اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) چیست؟ یک آشنایی دوستانه
اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) یه جور فناوری اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار به حساب میاد که از ربات‌های نرم‌افزاری برای خودکارسازی کارهایی که قبلاً توسط آدم‌ها انجام می‌شد، استفاده می‌کنه.
RPA چیست؟
اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) که بهش رباتیک نرم‌افزاری هم می‌گن، از فناوری‌های اتوماسیون هوشمند استفاده می‌کنه تا کارهای تکراری اداری رو که نیروی انسانی انجام می‌داد، به صورت خودکار انجام بده؛ کارهایی مثل استخراج داده‌ها، پر کردن فرم‌ها، جابه‌جایی فایل‌ها و خیلی چیزهای دیگه.
RPA با ترکیب APIها و تعاملات رابط کاربری (UI)، کارهای تکراری بین نرم‌افزارهای سازمانی و کاربردی رو یکپارچه و اجرا می‌کنه. ابزارهای RPA با پیاده‌سازی اسکریپت‌هایی که فرآیندهای انسانی رو شبیه‌سازی می‌کنن، فعالیت‌ها و تراکنش‌های مختلف رو بین سیستم‌های نرم‌افزاری نامرتبط، به طور مستقل و خودکار انجام می‌دن.
این نوع اتوماسیون از نرم‌افزارهای مبتنی بر قوانین (Rule-based) برای انجام فرآیندهای کسب‌وکار با حجم بالا استفاده می‌کنه و اینطوری نیروی انسانی رو آزاد می‌کنه تا روی کارهای پیچیده‌تر و مهم‌تر تمرکز کنن. RPA به مدیران ارشد فناوری اطلاعات (CIO) و بقیه تصمیم‌گیرنده‌ها کمک می‌کنه تا به تلاش‌هاشون برای تحول دیجیتال سرعت ببخشن و بازگشت سرمایه (ROI) بیشتری از کارمندانشون بگیرن.
RPA و اتوماسیون هوشمند
برای اینکه ابزارهای RPA توی بازار رقابتی باقی بمونن، باید از اتوماسیون وظایف ساده فراتر برن و خدماتشون رو گسترش بدن تا اتوماسیون هوشمند (IA) رو هم شامل بشن. این نوع اتوماسیون، عملکرد RPA رو با اضافه کردن زیرشاخه‌هایی از هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر، تقویت می‌کنه.
اتوماسیون هوشمند فرآیند، چیزی فراتر از سیستم‌های ساده و قانون-محورِ RPA نیاز داره. می‌تونید RPA رو به عنوان بخش «انجام‌دهنده» کارها در نظر بگیرید، در حالی که هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به ترتیب بیشتر بخش «تفکر» و «یادگیری» رو به عهده دارن. این سیستم الگوریتم‌ها رو با استفاده از داده‌ها آموزش می‌ده تا نرم‌افزار بتونه کارها رو سریع‌تر و بهینه‌تر انجام بده.
RPA و هوش مصنوعی
خیلی وقت‌ها اتوماسیون فرآیند رباتیک با هوش مصنوعی (AI) اشتباه گرفته می‌شه، اما این دو کاملاً با هم فرق دارن. هوش مصنوعی ترکیبی از اتوماسیون شناختی، یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، استدلال، تولید فرضیه و تحلیله.
تفاوت اصلی اینه که RPA فرآیند-محوره، در حالی که هوش مصنوعی داده-محوره. ربات‌های RPA فقط می‌تونن فرآیندهایی رو دنبال کنن که کاربر نهایی براشون تعریف کرده، اما ربات‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای تشخیص الگوها در داده‌ها (به‌خصوص داده‌های بدون ساختار) استفاده می‌کنن و به مرور زمان یاد می‌گیرن. به عبارت دیگه، هدف هوش مصنوعی شبیه‌سازی هوش انسانه، در حالی که RPA فقط برای تکرار کارهاییه که توسط انسان تعریف شده. با اینکه هم هوش مصنوعی و هم ابزارهای RPA نیاز به دخالت انسان رو کم می‌کنن، اما روشی که برای خودکارسازی فرآیندها به کار می‌برن با هم متفاوته.
با همه این‌ها، RPA و هوش مصنوعی مکمل‌های خیلی خوبی برای هم هستن. هوش مصنوعی می‌تونه به RPA کمک کنه تا کارها رو به طور کامل‌تری خودکار کنه و موارد پیچیده‌تری رو مدیریت کنه. از طرف دیگه، RPA این امکان رو فراهم می‌کنه که نتایج و بینش‌های هوش مصنوعی سریع‌تر به مرحله اجرا برسن و دیگه نیازی به منتظر موندن برای پیاده‌سازی‌های دستی نباشه.
RPA چطور کار می‌کنه؟
به گفته شرکت تحقیقاتی Forrester، ابزارهای نرم‌افزاری RPA باید این قابلیت‌های اصلی رو داشته باشن:
- قابلیت‌های Low-code (کدنویسی کم) برای ساختن اسکریپت‌های اتوماسیون
- یکپارچگی با نرم‌افزارهای سازمانی
- هماهنگی و مدیریت، شامل پیکربندی، نظارت و امنیت
فناوری اتوماسیون، مثل RPA، می‌تونه از طریق سیستم‌های قدیمی هم به اطلاعات دسترسی پیدا کنه و با استفاده از یکپارچه‌سازی‌های سمت کاربر (front-end)، به خوبی با بقیه برنامه‌ها ادغام بشه. این ویژگی به پلتفرم اتوماسیون اجازه می‌ده تا مثل یه کارمند انسانی رفتار کنه و کارهای روتین مثل لاگین کردن یا کپی و پیست کردن از یه سیستم به سیستم دیگه رو انجام بده. هرچند اتصالات بک‌اند به پایگاه‌های داده و وب‌سرویس‌های سازمانی هم به اتوماسیون کمک می‌کنن، اما ارزش واقعی RPA در یکپارچه‌سازی‌های سریع و ساده فرانت‌اند اونه.
مزایای RPA چیه؟
RPA مزایای زیادی داره که بعضی از اون‌ها این‌ها هستن:
- کدنویسی کمتر: برای پیکربندی RPA لزوماً به یک برنامه‌نویس نیاز نیست؛ قابلیت‌های کشیدن و رها کردن (drag-and-drop) در رابط‌های کاربری، کار رو برای کارمندانی که دانش فنی ندارن هم راحت کرده.
- صرفه‌جویی سریع در هزینه‌ها: از اونجایی که RPA حجم کاری تیم‌ها رو کم می‌کنه، می‌شه کارمندها رو به کارهای اولویت‌دار دیگه‌ای که به دخالت انسان نیاز داره، منتقل کرد. این کار باعث افزایش بهره‌وری و بازگشت سرمایه (ROI) می‌شه.
- رضایت مشتری بیشتر: چون ربات‌ها و چت‌بات‌ها می‌تونن به صورت شبانه‌روزی کار کنن، زمان انتظار مشتری‌ها رو کاهش می‌دن که این موضوع به نرخ رضایت بالاتر مشتری منجر می‌شه.
- بهبود روحیه کارکنان: RPA با برداشتن بار کارهای تکراری و پرحجم از دوش تیم شما، به افراد اجازه می‌ده تا روی تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر و استراتژیک‌تر تمرکز کنن. این تغییر در نوع کار، تأثیر مثبتی روی حال خوب کارمندها داره.
- دقت و انطباق‌پذیری بهتر: از اونجایی که می‌تونید ربات‌های RPA رو طوری برنامه‌ریزی کنید که از گردش‌کارها و قوانین خاصی پیروی کنن، می‌تونید خطای انسانی رو کاهش بدید، به‌خصوص در کارهایی که به دقت و انطباق نیاز دارن، مثل رعایت استانداردهای نظارتی. RPA همچنین می‌تونه یه ردپای حسابرسی (audit trail) از خودش به جا بذاره که نظارت بر پیشرفت و حل مشکلات رو سریع‌تر و راحت‌تر می‌کنه.
- سیستم‌های فعلی دست‌نخورده باقی می‌مونن: نرم‌افزار اتوماسیون فرآیند رباتیک هیچ اختلالی در سیستم‌های زیرساختی ایجاد نمی‌کنه، چون ربات‌ها در لایه نمایش (presentation layer) اپلیکیشن‌های موجود کار می‌کنن. بنابراین، شما می‌تونید ربات‌ها رو در شرایطی پیاده‌سازی کنید که رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) ندارید یا منابع لازم برای توسعه یکپارچه‌سازی‌های عمیق رو در اختیار ندارید.
چالش‌های RPA
با اینکه نرم‌افزار RPA می‌تونه به رشد یه شرکت کمک کنه، اما موانعی هم مثل فرهنگ سازمانی، مشکلات فنی و مقیاس‌پذیری وجود داره.
فرهنگ سازمانی
اگرچه RPA نیاز به بعضی از موقعیت‌های شغلی رو کم می‌کنه، اما باعث رشد موقعیت‌های شغلی جدیدی برای انجام کارهای پیچیده‌تر می‌شه و به کارمندان اجازه می‌ده روی استراتژی‌های سطح بالاتر و حل خلاقانه مسائل تمرکز کنن. سازمان‌ها باید با تغییر مسئولیت‌ها در نقش‌های شغلی، فرهنگ یادگیری و نوآوری رو ترویج بدن. سازگاری نیروی کار برای موفقیت در پروژه‌های اتوماسیون و تحول دیجیتال خیلی مهمه. با آموزش دادن به کارمندانتون و سرمایه‌گذاری در برنامه‌های آموزشی، می‌تونید تیم‌ها رو برای تغییرات مداوم در اولویت‌ها آماده کنید.
مشکل در مقیاس‌پذیری
با اینکه RPA می‌تونه چندین عملیات رو به طور همزمان انجام بده، اما به دلیل به‌روزرسانی‌های نظارتی یا تغییرات داخلی، مقیاس‌پذیر کردنش در سطح یه سازمان بزرگ می‌تونه سخت باشه. طبق گزارش Forrester، ۵۲ درصد از مشتری‌ها ادعا می‌کنن که در مقیاس‌پذیر کردن برنامه RPA خودشون با مشکل مواجه هستن. یه شرکت باید ۱۰۰ ربات فعال یا بیشتر داشته باشه تا به عنوان یه برنامه پیشرفته شناخته بشه، اما تعداد کمی از پروژه‌های RPA از ۱۰ ربات اول فراتر می‌رن.
کاربردهای RPA
صنایع مختلفی وجود دارن که از فناوری RPA برای بهینه‌سازی عملیات کسب‌وکارشون استفاده می‌کنن. پیاده‌سازی‌های RPA رو می‌شه در صنایع زیر پیدا کرد:
بانکداری و خدمات مالی: در گزارش Forrester با عنوان «بازار خدمات RPA تا سال ۲۰۲۳ به ۱۲ میلیارد دلار خواهد رسید»، ۳۶ درصد از کل موارد استفاده در حوزه مالی و حسابداری بوده. امروز، از هر ۳ ربات، بیش از ۱ ربات در صنعت مالی فعاله که با توجه به اینکه بانکداری از اولین صنایعی بود که به سمت اتوماسیون رفت، چندان هم جای تعجب نداره. امروزه، بسیاری از بانک‌های بزرگ از راهکارهای اتوماسیون RPA برای خودکارسازی کارهایی مثل تحقیق درباره مشتری، افتتاح حساب، پردازش استعلام‌ها و مبارزه با پول‌شویی استفاده می‌کنن. یه بانک هزاران ربات رو برای خودکار کردن ورود داده‌های دستی و پرحجم به کار می‌گیره. این فرآیندها شامل تعداد زیادی کار خسته‌کننده و مبتنی بر قانونه که اتوماسیون اون‌ها رو ساده می‌کنه.
بیمه: صنعت بیمه پر از فرآیندهای تکراریه که برای اتوماسیون خیلی مناسبن. برای مثال، می‌تونید از RPA برای عملیات پردازش خسارت، رعایت مقررات، مدیریت بیمه‌نامه‌ها و وظایف مربوط به ارزیابی ریسک استفاده کنید.
خرده‌فروشی: ظهور تجارت الکترونیک، RPA رو به یه جزء جدایی‌ناپذیر از صنعت خرده‌فروشی مدرن تبدیل کرده که هم عملیات بک‌آفیس و هم تجربه مشتری رو بهبود بخشیده. کاربردهای محبوبش شامل مدیریت ارتباط با مشتری، مدیریت انبار و سفارشات، پردازش بازخورد مشتریان و تشخیص تقلب می‌شه.
مراقبت‌های بهداشتی (پزشکی و سلامت): دقت و انطباق‌پذیری در صنعت مراقبت‌های بهداشتی از اهمیت بالایی برخورداره. بعضی از بزرگ‌ترین بیمارستان‌های جهان از نرم‌افزار اتوماسیون فرآیند رباتیک برای بهینه‌سازی مدیریت اطلاعات، مدیریت نسخه‌ها، پردازش درخواست‌های بیمه و چرخه‌های پرداخت و فرآیندهای دیگه استفاده می‌کنن.
پاسخی بگذارید