самых эффективных технологий для автоматизации. Большинство её систем основаны на структурированных данных, заданных правилах и повторяемости действий. Эти системы собирают структурированные данные по определённым правилам, чтобы затем выполнять заранее предписанные рабочие процессы.

Однако заданность не позволяет обрабатывать неструктурированную информацию, поэтому на помощь приходит ИИ: благодаря набору динамических правил системы RPA в состоянии управлять исключениями и самообучаться в дальнейшем. В системы RPA попадает структурированные данные, поскольку ИИ извлекает смысл из разрозненной информации. Алгоритмизация — это цикл сбора информации из неразмеченных данных для машинного обучения (извлечение смысла) и создание новых процессов и данных для дальнейшей обработки. Интегрированные в RPA и ERP экосистемы чат-боты извлекают смысл из человеческой речи для обработки на сервере.

Как чат-боты поддерживают управление мастер-данными?

Давайте посмотрим, как дальше чат-боты оптимизируют управление мастер-данными. Часто работнику требуется вручную структурировать разрозненные пользовательские данные, например, телефон и email, прежде чем их обработает RPA. Чат-бот предложит пользователю естественный способ напрямую поменять данные без необходимости поиска правильных настроек или формы. Это также облегчает работу сотрудников бэк-офиса и помогает им сфокусироваться на обработке исключений и выполнении более важных задач. Единый автоматизированный канал для общения экономит как время пользователей, так и сотрудников.

Возможные примеры использования ранжируются от простых, как, например, изменение имени, почтового или электронного адреса, телефона, до более сложных, где гораздо больше данных, которые должен проанализировать ИИ. К ним относится изменение деталей заказа, контрактных данных, метода аутентификации или запроса на часто задаваемые вопросы. Текстовый чат-бот следует внедрить до голосового, поскольку в его основе та же логика, но внедрить его сложнее. У всех перечисленных примеров использования есть несколько общих преимуществ:

• прямое подключение между разными системами через единый интерфейс;
• масштабируемые возможности ИИ и RPA (от простых до сложных вариантов использования);
• лучшее от обеих технологий: сочетание возможностей ИИ в структурировании данных и основанной на правилах RPA;
• не требует участия человека.

Весь цикл автоматизируется полностью: от пользовательского интерфейса до обновлений на сервере.

Как интегрировать чат-бот в RPA и ERP системы?

Реальный минимально жизнеспособный продукт ИИ для автоматизации обновлений мастер-данных разрабатывается в течение восьми недель. За основу берется чат-бот как входной канал и желание пользователя поменять почтовый адрес. В ходе работы используется компьютер IBM Watson из-за его возможности распознавать естественную речь, что необходимо при создании чат-бота. Он полностью интегрируется в существующие системы UiPath и SAP, но также может работать и с другими RPA/ERP платформами. Различные задачи требуют комплексного подхода, что положительно влияет на внедрение технологии.

В целом требуется около четырех месяцев, чтобы внедрить чат-бота в живую среду. Разработка минимально жизнеспособного продукта занимает два месяца, но, чтобы внедрить его в серверную систему и обучить распознаванию естественного языка, потребуется ещё два месяца.

Начинать следует с более прикладных и простых в реализации сценариев использования, и далее переходить к более технически сложным. Например, создавать чат-ботов для обработки жалоб пользователей (включая предсказательную аналитику), использовать машинное обучение для оценки кредитоспособности клиентов или глубокое обучение для распознавания изображений и инженерию знаний для автоматической обработки заказов.

3 основных преимущества внедрения ИИ в системы RPA

• Прямая интеграция чат-бота с системами RPA и ERP представляет собой дополнительную ценность для клиентов, помимо организационных преимуществ.
• ИИ — это новый пользовательский интерфейс. Благодаря чат-боту люди быстрее и свободнее взаимодействуют с корпоративным провайдером. Приведённый сценарий использования один из самых простых, дополнительные характеристики позволяют создавать более удобные, но и более технически сложные решения.
• Чтобы извлечь максимальную пользу от автоматизации, требуется комплексный подход. Успех гарантирует только привлечение экспертов с подходящим набором навыков и знаний о бизнесе, технологиях и науке о данных. Например, можно воспользоваться услугами компании NFP.

Используйте шанс преодолеть ограничения RPA и ERP систем, добавив к ним возможности ИИ для сквозной автоматизации и работы с неструктурированными данными. Будущее за алгоритмами.

Оригинал статьи читайте на сайте capgemini.com.