Материал подготовлен совместно со специалистами IТ-компании GMCS.

Использование RPA-систем в бизнесе — тренд, все больше набирающий обороты. Однако, как и любые изменения, внедрение роботизации часто испытывает сопротивление персонала. IT-специалисты — здесь не исключение, они часто скептически относятся к RPA. Обычно у них бывает два главных аргумента. Первый — RPA разработчики не понимают бизнес-процессов, а следовательно делают свою работу очень формально. Второе возражение — внедрение RPA-решения всё равно требует значительных программных доработок и большого вовлечения разработчиков компании, что не снижает нагрузку на IT-отдел, а даже наоборот повышает ее. 

Многие IT-специалисты рассматривают RPA только как модернизированную версию макросов, слишком простую и не совсем безопасную. Они не являются сторонниками этой технологии и испытывают дискомфорт при мысли о внедрении RPA в своей организации. Давайте попробуем разобраться так ли это и насколько роботизация может органично встраиваться в IT-процессы компании и делать работу IT-подразделений более эффективной. 

Существует сегмент бизнес-процессов, которые даже будучи полностью автоматизированными, требуют обязательного вовлечения человека. Например, робот занес данные контрагента в платежку, но подтвердить банку денежный перевод может только человек. Такие фрагментарные процессы, которые требуют передачи функций робот-человек помогают повышать эффективность бизнеса, но их может быть трудно полностью автоматизировать. 

По данным исследования Deloitte 36% руководителей считает фрагментарные процессы главнейшим барьером для масштабирования автоматизации. Вендоры стараются сделать максимально простым и бесшовным процесс взаимодействия человека с RPA-системами, выстраивая оптимальную архитектуру своих решений. Таким образом можно значительно упростить автоматизацию длительных процессов, требующих участия человека. 

Статья написана при поддержке технического эксперта UiPath: Кристины Виролайнен.

В статье мы расскажем:

• как можно организовать работу с большим количеством документов, 

• как в эту работу вовлечь бизнес-пользователей, когда это необходимо,

• с помощью каких инструментов запускать обработку так, чтобы участие технических пользователей не требовалось, а робот управлял всем сам.

Начнем с реального примера.

Современные компании активно используют process mining для поиска узких мест в своих  бизнес-процессах. У многих из них сформировано понимание ценности этой технологии — ее используют для поиска инсайтов в больших массивах информации. Такая аналитика очень актуальна для предприятий, начинающих роботизировать свои процессы. Process mining помогает выявить узкие места автоматизации и связать существующие разрозненные IT-системы в единое целое. 

Решения SAP на сегодня являются самыми распространенными ERP-системами в мире. Они умеют интегрировать между собой разные бизнес-процессы, упрощают работу отраслевых специалистов за счет огромного количества шаблонных решений. Но освоение сотрудниками систем SAP, разворачивание и внедрение их в производство являются масштабными и сложными задачами. Последние тенденции здесь — использование специализированных RPA-решений для автоматизации и упрощения работы. В этой статье мы рассматриваем основные барьеры, сложности и преимущества автоматизации работы с SAP-системами с помощью RPA, а также даем гайд-инструкцию по старту роботизации SAP в UiPath Studio.  

Статья написана при поддержке технического эксперта UiPath: Кристины Виролайнен.

Представим колл-центр. Сотрудник отвечает на входящий звонок: “Чем я могу Вам помочь?” И далее начинает взаимодействие с 40 различными приложениями на своем компьютере. Все это для поиска нужной информации. “Сейчас, подождите минутку, система не отвечает…”

Возникает задача: создать интерфейс, который позволит с помощью единого окна обмениваться информацией с большим количеством приложений.

То есть нужно разработать интерфейс и связать его с сервисами, которые общаются с приложениями. С интерфейсом понятно: ТЗ, дизайн, разработка, тестирование, разработка, тестирование, доработка… Потратили время. Дальше, казалось бы простая задача интеграции систем между собой, в итоге может превратиться в серьезный проект: у одного приложения нет API, другое приложение нельзя автоматизировать классическим способом.

Как справится со второй проблемой мы уже знаем. На помощь приходит RPA. Мы используем RPA-процессы как микросервисы. Каждый решает задачу со своим приложением и передает информацию в единый центр.

А как быть с первой? Здесь на помощь приходят набирающие популярность low-code приложения.

Не существует компаний, в которых не было бы работы с документами. И это — кропотливый, рутинный, но очень важный процесс. Люди хотят получать зарплату вовремя, а поставщики и контрагенты своевременную оплату за свои услуги. Бухгалтеру в компании регулярно приходится проводить серии повторяющихся действий и при этом отслеживать их правильность. Вот простейший пример цепочки таких операций: чтобы отправить счет покупателю, менеджер по продажам отправляет бухгалтеру заявку. Затем бухгалтер создает счет в учетной системе, формирует печатную форму и высылает ее менеджеру. Если с покупателем ведется обмен электронными документами, то бухгалтер создает и отправляет ему счет в системе ЭДО. 

Процесс обработки входящих документов состоит из нескольких частей: сканирование, распознавание, классификация, извлечение данных. Обычно, весь процесс происходит с использованием технологий одного вендора, что ограничивает компанию в выборе технологий. При этом недостаточно извлечь данные из документа, необходимо каким-то образом их передать в основные бизнес-приложения (SAP, 1C и др.), это не всегда возможно из-за сложностей интеграции с корпоративными бизнес-приложениями.

Если какие-то задачи выполняются систематически с неизменной четкой логикой, и они присутствуют в большом количестве бизнес-процессов, то их роботизация становится экономически выгодной. UiPath предлагает использовать программных роботов для автоматизации процесса обработки входящих документов. Использование RPA позволяет для каждого типа документов применять разные подходы к распознаванию и извлечению (например, для одного документа использовать шаблоны Abbyy Flexi Capture, а для другого – Microsoft OCR и ML-модели), что делает этот процесс гибким, с точки зрения внедрения. 

Вызовы цифровой трансформации

1. Обнаружить проблему
2. Внедрить изменения
3. Отслеживать решение
4. Реагировать на отклонения

Можно ли извлечь пользу из ИИ?