از RPA تا اتوماسیون هوشمند: کاهش ۸۰٪ زمان فرآیندها

بسیاری از سازمان‌ها سال‌ها است از RPA (روباتیک فرآیندی) برای خودکارسازی کارهای تکراری استفاده می‌کنند؛ از ثبت فاکتور در سیستم حسابداری گرفته تا انتقال داده بین دو سامانه قدیمی. اما نسل جدید اتوماسیون، فقط اجرای یک سری «کلیک و کپی‌پیست» نیست. با ترکیب RPA و هوش مصنوعی، می‌توانیم فرآیندها را نه فقط سریع‌تر، بلکه «هوشمندتر» کنیم.

در این مقاله، مسیر گذار از RPA سنتی به اتوماسیون هوشمند را قدم‌به‌قدم بررسی می‌کنیم و مثال‌هایی می‌زنیم که نشان می‌دهد چطور می‌توان زمان اجرای یک فرآیند را تا ۸۰٪ کاهش داد.

۱. تفاوت RPA کلاسیک و اتوماسیون هوشمند

RPA کلاسیک معمولاً مبتنی بر قوانین ثابت است. شما تعریف می‌کنید که اگر در یک فرم، فیلد «نوع درخواست» برابر X بود، ربات باید Y کار را انجام دهد. این رویکرد برای کارهای کاملاً ساخت‌یافته عالی است، اما سه محدودیت جدی دارد:

• اگر ورودی کمی غیرعادی باشد، ربات گیج می‌شود.
• نگهداری قوانین در طول زمان دشوار است.
• هیچ «یادگیری» از داده‌های تاریخی اتفاق نمی‌افتد.

در مقابل، اتوماسیون هوشمند تلاش می‌کند از قابلیت‌های AI مثل بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های پیش‌بینی استفاده کند تا تصمیم‌های بهتری بگیرد.

۱.۱. مثال ساده: پردازش فاکتور

در RPA کلاسیک، شما باید به‌طور دقیق به ربات بگویید شماره فاکتور در کدام سلول است؛ اگر قالب فاکتور تغییر کند، فرایند می‌شکند. در اتوماسیون هوشمند:

• یک مدل بینایی ماشین تصویر فاکتور را تحلیل می‌کند.
• شماره فاکتور، تاریخ، مبلغ و مالیات را استخراج می‌کند.
• اگر مطمئن نبود، فاکتور را به اپراتور انسانی برای تأیید می‌فرستد.

این ترکیب باعث می‌شود سیستم نسبت به تغییرات قالب، مقاوم‌تر باشد و نیاز به تنظیمات دستی کمتر شود.

۲. شناسایی فرآیندهای مناسب برای اتوماسیون

قبل از اینکه تیم فنی شروع به ساخت ربات‌ها کند، باید بدانیم کدام فرآیندها واقعاً ارزش اتوماسیون دارند. چند معیار کلیدی:

• **حجم بالا**: فرآیند چند بار در ماه اجرا می‌شود؟
• **ساخت‌یافتگی**: چقدر از تصمیم‌گیری‌ها بر اساس قواعد مشخص است؟
• **ریسک خطای انسانی**: اشتباه در این فرآیند چقدر هزینه دارد؟
• **دسترسی به داده**: آیا داده‌های لازم به‌صورت دیجیتال و قابل پردازش در دسترس هستند؟

یک تمرین عملی این است که با واحدهای مختلف (مالی، منابع انسانی، عملیات) جلسه بگذارید و از آن‌ها بخواهید سه فرآیند دردناک را نام ببرند که هر ماه زمان زیادی می‌گیرد.

۳. معماری یک پلتفرم اتوماسیون هوشمند

یک راهکار کامل معمولاً از چند لایه تشکیل می‌شود:

۳.۱. لایه جمع‌آوری و استخراج داده

این لایه شامل کانکتورها، OCR و پردازش زبان طبیعی است. مثال‌ها:

• خواندن ایمیل‌ها و دسته‌بندی آن‌ها بر اساس محتوا.
• استخراج متن از PDF و تصاویر اسکن‌شده.