Reading Time: 16 mins

Machine Learning in RPA: een complete gids voor intelligente automatisering

Machine Learning in RPA Een complete gids voor intelligente automatisering

Machine Learning in RPA: een complete gids voor intelligente automatisering

Ontdek wat intelligente automatisering is, hoe machine learning het mogelijk maakt en wie deze technologie kan gebruiken om hun bedrijfsprocessen te automatiseren.

Ben je klaar om elke week 8 uur van je proces te elimineren?

Nou, 8 uur bespaard per werknemer is een mooie eerste overwinning, maar dat is niet alles.

Uw bedrijf kan nieuwe omzetkansen aanboren en productiviteitswinsten zien op alle afdelingen door dure, tijdrovende handmatige taken die afhankelijk zijn van verouderde processen te vervangen door intelligente automatiseringsoplossingen.

Maar als u zich afvraagt wat intelligente automatisering is, hoe verschillend het is van robotprocesautomatisering en hoe u de juiste zakelijke use-case voor intelligente automatisering kunt identificeren?

Welnu, deze gids zal je door dat alles leiden en uitleggen hoe machine learning wordt in RPA gebruikt om het intelligenter te maken en een overzicht te geven van de verschillen met andere opkomende technologieën en zakelijke use-cases om oudere processen te transformeren en efficiënter te worden in uw dagelijkse bedrijfsvoering.

In deze gids krijgt u een overzicht van:

Let's get started.

Wat is machine learning in RPA?

Laten we eerst eens kijken naar machine learning en dan naar machine learning in RPA-systemen.

Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee computers kunnen leren zonder expliciet te programmeren. Bij machine learning worden algoritmen gebruikt om gegevens te ontleden, ervan te leren en vervolgens voorspellingen te doen over iets in de wereld. Tegenwoordig voeren ML-algoritmen alles uit, van onze zoekmachines, feeds voor sociale media, online aanbevelingen, zelfrijdende auto's, spraakherkenningsprogramma's en realtime vertaaltools. En er is brede acceptatie van machine learning in b2b-bedrijven .

Algoritmen voor machinaal leren bouwen een wiskundig model op basis van voorbeeldgegevens - ook wel 'trainingsgegevens' genoemd - om voorspellingen of beslissingen te maken zonder dat ze expliciet zijn geprogrammeerd om dit te doen. Het primaire doel van machine learning is om computers in staat te stellen automatisch te leren zonder menselijke tussenkomst of hulp en acties dienovereenkomstig aan te passen.

Machine learning in RPA-systemen is een soort kunstmatige intelligentie ( A.I. ) waarmee computers kunnen leren van ervaringen uit het verleden en in de loop van de tijd kunnen verbeteren.

Wanneer ML is geïntegreerd met RPA-systemen, helpt het u afwijkingen van typische op regels gebaseerde processen versus machine learning-systemen te identificeren in realtime door nieuwe gegevens te verwerken zodra deze binnenkomen. Dit stelt u in staat om conclusies te trekken over watHet gebeurt zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke mogelijke situatie.

RPA vs. Intelligente Automatisering Een complete vergelijking

RPA versus intelligente automatisering: een volledige vergelijking

De opkomst van RPA en intelligente automatisering lijkt niet te stoppen, aangezien bedrijven over de hele wereld blijven racen naar volledige digitale transformatie. Terwijl deze trend zich voortzet, vragen velen zich af: wat is het verschil tussen robotic process automation (RPA) en intelligente automatisering (IA)?

Terwijl u zich voorbereidt op uw eigen transformatietraject, is het belangrijk om eerst de verschillen tussen deze twee krachtige technologieën te begrijpen en te begrijpen hoe ze kunnen worden gecombineerd om één uniforme oplossing te creëren die echte zakelijke waarde kan leveren.

Robotachtige procesautomatisering Intelligente automatisering met behulp van machine learning
Robotic process automation (RPA) is een snelgroeiende technologie die menselijke handelingen nabootst en de noodzaak voor handmatige gegevensinvoer vermindert. Het is ontworpen om alledaagse, repetitieve taken te automatiseren.

Intelligente automatisering (IA) is een meer recente technologische ontwikkeling die meerdere technologieën combineert, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om de automatisering te verbeteren die verder gaat dan wat RPA kan doen.

RPA is puur gericht op het automatiseren van repetitieve taken door de manier na te bootsen waarop mensen omgaan met hun omgeving.

Intelligente automatisering brengt de verschillende technologieën, van RPA tot AI en machine learning, samen met slimmere, adaptieve en zelflerende mogelijkheden.

RPA houdt zich doorgaans alleen bezig met gestructureerde gegevens en op regels gebaseerde systemen.

Intelligente automatisering kan met gemak zowel ongestructureerde als gestructureerde gegevens verwerken. En werkt prima met elk systeem.

RPA gebruikt bots om veel handmatige processen te vervangen, maar het heeft niet de mogelijkheid om zelf te "leren".

Intelligente automatisering kan leren van zijn interacties met gegevens door middel van machine learning of zelflerende rule-engines.

Met RPA zullen er enkele processen zijn die niet kunnen worden uitgevoerd zonder menselijke tussenkomst, omdat het niet in staat is om zelf beslissingen te nemen.

Intelligente automatisering heeft besluitvormingsmogelijkheden omdat het AI-algoritmen kan gebruiken om patronen te identificeren en slimme beslissingen te nemen op basis van die patronen.
De algemene activiteiten van RPA zijn het kopiëren en plakken van gegevens van de ene applicatie naar de andere, het openen van e-mails, het uitvoeren van berekeningen in een Excel-sheet , enz. Intelligente automatisering kan worden toegepast op complexe problemen die in verschillende sectoren voorkomen, zoals het bankwezen, verzekeringen, productie, enz.

Wanneer automatisering en intelligente automatisering gebruiken?

Volgens onderzoek van McKinsey zou meer dan 40% van alle arbeidsactiviteiten in de wereldeconomie kunnen worden geautomatiseerd met de huidige technologie .

In het kader van RPA, automatisering is wanneer softwarerobots worden gebruikt om een gestructureerde reeks instructies uit te voeren. Een softwarerobot kan bijvoorbeeld worden ontworpen om een ERP-systeem te openen, toegang te krijgen tot een specifieke transactie en automatisch vereiste gegevensvelden naar een Excel-spreadsheet te extraheren. De robot zal zo vaak draaien als nodig is, maar alleen binnen de grenzen van zijn programmering. Er zijn veel van dergelijke RPA-gebruiksscenario's in de IT -industrie.

Automatisering is functioneel bij het omgaan met repetitieve taken die niet variabel zijn. Stel dat meerdere processen exact dezelfde stappen volgen telkens wanneer ze moeten worden uitgevoerd. In dat geval kan automatisering de productiviteit helpen verbeteren door werknemers in staat te stellen zich te concentreren op andere taken die menselijk oordeel of creativiteit vereisen.

Intelligente automatisering (ook bekend als IA) brengt RPA een stap verder door cognitieve elementen zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) toe te voegen om activiteiten over verschillende systemen te automatiseren. Hierdoor kunnen softwarebots flexibeler en aanpasbaarder zijn in de interactie met gegevens en applicaties. Als gevolg hiervan kunnen ze taken op een hoger niveau uitvoeren zonder menselijke tussenkomst, zoals het interpreteren van informatie, het nemen van beslissingen en het communiceren met mensen.

Intelligente automatiseringsoplossingen kunnen het best worden gebruikt voor complexe of onvoorspelbare processen die kunnen profiteren van cognitieve technologieën zoals spraakherkenning of beeldherkenning. Overweeg ze ook te gebruiken wanneer handmatige tijdelijke oplossingen worden gebruikt om verschillende systemen te integreren die niet op de standaard manier met elkaar communiceren.

Gebruiksscenario's voor intelligente automatisering met modellen voor machine learning en deep learning

Machine learning en deep learning in RPA stellen een organisatie in staat om taken met intelligentie op schaal te automatiseren, wat resulteert in een hogere productiviteit voor repetitieve taken, minder risico op fouten, lagere kosten en een snelle time-to-market voor nieuwe producten of diensten.

Hier zijn de 5 beste cases om aan de slag te gaan voor elke branche.

Gebruiksscenario's voor intelligente automatisering met modellen voor machine learning en deep learning

Intelligente automatisering Use Case #1: Werknemerservaring

Dit is een van de meest opwindende en innovatieve use-cases omdat het het potentieel heeft om het dagelijkse leven van uw medewerkers direct te verbeteren. Met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) kan intelligente automatisering uw werknemers helpen bij het automatiseren van het vervelende werk dat door meerdere werknemers voor tal van klanten wordt uitgevoerd. Het kan ook achter de schermen worden gebruikt om trends in omzet of productiviteit te identificeren, zodat u uw beleid kunt aanpassen voor maximale efficiëntie om het dagelijkse leven van uw medewerkers direct te verbeteren.

Voorbeelden zijn:

  • Chatbots gebruiken om vragen over voordelen en bedrijfsbeleid te beantwoorden
  • Intelligente automatisering gebruiken om verlofaanvragen, goedkeuringen en andere processen met betrekking tot HRIS-systemen te automatiseren
  • Achtergrondverificatieprocessen van nieuwe medewerkers automatiseren

Intelligente automatisering Use Case #2: Scannen en verwerken van documenten

Gegevens kunnen rommelig zijn en het is essentieel om ze in een gestructureerd formaat te zetten.

OCR-platforms kunnen echter het probleem van het extraheren van ongestructureerde gegevens oplossen. Maar, elke OCR-oplossing , hoe nauwkeurig ook, is alleen goed als de geëxtraheerde pixelgegevens kunnen worden gekoppeld aan bestaande metagegevens om een enkel registratiesysteem te bereiken.

Dit is een geweldige use-case voor bedrijven met veel papieren documentatie. Intelligente automatisering kan uw documenten scannen, lezen, digitaliseren, categoriseren en zelfs geordend opslaan in een online datastore. Dit zal u niet alleen tijd besparen ten opzichte van handmatige documentverwerking, maar het zal ook de toegang tot die documenten gemakkelijker maken dan ooit tevoren!

Intelligente automatisering Use Case #3: Single source of truth-systemen met behulp van data-engineering

Een van de grootste uitdagingen voor grote bedrijven is het ontwikkelen van systemen die enorme hoeveelheden gegevens kunnen beheren en die gegevens efficiënt en effectief kunnen analyseren om de besluitvorming te begeleiden. Intelligente automatiseringsoplossingen (IA) helpen dit probleem op te lossen door een "single source of truth"-systeem te creëren met behulp van geavanceerde data-engineeringtechnieken. Met deze technieken kunnen bedrijven automatisch alle relevante informatie uit verschillende gegevensbronnen halen en deze samenvoegen tot bruikbare inzichten.

Cloudgebaseerde business intelligence-tools en IA-oplossingen maken het mogelijk om een enkele bron van waarheid te creëren uit wat voorheen een onbeheersbaar enorme hoeveelheid informatie leek door snel gemakkelijke toegang te bieden tot zinvolle rapporten en key performance indicators (KPI's).

Intelligente automatisering Use Case #4: Naleving

De use case voor compliance bij intelligente automatisering is ervoor te zorgen dat mensen het beleid en de procedures binnen een organisatie volgen. Als dit beleid correct wordt gevolgd, is er minder risico op juridische stappen van externe partijen die een rechtszaak kunnen aanspannen omdat hun rechten zijn geschonden of eigendommen zijn beschadigd als gevolg van nalatigheid namens werknemers die in de faciliteit van een bedrijf werken. Intelligente automatisering maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI)-technologie, zoals algoritmen voor machine learning, zodat regels automatisch worden gehandhaafd zonder dat in elke fase menselijke tussenkomst nodig is, waardoor tijd, geld en middelen worden bespaard terwijl ervoor wordt gezorgd dat alles wordt gedaan volgens de voorschriften van regelgevende instanties.

Intelligente automatisering Use Case #5: periodieke voorbereiding en verspreiding van rapporten

Het opstellen en verspreiden van rapporten is een kritieke activiteit die door veel organisaties, bedrijven en teams wordt uitgevoerd. Historisch gezien werd het handmatig afgehandeld, waarbij iemand ging zitten om een document te schrijven, het als bijlage bij een e-mail te voegen en het te verzenden. Dit proces is echter foutgevoelig en tijdrovend en stelt het bedrijf niet in staat te reageren op de huidige marktomstandigheden of andere factoren.

Met intelligente automatisering kunnen rapporten echter regelmatig automatisch worden samengesteld. Stel dat u bijvoorbeeld deel uitmaakt van een marketingteam dat wekelijks rapporten verstuurt over de voortgang van de inspanningen van uw bedrijf. U kunt tijd besparen door een bot te maken die automatisch gegevens uit verschillende bronnen (zoals sociale mediakanalen) verzamelt en deze voor u (of uw manager) combineert tot een rapport. Dit vermindert niet alleen menselijke fouten bij het genereren van rapporten, maar laat uw team ook snel reageren op veranderingen in de markt - en maakt tijd vrij voor waardevollere activiteiten zoals het plannen van campagnes of deelname aan outreach-evenementen!

Hoe de ROI van automatiseringsinvesteringen berekenen?

De hoofdvraag - automatiseren of niet - is vrij eenvoudig te beantwoorden.

De meer complexe vraag is echter wat te automatiseren. Wat zijn de juiste taken om te automatiseren? Welke processen moeten als eerste worden geprioriteerd? Hoe zorgt u ervoor dat uw automatiseringsstrategie schaalbaar is voor verschillende bedrijfsgebieden en functies?

Om deze vragen te beantwoorden, moeten organisaties een gedetailleerde beoordeling van hun processen uitvoeren. Gebruik de volgende formule om de kostenvoordelen van elke use-case voor automatisering te berekenen:

How to calculate the ROI of automation investments

Deze aanpak zal hen helpen de complexiteit, frequentie en kosten van elk proces te bepalen en het gemakkelijker maken om prioriteiten te stellen welke taken eerst moeten worden geautomatiseerd.

Casestudy: Hoe intelligente automatisering de risicobeoordeling van leningportefeuilles veranderde

Onze klant is een van Azië's meest vooraanstaande banken met een balanstotaal van meer dan US$10 miljard. De bank bedient een brede demografische groep klanten met verschillende kredietproducten - van rood staan tot kredietproducten voor mkb's en bedrijven.

Het bewaakt handmatig kredietlimieten voor rekening-courantkredieten (OD) om inzicht te krijgen in het gebruik van de lener om de kredietlimieten te verhogen of te verlagen op basis van de kredietgeschiedenis van klanten.

Zuci Systems implementeerde zijn intelligente automatiseringsplatform, dat de bank hielp kredietlimieten te voorspellen op basis van onpartijdige risicobeoordeling, realtime kredietgebruikslimieten en uitgavenregistratie mogelijk te maken, en alle handmatige processen stroomlijnde en standaardiseerde. Het bood op rollen gebaseerde toegang aan alle belanghebbenden, waardoor ze altijd en overal toegang hadden tot informatie.

Als gevolg hiervan was de bank in staat om 100% transparantie te bereiken in het goedkeuringsproces voor leningen, een daling van 7% in achterstallige vorderingen en 10x snellere goedkeuringen van leningen.

Laatste gedachten

RPA is niet nieuw; het bestaat al een tijdje. Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) hebben echter geleid tot intelligente automatisering naar een hoger niveau.

Nu u een idee heeft van wat RPA is, hoe het uw organisatie ten goede kan komen en hoe Zuci Systems kan helpen met intelligente automatisering, wat weerhoudt u ervan om het te implementeren? Als je merkt dat je een team nodig hebt om je te helpen een raamwerk op te zetten en je bedrijfsproces te automatiseren, overweeg dan Zuci. Neem gerust contact op voor meer informatie over intelligente automatisering.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.