Технология RPA: куда стремится роботизация?
Статья расскажет о значимых RPA трендах 2020 года.
Первые макротехнологии и методы анализа экранного изображения появились ещё в 1990-ые годы. Позже они вошли в состав фреймворков, которые сегодня мы называем роботизированной автоматизацией процессов – RPA.
Спустя 10 лет, в 2000-х годах, на смену пионерам роботизации пришли точечные решения – самые близкие предшественники современных инструментов роботизации. Их главная функция сводилась к автоматизации небольшого числа повторяющихся задач. Методика применялась в индивидуальных отраслевых решениях, под которые она и разрабатывалась. 2012 год принёс миру аббревиатуру RPA, а в 2015 технологию начали внедрять западные компании. Достаточно быстро роботизация стала использоваться для решения широкого круга задач: узкоспециализированных и универсальных.
Сегодня можно констатировать, что RPA решения оправдали надежды. Они автоматизируют большинство программных продуктов одинаково успешно: и старые мейнфреймовые, и классические приложения Windows, и инновационные веб-продукты.
Современное программное обеспечение RPA шагнуло дальше: всё чаще программным роботам предоставляется прямой доступ к API, а также возможность обрабатывать данные по SQL протоколу. Эта тенденция позволяет предсказать скорое неизбежное слияние RPA с другими технологиями. Например, использование алгоритмов Machine learning (машинного обучения) превратит технологию в интеллектуальную роботизацию.
Основными областями применения RPA, по-прежнему, остаются рутинные однотипные операции. В ERP-среде это чаще всего процессы объединённых сервисных центров, затрагивающие сферы финансов, закупок и HR.
Суммарное число пользователей RPA-софта показывает, что темпы роботизации бизнес-процессов непрерывно увеличиваются. По мнению компании Gartner в 2019 году данную технологию можно считать фактически самым быстрорастущим сегментом на рынке ERP. Несмотря на текущие глобальные проблемы, в 2020-м году рост продолжится, утверждают специалисты.
В каком направлении будет развиваться RPA? Рассмотрим несколько тенденций, определяющих будущее системы.
RPA роботы остаются
Роботизация вошла в нашу жизнь навсегда. Можно с уверенностью говорить о ней, как об универсальной константе корпоративных IT-ландшафтов; везде и всегда найдётся хотя бы одна устаревшая система, затрагивать которую очень нежелательно. Замена такой системы на современный аналог обходится компаниям в тысячи и даже миллионы. Кроме того, каким-то непостижимым образом оказывается, что именно она сохраняет критическую важность для функционирования предприятия.
Мы интегрируем и автоматизируем старые, новые и постоянно меняющиеся разнородные системы в корпоративном IT-ландшафте; RPA является мощным инструментом для этой задачи.
Ещё одна отличительная черта роботизации – скорость внедрения: средний срок создания программного робота для одного процесса составляет от 2 недель до 1,5 месяцев.
Взаимодействие технологий
Давайте посмотрим правде в глаза: главная цель бизнеса – эффективность. Ведение ежедневной деятельности с минимально возможными ресурсными затратами. Роботизация важный компонент решения этой задачи, и это одна из причин её востребованности. Однако, RPA не единственный доступный инструмент. Для достижения сквозной автоматизации лучше всего подходит тактика комбинирования RPA с другими технологиями.
Одна из широко применяемых комбинаций: RPA и OCR (оптическое распознавание образов) или схожих с ней методик извлечения информации из бумажного документа. В паре технологии используются для обработки неструктурированных документов, например, счетов-фактур, и занесения информации из них в ERP систему.
Очередной тренд года – совмещение RPA и методов машинного обучения (ML) или искусственного интеллекта (AI). Их интеграция позволяет тренировать сложные модели, способные принимать решения, которые не могут быть смоделированы в рамках заданных правил. Включение модели ML в качестве «механизма принятия решений» в программного робота открывает новые горизонты. Актуально для сегодняшнего рынка и использование RPA в качестве средства коммуникации: чат-бот в фоновом режиме выполняет запрос пользователя.
Подводя итог можно сказать: RPA является интеграционной технологией. Она может успешно совмещаться с компонентами промежуточного программного обеспечения, фреймворками и средами расширения приложений и т.д., что позволяет сделать единой системой ИТ-ландшафт предприятия.
Почему это имеет значение? Мы должны принять во внимание два нюанса:
- Даже если мы хотим, чтобы RPA был исключительно бизнес-инструментом и участие ИТ-специалистов оставалось ограниченным, то нужно учитывать, что в момент автоматизации чувствительных процессов нам потребуется централизованная ИТ-поддержка, которая будет контролировать безопасность процессов, управлять доступом, иметь возможности аудита, а также высокая доступность сервисов. Представьте себе, что RPA система отказывает в момент финансового закрытия. И это происходит, когда роботы должны выполнять 50% работ. Подобные ситуации диктуют необходимость создания гармоничного ИТ-ландшафта и грамотного ИТ-подразделения, способного обеспечить поддержку и функционирование системы в целом. Для этого RPA и смежные системы должны быть интегрированы в единую корпоративную платформу.
- Эффективность RPA напрямую зависит от того, насколько тесно она интегрирована с приложениями, которые предполагается автоматизировать. Конечно, такие технологии как поверхностная автоматизация, позволяют нам роботизировать приложения, которые работают внутри виртуального окружения. Однако, подобное взаимодействие неэффективно и может привести к усложнению обслуживания программного робота. Тесная связь RPA и корпоративных приложений обеспечивает стабильность и высокую производительность программных роботов, позволяя им долгое время работать без обновлений. И это ещё одно подтверждение тому, что RPA должна быть объединена с корпоративными приложениями.
Влияние концепции Low-Code/No-Code
Платформы для разработки Low-Code/No-Code (LCNC) – ещё одна тенденция в мире корпоративных технологий, которую нельзя игнорировать. С увеличением скорости изменений и потребности в динамичности, перед компаниями всё чаще встает вопрос о поиске подходящих специалистов, способных решать новые сложные задачи. Чтобы закрыть регулярно возникающую потребность найма самых продвинутых и талантливых экспертов рынка, необходимо максимально упростить процесс разработки и возможность расширения корпоративных приложений. Отсутствие необходимости писать программный код, может существенно сократить потребность в человеческих ресурсах, поскольку многие работники смогут самостоятельно создавать ботов. Конечно, на платформах LCNC невозможно решить самые современные комплексные задачи. Однако, доверить решение значительной их части, безусловно, можно. Этим и объясняется актуальность тренда LCNC.
RPA учитывает опыт разработки Low-Code/No-Code. Автоматизация упрощается, если роботов строят сами участники бизнес-процесса. Очевидно, что им лучше всего известны все шаги, которые выполняет робот. Приступить к созданию своего первого робота несложно. Задачу облегчают находящиеся в свободном доступе графические инструменты разработки, большое число тематических интернет-ресурсов и многочисленное сообщество пользователей. Это, кстати, одна из отличительных черт RPA.
Интеллектуальная роботизация без участия интеллекта
ML и AI могут быть использованы не только как компоненты RPA роботов по принятию решений и обработке неструктурированных данных. Технологии машинного обучения сами по себе могут быть неотъемлемой частью роботизации.
Применение технологии компьютерного зрения позволяет сделать процесс автоматического распознавания более стабильным. В случаях, когда нет возможности интегрироваться в интерфейс приложения или использовать API, например, когда приложение работает в виртуальной среде, – приходится попиксельно запоминать расположение экранных элементов и имитировать пользовательские действия, такие как клик мыши. Подобное решение ненадёжно. Лучше натренировать модель распознавать экранные элементы другими способами, а затем после распознавания безопасно нажимать на кнопки, заполнять поля и т.д.
Создание роботов – достаточно простая задача, однако, её можно упростить ещё больше. Уже сейчас на вес золота ценится оперативное определение «горячих точек» автоматизации. А значит, RPA рука об руку идет с процессом майнинга. В будущем анализ поведения пользователей сможет отслеживать использование пользовательских интерфейсов, и на его основе предоставлять необходимый базис для создания роботов с помощью AI. Воплощение в реальность «системы, которая автоматизирует сама себя» займёт ещё какое-то время, но эта тенденция уже набирает обороты.
Выводы
Конечно, трендов, влияющих на мир RPA и автоматизацию бизнес-процессов, намного больше. В этом материале были рассмотрены не все прогнозы, а наиболее заметные из них. Кратко сформулировать тренды будущего можно так:
- RPA останется компонентом со своей ценностью и местом в любом корпоративном ИТ-ландшафте.
- Использование RPA в качестве интегрированного компонента делает её более мощной и сильной, по сравнению с автономным ограниченным использованием программных роботов.
- Опыт разработки Low-Code/No-Code будет становиться всё более обязательным.
- ML и AI войдут в саму технологию RPA и будут широко использоваться не только в качестве сервисных приложений в рабочем процессе самого робота.
К началу 2020 года роботизация укрепилась в качестве драйвера цифровой трансформации компаний. Компании-разработчики продуктов RPA уже выпустили ряд продуктов, которые не являются роботами в чистом виде, но значительно дополняют их.
Узнать о новинках и трендах из мира RPA вы можете, приняв участие в нашей регулярной серии вебинаров «RPA Start + Use Cases». Расписание доступно по ссылке.
Компания NFP имеет обширный опыт внедрения RPA решений во многих отраслях экономики. На странице услуги по роботизации вы найдёте всю необходимую информацию об этой технологии и сможете заказать консультацию от наших экспертов.
С оригиналом статьи можно ознакомиться на сайте sap.com.
