Гиперавтоматизация

В условиях высокой конкуренции и стремительного роста издержек компании все чаще ищут решения, которые позволят не просто ускорить выполнение задач, но и объединять процессы в единую интеллектуальную систему. Одним из таких решений стала гиперавтоматизация.

В этой статье мы разберем, что это такое, какие технологии за ней стоят, в чем ее преимущество, и как компании могут использовать ее для улучшения различных процессов, включая обработку данных, клиентский сервис, производство, финансы.

Понятие гиперавтоматизации

Гиперавтоматизация – это следующий этап развития цифровизации бизнеса, который выходит за рамки простой автоматизации задач. Если классическая автоматизация подразумевает замену ручных рутинных операций программными алгоритмами, то гиперавтоматизация объединяет сразу множество технологий.

Чем гиперавтоматизация отличается от традиционной автоматизации:

• Масштаб внедрения. Классическая автоматизация затрагивает отдельные задачи (например, формирование счета), тогда как гиперавтоматизация охватывает целые цепочки задач;
• Гибкость решений. В традиционной автоматизации процессы жестко запрограммированы, а гиперавтоматизация использует интеллектуальные алгоритмы, которые могут адаптироваться к изменениям в данных, к логике действий;
• Интеграция технологий. Комплекс объединяет ИИ, машинное обучение, аналитику, RPA и другие инструменты в единую платформу, тогда как классические системы чаще работают изолированно;
• Самообучение. Автоматизация работает по заранее заданному сценарию, а гиперавтоматизация включает самообучающиеся модули, которые совершенствуют процессы на основе накопленного опыта;
• Кроме того, в гиперавтоматизации упор делается на результат для клиента или бизнеса, а не просто на автоматическое выполнение рутинных действий.

Технологии гиперавтоматизации

Гиперавтоматизация опирается на совокупность цифровых решений, которые позволяют автоматизировать, масштабировать и интеллектуализировать задачи внутри компании.

К основным технологиям гиперавтоматизации относятся:

• RPA (Robotic Process Automation). Роботы для автоматизации действий в интерфейсах. Используются для обработки заявок, ввода данных, копирования информации между системами без участия человека;
• Искусственный интеллект (AI). Применяется для распознавания образов, прогнозирования спроса, анализа клиентского поведения, автоматизации принятия решений в нестандартных ситуациях;
• Машинное обучение (ML). Позволяет системам обучаться на исторических данных, улучшать точность автоматизированных действий, особенно в прогнозной аналитике, персонализации;
• Обработка естественного языка (NLP). Технология, с помощью которой ИИ может понимать, генерировать человеческий язык. Это основа для чат-ботов, виртуальных помощников, обработки писем и документов;
• Интеграционные платформы (iPaaS). Инструменты для соединения разрозненных ИТ-систем (CRM, ERP, сайты, базы данных) в единое цифровое пространство с логикой обмена данными;
• Low-code/no-code платформы. Позволяют сотрудникам без технического образования самостоятельно строить рабочие задачи, формы, отчеты;
• Бизнес-процесс-менеджмент (BPM). Программное обеспечение для построения, мониторинга, адаптации процессов в компании;
• Цифровые двойники процессов (Process Mining). Анализируют логи событий, визуализируют реальные маршруты движения задач, выявляя узкие места;
• BI-системы (Business Intelligence). Визуализируют данные, дают руководителям понятные отчеты в реальном времени для стратегических решений.

Каждая из этих технологий по отдельности может быть полезной, но только в связке они обеспечивают полноценную суперавтоматизацию.

Преимущества гиперавтоматизации для бизнеса

Преимущества внедрения технологии очевидны: снижение затрат на рутинные операции, ускорение принятия решений за счет искусственного интеллекта, прозрачность процессов, снижение числа ошибок, дублирования задач.

Если вы задумываетесь о том, как внедрить сверхавтоматизацию, Enterconsulting предлагает полный цикл поддержки. Мы оцениваем текущее состояние бизнес-процессов, подбираем оптимальные инструменты и технологии, выстраиваем архитектуру внедрения, сопровождаем адаптацию сотрудников.

Примеры применения гиперавтоматизации

Технология находит применение в самых разных отраслях – от розничной торговли до промышленности, от финансов до логистики. Ниже приведены конкретные примеры, как она применяется на практике:

• Банки внедряют инструменты для проверки документов при открытии счетов, анализа кредитных рисков, автоматической верификации клиентов (KYC), ведения отчетности. Это снижает нагрузку на персонал, сокращает ошибки, ускоряет обслуживание;
• Онлайн-магазины используют комплексную автоматизацию цепочки от складского учета до персонализированных рекомендаций. Системы с ИИ анализируют поведение покупателей, формируют предложения, автоматически запускают маркетинговые кампании;
• Комплексная автоматизация помогает объединить управление снабжением, производством, логистикой в одну цифровую платформу. Например, при изменении спроса система автоматически корректирует объемы закупок;
• Сервисы на базе ИИ обрабатывают резюме, проводят первичный скрининг кандидатов, планируют интервью, управляют адаптацией новых сотрудников.

Как внедрить гиперавтоматизацию в компанию

Когда стоит цель создать сквозную, взаимосвязанную систему, где рутинные операции выполняются автоматически, а сотрудники сосредоточены на стратегических задачах, вот что надо сделать:

1. Оценить текущие процессы. Начните с анализа бизнес-процессов: где тратится больше всего времени, где часто возникают ошибки, какие задачи повторяются. Это позволит выявить точки, наиболее подходящие для автоматизации.
2. Определить цели. Важно понять, что вы хотите получить от внедрения: снижение издержек, рост скорости обработки заказов, повышение точности данных.
3. Подобрать инструменты. Выбираются платформы и технологии в зависимости от задач. Это могут быть RPA (роботизированная автоматизация процессов), системы на базе искусственного интеллекта, BPM-решения, чат-боты.
4. Сформировать команду проекта. Желательно включить в нее как ИТ-специалистов, так и представителей ключевых подразделений.
5. Провести пилотное внедрение. Не стоит сразу охватывать всю компанию. Тестируйте инструменты на одном участке или процессе, чтобы отработать механику, выявить слабые места.
6. Масштабировать успешные решения. Если пилот показал результат – масштабируйте. Постепенно добавляйте новые процессы, объединяйте их в общую цифровую систему, повышайте связность между отделами.
7. Обучить сотрудников. Проводите обучение, вовлекайте сотрудников в изменения, адаптируйте процессы под новый формат работы.

После внедрения важно отслеживать эффективность и вносить корректировки по мере необходимости.

Итоги

Гиперавтоматизация дает не просто автоматизировать задачи, а кардинально пересобрать бизнес-процессы, снизить издержки, высвободить ресурсы для роста. Главное – не откладывать трансформацию, а подходить к ней осознанно, поэтапно, с пониманием целей.

Ключевые выводы:

• технология объединяет ИИ, RPA, аналитические системы, облачные платформы в единую цифровую экосистему;
• в отличие от классической автоматизации, она охватывает сквозные процессы и устраняет «ручные» участки;
• это решение подходит для компаний разного масштаба – от ритейла до производственных предприятий;
• внедрение требует четкого плана, оценки задач, выбора технологий, обучения персонала.