Вестник цифровой трансформации

Почему современным предприятиям необходима гиперавтоматизация
Почему современным предприятиям необходима гиперавтоматизация

Гиперавтоматизация – не просто внедрение отдельных технологий, а стратегическая сквозная перестройка, предусматривающая непрерывность усилий, направленных на автоматизацию сквозных бизнес-процессов в масштабах всего предприятия.


14:42 06.12.2021  |  Сивашанкари Кришнамурти | 2095 просмотров



В работе организаций произошла смена парадигмы – автоматизация приобретает гораздо большее значение, нежели ранее, и во время нынешней пандемии ее важность возросла еще сильнее. Согласно исследованию IBM Institute for Business Value, в ходе пандемии потребность в цифровой трансформации выросла на 59%.

Гиперавтоматизация – революционный подход, позволяющий предприятиям использовать преимущества цифровой трансформации максимально выгодно для себя. Гиперавтоматизация предусматривает применение передовых технологий автоматизации бизнес-процессов с помощью роботов (robotic process automation, RPA), искусственного интеллекта, машинного обучения, интеллектуального программного обеспечения управления бизнесом (intelligent business process management software, iBPMS) и процессного анализа в целях улучшения и автоматизации процессов способами более эффективными по сравнению с традиционными.

Руководители организаций должны иметь в виду, что гиперавтоматизация – не просто внедрение отдельных технологий, а стратегическая сквозная перестройка, предусматривающая непрерывность усилий, направленных на автоматизацию сквозных бизнес-процессов в масштабах всего предприятия.

Почему необходим переход к гиперавтоматизации?

Гиперавтоматизация позволяет бизнес-командам переосмысливать свои процессы, не упираясь в ограничения какой-то одной технологии. Благодаря тщательному перепроектированию процессов они открывают для себя новые возможности, достигают более высокой степени удовлетворенности и вносят дополнительный вклад в решение когнитивных задач и вопросов, связанных с клиентами. Поскольку ключевое значение для гиперавтоматизации имеют платформы low-code, организации получают дополнительную гибкость, быстро адаптируясь к происходящим изменениям. В сочетании с «цифровыми сотрудниками» и программными ботами все это освобождает людей от необходимости выполнения рутинных операций, занимающих большую часть рабочего дня. Процессы модернизируются с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Перечислим некоторые признаки, указывающие на необходимость изменений по сравнению с традиционной автоматизацией. Еще раз стоит повторить, что переход на гиперавтоматизацию предполагает улучшение процессов за счет применения передовых технологий.

Зависимость от унаследованных систем. Когда в бизнес-процессе задействовано сразу несколько систем с унаследованными данными, решить все стоящие перед предприятием задачи с помощью какого-то одного инструмента не представляется возможным. Это требует множества дополняющих друг друга технологий, которые связали бы системы в единое целое.

Зависимость от человека. Если ваши процессы сопряжены с утомительными повторяющимися задачами, на их выполнение требуется больше времени, что влияет на потенциальную производительность труда сотрудников. Кроме того, рутинные и не требующие высокого интеллекта задачи снижают моральный дух команд, не говоря уже о возникновении неизбежных ошибок в работе. Справиться с этими недостатками помогают боты RPA.

Рассмотрим, к примеру, какой-нибудь трудоемкий процесс в сфере страхования. Развертывание круглосуточно работающего программного бота для выполнения процесса генерации документов позволяет увеличить производительность и ускорить процесс в несколько раз, исключив при этом ошибки.

Риски несоблюдения нормативных требований. Для любого предприятия, в какой бы отрасли и географическом регионе оно ни работало, выполнение требований закона и регулирующих органов имеет первоочередное значение. С помощью инструментов гиперавтоматизации соответствующие положения, правила и факторы риска могут быть автоматизированы или включены в настройки процессов.

Отсутствие прозрачности. При использовании старых методов управления бизнес-процессами – вручную или по электронной почте – отслеживание ключевой информации затруднено. Обеспечение прозрачности бизнес-процессов требует больших затрат времени и дополнительных усилий. Если людям приходится вручную приводить в соответствие электронные таблицы и общие файлы, изолированные функции и автономные системы, а качество данных оставляет желать лучшего, самое время задуматься о технологическом сдвиге.

Чего можно добиться?

Повышение окупаемости инвестиций. Добавление к правильно выстроенным процессам средств автоматизации устраняет их неэффективность, приводит к сокращению времени на освоение новой продукции и ускорению процессов. Поскольку гиперавтоматизация предполагает сочетание использования средств автоматизации процессов и RPA с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, получаемая выгода и окупаемость инвестиций увеличиваются.

Рассмотрим, к примеру, компанию медицинского страхования, которая обрабатывает почти 200 тыс. заявлений в год. Чтобы закрыть заявление, работник тратит в среднем полчаса в день на извлечение данных из системы CRM, вставку их в документ, вывод на печать и снабжение подписями. При использовании гиперавтоматизации процесс извлечения данных может быть автоматизирован за счет применения средств оптического распознавания символов, а информацию можно проверить при помощи инструментов автоматизации бизнес-процессов. Закрытие документа осуществляется с помощью электронной подписи. Время процесса в целом значительно сокращается, что приводит к существенному повышению окупаемости капиталовложений.

Улучшение клиентского восприятия. Согласно исследованию Zendesk, почти 80% клиентов при двух и более случаях неудачного опыта взаимоотношений с той или иной компанией пойдут к ее конкуренту. Чтобы клиенты лояльно относились к бренду, нужна персонализация ориентированных на них рабочих процессов. Технологии гиперавтоматизации, к примеру, могут использоваться для мониторинга взаимодействия с контактным центром. Использование средств обработки естественного языка помогает анализировать взаимодействие и настроения клиентов, проводить количественную оценку настроений, вычислять время задержки – то есть, рассчитывать все ключевые показатели клиентского восприятия (Customer Experience, CX), которые необходимы для понимания ситуации и принятия важных бизнес-решений.

Повышение операционной эффективности. По оценкам экспертов, благодаря гиперавтоматизации нагрузка на менеджеров к 2024 году снизится на 70-75%. Поскольку все это автоматизирует и ускоряет рутинные процессы ввода и извлечения данных, выставления счетов, управления поставщиками, обработки заявлений и т.д., появляется возможность освободить людей от выполнения операций подобного рода. Сквозная автоматизация позволяет поднять производительность и повысить качество стратегических бизнес-решений.

Ускорение выхода на рынок. В условиях растущей конкуренции в мире важно расширять масштабы производства, ускорять его и быстрее выводить новые продукты и услуги на рынок. Как сделать это грамотнее? Ответ заключается в создании систем, предполагающих написание минимального объема программного кода. Платформы low-code, позволяют разрабатывать приложения в 10-20 раз быстрее по сравнению с традиционными средствами. Визуальный подход к программированию создает условия для привлечения к проектированию приложений людей с минимальной технической подготовкой, помогая легко создавать приложения на основе уже готовых компонентов, шаблонов и виджетов.

Разработка low-code/no-code является центральным звеном гиперавтоматизации. Если гиперавтоматизация оптимизирует бизнес-процессы для беспроблемного проведения цифровой трансформации, то создание приложений с написанием минимального объема кода ускоряет эту процедуру, делая переход более быстрым и помогая поддерживать и модернизировать внедренные технологии. В условиях пандемии компании всего мира смогли по достоинству оценить гибкость и быстроту разработки low-code.

 

Сивашанкари Кришнамурти – менеджер компании Vuram по вопросам автоматизации доставки. На протяжении девяти последних лет она автоматизирует бизнес-процессов различных организаций. Имея опыт разработки более 100 бизнес-процессов с помощью инструментов гиперавтоматизации, основное внимание Кришнамурти уделяет вопросам успешного проведения клиентами цифровой трансформации. Она занималась реализацией различных программ с несколькими глобальными командами доставки и принимала участие в создании центров передового опыта.

 

Теги: BPM Искусственный интеллект Цифровая трансформация RPA Low-code Гиперавтоматизация


На ту же тему: