Czym jest Inteligentna Automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja (IA) łączy robotyczną automatyzację procesów (RPA) z technologiami sztucznej inteligencji, takimi jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. Rezultatem jest system, który może obsłużyć nie tylko powtarzalne zadania oparte na regułach, ale także procesy wymagające interpretacji, uczenia się i podejmowania decyzji. Dla specjalistów ds. finansów i księgowości inteligentna automatyzacja stanowi kolejny krok poza podstawową automatyzację.

Od RPA do inteligentnej automatyzacji

RPA automatyzuje ustrukturyzowane, przewidywalne zadania. Kieruje się predefiniowanymi regułami interakcji z systemami, przenoszenia danych i wykonywania przepływów pracy. RPA sprawdza się dobrze w procesach takich jak wprowadzanie danych, przesyłanie plików i wypełnianie formularzy, gdzie dane wejściowe i kroki są spójne.

Inteligentna automatyzacja poszerza te możliwości. Dodając sztuczną inteligencję, system może przetwarzać nieustrukturyzowane dane, dostosowywać się do zmian, podejmować decyzje w ramach określonych parametrów i z czasem ulepszać. Tam, gdzie RPA wymaga do działania dokładnych warunków, inteligentna automatyzacja poradzi sobie z niejednoznacznościami i wyjątkami.

Rozważ przetwarzanie faktur. Basic RPA obsługuje faktury dostarczane w ustandaryzowanym formacie. Inteligentna automatyzacja może czytać faktury w dowolnym formacie, wydobywać odpowiednie dane niezależnie od układu, klasyfikować wydatki, sygnalizować anomalie i kierować wyjątki do odpowiedniego recenzenta. Połączenie wydajności RPA z elastycznością AI tworzy wydajniejsze rozwiązanie.

Podstawowe technologie

Uczenie maszynowe umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych i zwiększanie wydajności bez konieczności programowania. W finansach modele uczenia maszynowego mogą wykrywać wzorce oszustw, przewidywać przepływy pieniężne i klasyfikować transakcje na podstawie przykładów historycznych.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia systemom rozumienie i generowanie języka ludzkiego. NLP wspomaga analizę umów, przegląd dokumentów regulacyjnych, analizę nastrojów w komunikacji z klientami i interakcje z chatbotem. W rachunkowości NLP może wyodrębnić kluczowe warunki z umów najmu lub podsumować ustalenia audytu.

Wizja komputerowa umożliwia systemom interpretację informacji wizualnych. W finansach obejmuje to czytanie zeskanowanych dokumentów, wydobywanie danych z obrazów paragonów i weryfikację podpisów. W połączeniu z optycznym rozpoznawaniem znaków, wizja komputerowa umożliwia digitalizację i przetwarzanie informacji w formie papierowej na dużą skalę.

Eksploracja procesów analizuje dzienniki zdarzeń z systemów korporacyjnych, aby odkryć, jak faktycznie działają procesy, a nie jak są dokumentowane. Ta wiedza pomaga organizacjom zidentyfikować wąskie gardła, nieefektywności i luki w zakresie zgodności przed zaprojektowaniem rozwiązań automatyzacyjnych.

Aplikacje w finansach i rachunkowości

Zamknięcie finansowe jest głównym kandydatem do inteligentnej automatyzacji. Proces zamknięcia obejmuje gromadzenie danych z wielu systemów, uzgodnienia, wpisy do dziennika, analizę wariancji i generowanie raportów. Inteligentna automatyzacja może obsługiwać gromadzenie i przygotowywanie danych, przeprowadzać standardowe uzgodnienia, oznaczać wyjątki i tworzyć raporty do przeglądu ręcznego.

Audyt i zgodność korzystają z inteligentnej automatyzacji poprzez kompleksową analizę danych, przegląd dokumentów i ciągłe monitorowanie. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować całe populacje transakcji, wydobywać dane z dokumentów uzupełniających i oceniać zgodność z politykami i przepisami.

Przygotowanie podatku wiąże się z gromadzeniem danych, stosowaniem skomplikowanych zasad i generowaniem deklaracji. Inteligentna automatyzacja może pobierać dane źródłowe, stosować logikę podatkową, wypełniać formularze i identyfikować potencjalne problemy do sprawdzenia przez specjalistów podatkowych.

Obsługa klienta w instytucjach finansowych wykorzystuje inteligentną automatyzację za pośrednictwem chatbotów i wirtualnych asystentów, którzy obsługują rutynowe zapytania, przetwarzają zmiany na kontach i eskalują złożone problemy do agentów ludzkich.

Korzyści i wyniki

Organizacje wdrażające inteligentną automatyzację zazwyczaj zauważają poprawę w kilku wymiarach. Czas przetwarzania ulega skróceniu, ponieważ zadania wymagające ręcznej pracy są realizowane automatycznie. Liczba błędów spada, ponieważ zautomatyzowane procesy konsekwentnie stosują reguły. Zadowolenie pracowników wzrasta, ponieważ spędzają oni mniej czasu na żmudnej pracy, a więcej na znaczących analizach.

Poprawia się także skalowalność. Inteligentna automatyzacja radzi sobie z wahaniami wielkości produkcji bez proporcjonalnych zmian w personelu. W okresach szczytowych, takich jak koniec kwartału lub sezon podatkowy, zautomatyzowane procesy pochłaniają dodatkowe obciążenie pracą.

Oszczędności kosztów są znaczne, ale nie powinny być jedyną miarą sukcesu. Strategiczna wartość inteligentnej automatyzacji leży w jej zdolności do wykonywania pracy o większej wartości oraz lepszej jakości i terminowości wytwarzanych produktów.

Pierwsze kroki

Pomyślne wdrożenie zaczyna się od oceny procesu. Identyfikuj procesy, które wymagają dużej liczby operacji, są podatne na błędy, są czasochłonne lub mają wąskie gardła. Oceń jakość danych i wymagany dostęp do systemu. Zacznij od dobrze zdefiniowanych przypadków użycia, które dostarczają wymiernych wyników, a następnie rozwijaj je w miarę budowania potencjału i pewności organizacji.

Inteligentna automatyzacja to nie tylko projekt technologiczny. Wymaga współpracy między użytkownikami biznesowymi, którzy rozumieją procesy, zespołami technologicznymi budującymi rozwiązania i przywództwem wspierającym zmianę. Organizacje, które podchodzą do tego całościowo, osiągają najtrwalsze rezultaty.