اتوماسیون فرایندها با RPA و هوش مصنوعی؛ کدام کار را اول خودکار کنیم؟

هوش مصنوعینویسنده: پارسا آقابراری۲ دقیقه مطالعهمنبع: Civilica
اتوماسیون فرایندها با RPA و هوش مصنوعی؛ کدام کار را اول خودکار کنیم؟

۱مقدمه

خودکارسازی رباتیک فرایند (Robotic Process Automation) فناوری‌ای است که با تقلید رفتار کاربر در رابط‌های نرم‌افزاری، کارهای تکراری مانند ورود اطلاعات، انتقال داده میان سامانه‌ها و تطبیق اسناد را بدون نیاز به تغییر در سامانه‌های موجود انجام می‌دهد.

۲بررسی موضوع

ترکیب RPA با فناوری‌های هوش مصنوعی، که از آن با عنوان «اتوماسیون هوشمند» یاد می‌شود، دامنهٔ کاربرد را به کارهایی گسترش می‌دهد که نیازمند درک محتوا هستند؛ از جمله خواندن فاکتور و رسید اسکن‌شده، دسته‌بندی نامه‌ها و ایمیل‌ها، و شناسایی موارد غیرعادی در تراکنش‌ها.

برای انتخاب فرایندهای مناسب، سه معیار کلیدی را باید سنجید: حجم تکرار (تعداد دفعات اجرا در ماه)، قاعده‌مند بودن (وجود قواعد روشن و استثنای کم) و هزینهٔ خطای انسانی. فرایندی که در هر سه معیار امتیاز بالا داشته باشد، کاندیدای مناسبی برای شروع است.

در کنار این معیارها، پایداری فرایند نیز اهمیت دارد. خودکارسازی فرایندی که به‌طور مداوم تغییر می‌کند یا رابط کاربری سامانه‌های آن ناپایدار است، هزینهٔ نگهداری بالایی ایجاد می‌کند. همچنین، پیش از خودکارسازی باید فرایند را بازطراحی کرد؛ خودکار کردن یک فرایند ناکارآمد، تنها ناکارآمدی را سریع‌تر می‌کند.

۳جمع‌بندی

نمونه‌های رایج نقطهٔ شروع در سازمان‌های مالی شامل تطبیق صورت‌حساب بانکی، ثبت فاکتورهای خرید، تهیهٔ گزارش‌های دوره‌ای و پردازش اولیهٔ درخواست‌های مشتریان است. اجرای یک پروژهٔ آزمایشی کوچک با شاخص‌های روشن، بهترین راه جلب حمایت برای گسترش اتوماسیون است.

اشتراک‌گذاری:تلگرامواتس‌اپلینکدین

منابع

  1. سیویلیکا ↗
  2. پرتال جامع علوم انسانی ↗
همفکران فناوری شریفاین مقاله خلاصه‌ای از منابع رسمی ذکرشده است که تیم همفکران فناوری شریف برای مدیران و تیم‌های مالی تهیه کرده است.
می‌خواهید این راهکارها را در سازمانتان ببینید؟درخواست دموی رایگان

مقالات مرتبط

هوش مصنوعیخواندن خودکار رسید با هوش مصنوعی؛ پایان ورود دستی هزینه‌هافناوری بازشناسی نویسه و یادگیری ماشین، اطلاعات رسید را در چند ثانیه استخراج می‌کند و خطای ورود دستی را از میان برمی‌دارد.هوش مصنوعیهوش مصنوعی مسئولانه؛ شفافیت، انصاف و پاسخ‌گویی در تصمیم‌های خودکارهرچه تصمیم‌های بیشتری به الگوریتم‌ها سپرده می‌شود، تضمین انصاف و شفافیت آن‌ها اهمیت بیشتری می‌یابد.هوش مصنوعیتشخیص تقلب با یادگیری ماشین؛ شناسایی الگوهای پنهان در تراکنش‌هاتقلب‌های مالی روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شوند. مدل‌های یادگیری ماشین با شناسایی رفتارهای غیرعادی، دفاعی پویا فراهم می‌کنند.هوش مصنوعیپردازش زبان طبیعی فارسی؛ فرصت‌ها و چالش‌های هوش مصنوعی در زبان فارسیپیشرفت مدل‌های زبانی، درک و تولید متن فارسی را ممکن کرده است؛ اما ویژگی‌های خاص زبان فارسی، رویکردی بومی می‌طلبد.