Machine Learning in RPA: een complete gids voor intelligente automatisering
I write about fintech, data, and everything around it
Leer wat intelligente automatisering is en hoe machinaal leren het aandrijft 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 ja, 8 uur bespaard per medewerker is een mooie eerste overwinning, maar dat is niet alles.
Uw bedrijf kan nieuwe inkomstenkansen aanboren en productiviteitswinsten zien in alle afdelingen door kostbare, 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 gerobotiseerde procesautomatisering en hoe u de juiste zakelijke use-case voor intelligente automatisering kunt identificeren?
Welnu, deze gids neemt je mee door dat alles en legt uit hoe machine learning wordt gebruikt in RPA om het intelligenter te maken en geeft een overzicht van verschillen met andere opkomende technologieën en zakelijke gebruikssituaties om oudere processen te transformeren en efficiënter te worden in je dagelijkse bedrijfsvoering.
In deze gids krijgt u een overzicht van:
- Wat is machine learning in RPA?
- RPA versus intelligente automatisering: een complete vergelijking
- Wanneer automatisering en intelligente automatisering gebruiken?
- Intelligente use-cases voor automatisering met behulp van machine learning en deep learning-modellen
- Hoe de ROI van automatiseringsinvesteringen berekenen?
- Casestudy: hoe intelligente automatisering de risicobeoordeling van leningportefeuilles transformeerde
Let’s get started.
Wat is machine learning in RPA?
Laten we eerst machine learning begrijpen en dan verder gaan machine learning in RPA-systemen.
Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (A.I.) 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 wordt alles aangestuurd door ML-algoritmen, van onze zoekmachines en social media-feeds tot online aanbevelingen, zelfrijdende auto’s, spraakherkenningsprogramma’s en real-time taalvertaaltools.
En er is brede toepassing van machinaal leren in b2b-bedrijven.
Algoritmen voor machinaal leren bouwen een wiskundig model op basis van voorbeeldgegevens – bekend als “trainingsgegevens” – om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen zonder dat ze daar expliciet voor geprogrammeerd zijn.
Het primaire doel van machinaal leren 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-systemenis een vorm van kunstmatige intelligentie (A.I.)waarmee computers kunnen leren van ervaringen uit het verleden en in de loop van de tijd kunnen verbeteren.
Wanneer ML wordt geïntegreerd met RPA-systemen, helpt het u afwijkingen te identificeren van typische regelgebaseerde processen vs. machine-leersystemen in realtime door nieuwe gegevens te verwerken zodra ze binnenkomen.
Hierdoor kun je conclusies trekken over wat ‘sgebeurt zonder wezen expliciet geprogrammeerd voor elke mogelijke situatie.
RPA versus intelligente automatisering: een complete vergelijking
De opkomst van RPA en intelligente automatisering lijkt niet te stoppen nu bedrijven wereldwijd blijven racen in de richting van volledige digitale transformatie.
Terwijl deze trend zich voortzet, vragen velen zich af: wat is het verschil tussen robotische procesautomatisering (RPA) en intelligente automatisering (I.A.)?
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 opleveren.
| Robotische procesautomatisering | Intelligente automatisering met behulp van machine learning |
| Robotic process automation (RPA) is een snelgroeiende technologie die menselijke handelingen nabootst en de noodzaak van handmatige gegevensinvoer vermindert. Het is ontworpen om alledaagse, repetitieve taken te automatiseren. | Intelligente automatisering (I.A.) is een meer recente technologische ontwikkeling die meerdere technologieën combineert, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om de automatisering verder te verbeteren 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.
| Intelligent Automation brengt de verschillende technologieën samen, van RPA tot A.I. en machine learning met slimmere, adaptieve en zelflerende mogelijkheden.
|
| RPA houdt zich meestal alleen bezig met gestructureerde gegevens en op regels gebaseerde systemen.
| Intelligent Automation kan zowel ongestructureerde als gestructureerde gegevens met gemak verwerken.
|
| RPA gebruikt bots om veel handmatige processen te vervangen, maar heeft niet de mogelijkheid om zelf te ‘leren’.
| Intelligente automatisering kan leren van zijn interacties met gegevens door middel van machine learning of zelflerende regelengines.
|
| Met RPA zullen sommige processen niet kunnen worden uitgevoerd zonder menselijke tussenkomst, omdat het niet in staat is om zelf beslissingen te nemen.
| Intelligente automatisering heeft besluitvormingsmogelijkheden omdat het A.I. algoritmen om patronen te identificeren en op basis van die patronen slimme beslissingen te nemen. |
| De veelvoorkomende activiteiten die RPA uitvoert 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 excelblad, enz. | Intelligente automatisering kan worden toegepast op complexe problemen die in verschillende industrieën vallen, zoals bankwezen, verzekeringen productie, enz. |
Wanneer automatisering en intelligente automatisering gebruiken?
Volgens onderzoek van McKinsey, kan meer dan 40% van alle arbeidsactiviteiten in de wereldeconomie worden geautomatiseerd met de huidige technologie.
In het kader van RPA, Bij automatisering worden softwarerobots gebruikt om een gestructureerde reeks instructies uit te voeren.
Een softwarerobot kan bijvoorbeeld ontworpen worden om een ERP-systeem te openen, een specifieke transactie te openen en automatisch de vereiste gegevensvelden uit te pakken in een Excel-spreadsheet.
De robot zal zo vaak draaien als nodig is, maar alleen binnen de grenzen van zijn programmering.
Er zijn veel van dit soort RPA-gebruiksgevallen in de I.T. industrie.
Automatisering is functioneel bij repetitieve taken die niet variabel zijn.
Stel dat meerdere processen exact dezelfde stappen volgen elke keer dat ze moeten worden uitgevoerd.
In dat geval kan automatisering helpen om de productiviteit te verbeteren doordat werknemers zich kunnen richten op andere taken die menselijk inzicht of creativiteit vereisen.
Intelligente automatisering (ook wel I.A. genoemd) brengt RPA een stap verder door cognitieve elementen zoals machinaal leren en natuurlijke taalverwerking (NLP) toe te voegen om activiteiten in verschillende systemen te automatiseren.
Hierdoor kunnen softwarebots flexibeler zijn en zich beter aanpassen aan de interactie met gegevens en applicaties.
Hierdoor kunnen ze taken van een hoger niveau uitvoeren zonder menselijke tussenkomst, zoals het interpreteren van informatie, het nemen van beslissingen en het communiceren met mensen.
Intelligente automatiseringsoplossingen worden het best gebruikt voor complexe of onvoorspelbare processen die baat kunnen hebben bij cognitieve technologieën zoals spraakherkenning of beeldherkenning.
Je moet ook overwegen om ze te gebruiken als er handmatige workarounds worden gebruikt om verschillende systemen te integreren die niet op de standaard manier met elkaar communiceren.
Intelligente use-cases voor automatisering met behulp van machine learning en deep learning-modellen
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 kans op fouten, lagere kosten en een snelle time-to-market voor nieuwe producten of diensten.
Dit zijn de 5 beste cases om mee te beginnen voor elke branche.
Intelligente automatisering Use Case #1: Werknemerservaring
Dit is een van de meest opwindende en innovatieve use cases omdat het de potentie heeft om het dagelijks leven van je werknemers direct te verbeteren.
Met behulp van kunstmatige intelligentie (A.I.) en machine learning (ML)kan intelligente automatisering uw werknemers helpen bij het automatiseren van vervelend werk dat door meerdere werknemers voor meerdere klanten wordt uitgevoerd.
Het kan ook achter de schermen worden gebruikt om trends in omzet of productiviteit te identificeren, zodat je je beleid kunt aanpassen voor maximale efficiëntie om het dagelijks leven van je werknemers direct te verbeteren.
Voorbeelden zijn onder meer:
- Chatbots gebruiken om vragen over secundaire arbeidsvoorwaarden en bedrijfsbeleid te beantwoorden
- Intelligente automatisering gebruiken om te automatiserenverlofaanvragen, goedkeuringen en andere processen met betrekking tot HRIS-systemen
- Automatisering van achtergrondverificatieprocessen van nieuwe medewerkers
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 plaatsen.
Hoewel OCR-platforms het probleem van het extraheren van ongestructureerde gegevens kunnen oplossen.
Maar, elke OCR-oplossinghoe nauwkeurig ook, is alleen goed als het de geëxtraheerde pixelgegevens kan koppelen aan bestaande metadata om tot een enkel documentensysteem te komen.
Dit is een geweldige use case voor bedrijven met veel papieren documentatie.
Intelligente automatisering kan je documenten scannen, lezen, digitaliseren, categoriseren en zelfs op volgorde opslaan in een online data store.
Dit bespaart je niet alleen tijd ten opzichte van handmatige documentverwerking, maar het maakt de toegang tot die documenten ook gemakkelijker 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 sturen.
Oplossingen voor intelligente automatisering (I.A.) helpen dit probleem op te lossen door een systeem met “één enkele bron van waarheid” te creëren met behulp van geavanceerde datatechnieken.
Deze technieken stellen bedrijven in staat om automatisch alle relevante informatie uit verschillende gegevensbronnen te halen en deze te synthetiseren tot bruikbare inzichten.
Cloud-gebaseerd business intelligence tools en I.A. oplossingen maken het mogelijk om een enkele bron van waarheid te creëren uit wat voorheen een oncontroleerbare hoeveelheid informatie leek door snel toegang te bieden tot zinvolle rapporten en key performance indicators (KPI’s).
Intelligente automatisering Use Case #4: Naleving
De use case voor compliance in intelligente automatisering is ervoor zorgen dat mensen het beleid en de procedures binnen een organisatie volgen.
Als deze beleidsregels correct worden opgevolgd, is er minder kans op juridische stappen door externe partijen die een rechtszaak aanspannen omdat hun rechten werden geschonden of omdat eigendommen werden beschadigd door nalatigheid van werknemers die binnen een bedrijf werken.
Intelligente automatisering maakt gebruik van technologie op basis van kunstmatige intelligentie (A.I.) zoals algoritmen voor machinaal leren, zodat regels automatisch worden afgedwongen zonder dat in elke fase menselijke tussenkomst nodig is, wat tijd, geld en middelen bespaart en er tegelijkertijd voor zorgt dat alles gebeurt 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 belangrijke activiteit die door veel organisaties, bedrijven en teams wordt uitgevoerd.
In het verleden werd dit handmatig gedaan: iemand ging zitten om een document te schrijven, voegde het toe aan een e-mail en verstuurde het.
Dit proces is echter foutgevoelig en tijdrovend en stelt het bedrijf niet in staat om te reageren op de huidige marktomstandigheden of andere factoren.
Met intelligente automatisering kunnen rapporten echter regelmatig automatisch worden samengesteld.
Stel bijvoorbeeld dat je deel uitmaakt van een marketingteam dat wekelijks rapporten verstuurt over de voortgang van de inspanningen van je bedrijf.
Je kunt tijd besparen door een bot te maken die automatisch gegevens verzamelt uit verschillende bronnen (zoals sociale mediakanalen) en deze combineert tot een rapport voor jou (of je manager).
Dit vermindert niet alleen menselijke fouten bij het genereren van rapporten, maar het laat je team ook snel reageren op veranderingen in de markt en maakt tijd vrij voor meer waardevolle activiteiten, zoals het plannen van campagnes of deelname aan outreach-evenementen!
Hoe de ROI van automatiseringsinvesteringen berekenen?
De vraag op hoog niveau – automatiseren of niet – is vrij eenvoudig te beantwoorden.
De complexere vraag is echter wat je moet automatiseren.
Wat zijn de juiste taken om te automatiseren?
Welke processen moeten als eerste prioriteit krijgen?
Hoe zorg je ervoor dat je automatiseringsstrategie schaalbaar is voor verschillende bedrijfsonderdelen en functies?
Om deze vragen te kunnen beantwoorden, moeten organisaties een gedetailleerde beoordeling van hun processen uitvoeren.
Gebruik de volgende formule om de kostenvoordelen van elk automatiseringsgeval te berekenen:
Deze aanpak zal hen helpen bepalen de complexiteit, frequentie en kosten van elk proces en het gemakkelijker maken om prioriteiten te stellen welke taken als eerste moeten worden geautomatiseerd.
Casestudy: hoe intelligente automatisering de risicobeoordeling van leningportefeuilles transformeerde
Onze klant is een van de meest vooraanstaande banken in Azië met een balanstotaal van meer dan 10 miljard dollar.
De bank bedient een brede demografische klantengroep met verschillende kredietproducten – van kredieten in rekening-courant tot leningen aan het MKB en zakelijke leningen.
Het bewaakte handmatig de kredietlimieten voor rekening-courantrekeningen (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 een onbevooroordeelde risicobeoordeling, dat het mogelijk maakte kredietlimieten en uitgaven in realtime te volgen en dat alle handmatige processen stroomlijnde en standaardiseerde.
Het zorgde voor rolgebaseerde toegang voor 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 van leningen en zag ze een afname van 7% in achterstallige betalingen en 10x snellere goedkeuringen van leningen.
Laatste gedachten
RPA is niet nieuw; het bestaat al een tijdje.
Kunstmatige intelligentie (A.I.) en machine learning (ML) hebben intelligente automatisering echter naar een hoger niveau getild.
Nu u een idee hebt van wat RPA is, hoe het uw organisatie ten goede kan komen en hoe Zuci Systems kan helpen met intelligente automatisering, wat houdt u tegen om het te implementeren?
Als je een team nodig hebt om je te helpen een raamwerk op te zetten en je bedrijfsproces te automatiseren, overweeg dan Zuci.
Voor meer informatie over intelligente automatisering kunt u contact met ons opnemen.
