5 основных сценариев использования гиперавтоматизации в бизнесе в 2026 году
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о применении гиперавтоматизации в различных отраслях бизнеса и познакомитесь с реальными примерами успешного внедрения технологии в 2026 году.
Четвёртая промышленная революция уже здесь, и её возглавляют такие технологии, как гиперавтоматизация, которая сочетает в себе лучшее из технологий, таких как искусственный интеллект и RPA.
Билл Гейтс справедливо высказался по этой теме: «Первое правило любой технологии, используемой в бизнесе, заключается в том, что автоматизация, применённая к эффективной операции, увеличит эффективность». Технология гиперавтоматизации обещает сделать это и многое другое.
Потенциал гиперавтоматизации был доказан бесчисленное количество раз, поскольку фокус бизнеса сместился от простого увеличения скорости бизнес-процессов к повышению интеллектуальности этих процессов.
Однако концепция гиперавтоматизации является относительно новой. Этот термин был впервые введён исследовательской фирмой Gartner в отчёте 2019 года. С тех пор гиперавтоматизация принесла новую эру инноваций и производительности на рабочих местах. Варианты использования гиперавтоматизации разнообразны и предлагают значительные преимущества во многих секторах, например, в финансовом, IT-сервисах, страховых претензиях и других.
Но что же такое гиперавтоматизация и каковы некоторые из её основных вариантов использования в различных отраслях в 2026 году? Давайте углубимся в эту тему.
Билл Гейтс справедливо высказался по этой теме: «Первое правило любой технологии, используемой в бизнесе, заключается в том, что автоматизация, применённая к эффективной операции, увеличит эффективность». Технология гиперавтоматизации обещает сделать это и многое другое.
Потенциал гиперавтоматизации был доказан бесчисленное количество раз, поскольку фокус бизнеса сместился от простого увеличения скорости бизнес-процессов к повышению интеллектуальности этих процессов.
Однако концепция гиперавтоматизации является относительно новой. Этот термин был впервые введён исследовательской фирмой Gartner в отчёте 2019 года. С тех пор гиперавтоматизация принесла новую эру инноваций и производительности на рабочих местах. Варианты использования гиперавтоматизации разнообразны и предлагают значительные преимущества во многих секторах, например, в финансовом, IT-сервисах, страховых претензиях и других.
Но что же такое гиперавтоматизация и каковы некоторые из её основных вариантов использования в различных отраслях в 2026 году? Давайте углубимся в эту тему.
Что такое гиперавтоматизация?
Гиперавтоматизация включает использование множества технологий и платформ для автоматизации бизнес-процессов.
Она выходит за рамки традиционной автоматизации, включая передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и роботизированная автоматизация процессов (RPA). Многие инструменты гиперавтоматизации также используют обработку естественного языка (NLP) в своих процессах.
Преимущества инструментов гиперавтоматизации выходят за рамки простой экономии затрат и эффективности, достигаемой через автоматизацию. Она предлагает гибкие и адаптивные решения без вмешательства человека, которые ориентированы на будущее и обеспечивают бизнесу конкурентное преимущество в их отраслях.
Она выходит за рамки традиционной автоматизации, включая передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и роботизированная автоматизация процессов (RPA). Многие инструменты гиперавтоматизации также используют обработку естественного языка (NLP) в своих процессах.
Преимущества инструментов гиперавтоматизации выходят за рамки простой экономии затрат и эффективности, достигаемой через автоматизацию. Она предлагает гибкие и адаптивные решения без вмешательства человека, которые ориентированы на будущее и обеспечивают бизнесу конкурентное преимущество в их отраслях.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Основные отрасли, которые выиграют от применения гиперавтоматизации в 2026 году
Изучение вариантов использования гиперавтоматизации в различных отраслях выявляет закономерность повышения эффективности и скорости принятия решений в таких разных отраслях, как здравоохранение и телекоммуникации. Вот список отраслей, которые активно внедрили технологию гиперавтоматизации в 2026 году.
- Финансовые услуги
- Здравоохранение
- Производство
- Розничная торговля
- Телекоммуникации
- Энергетика и коммунальные услуги
- Транспорт и логистика
- Государственный сектор
5 лучших примеров использования гиперавтоматизации в различных отраслях
Чтобы понять влияние тенденций гиперавтоматизации в различных отраслях, давайте углубимся в топ-5 вариантов использования гиперавтоматизации и проанализируем, как эта технология может быть внедрена бизнесом.
Мы также рассмотрим практические примеры для каждого из вариантов использования гиперавтоматизации, чтобы понять показатели влияния инструментов гиперавтоматизации. Вот некоторые варианты использования гиперавтоматизации, которые были наиболее популярны для бизнеса в США в 2026 году:
Мы также рассмотрим практические примеры для каждого из вариантов использования гиперавтоматизации, чтобы понять показатели влияния инструментов гиперавтоматизации. Вот некоторые варианты использования гиперавтоматизации, которые были наиболее популярны для бизнеса в США в 2026 году:
Примеры использования гиперавтоматизации 1 — ИТ-операции и управление
Гиперавтоматизация нашла важное место в IT-операциях и управлении. Она может упростить сложные рабочие процессы, сократить время простоя и оптимизировать производительность систем; показатели, которые чрезвычайно важны для IT-операций в крупных организациях. Вот как технология гиперавтоматизации достигает этого:
Автоматизированное управление инцидентами:
Прогнозирующее обслуживание:
Практический пример:
AllSee предоставила трансформационное AI-решение для B2B SaaS-компании, обслуживающей клиентов малого и среднего бизнеса в более чем 40 странах, достигнув исключительных успехов в операционной эффективности благодаря системе ответов на заявки на основе LLM.
Эта инновация привела к впечатляющей 80% автоматизации ответов на заявки, существенному 70% сокращению затрат на персонал и 50% снижению времени решения заявок.
Используя такие технологии, как генеративный ИИ, LLM, OpenAI, ANTHROPIC и PyTorch, стратегия AllSee смягчила проблемы удержания персонала, истощения ресурсов и задержек в обслуживании клиентов.
Внедрение системы ответов на заявки на основе LLM оптимизировало операции, сократив время ответа и повысив удовлетворённость клиентов.
Автоматизированное управление инцидентами:
- Выявление проблем: Инструменты гиперавтоматизации могут отслеживать IT-системы в режиме реального времени, используя ИИ для выявления аномалий, которые могут указывать на проблемы.
- Реагирование на инциденты: После обнаружения проблемы платформа гиперавтоматизации может запускать рабочие процессы, которые устраняют эти проблемы без вмешательства человека. Например, если сервер не работает, бот может инициировать перезагрузку или переключить трафик на другой сервер.
- Решение и обучение: После устранения система может анализировать инцидент для улучшения будущих ответных действий. Алгоритмы машинного обучения могут предлагать изменения для предотвращения подобных проблем.
Прогнозирующее обслуживание:
- Мониторинг состояния системы: Инструменты гиперавтоматизации непрерывно отслеживают состояние IT-оборудования и программного обеспечения. Прогнозирование сбоев до их возникновения важно для непрерывности работы.
- Превентивные действия: Прогнозируя потенциальные сбои системы, платформа гиперавтоматизации может планировать задачи обслуживания проактивно.
Практический пример:
AllSee предоставила трансформационное AI-решение для B2B SaaS-компании, обслуживающей клиентов малого и среднего бизнеса в более чем 40 странах, достигнув исключительных успехов в операционной эффективности благодаря системе ответов на заявки на основе LLM.
Эта инновация привела к впечатляющей 80% автоматизации ответов на заявки, существенному 70% сокращению затрат на персонал и 50% снижению времени решения заявок.
Используя такие технологии, как генеративный ИИ, LLM, OpenAI, ANTHROPIC и PyTorch, стратегия AllSee смягчила проблемы удержания персонала, истощения ресурсов и задержек в обслуживании клиентов.
Внедрение системы ответов на заявки на основе LLM оптимизировало операции, сократив время ответа и повысив удовлетворённость клиентов.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Примеры использования гиперавтоматизации 2 — Управление цепочкой поставок
Преимущества инструментов гиперавтоматизации особенно очевидны, когда бизнес сталкивается со сложными проблемами в управлении цепочками поставок (SCM), которые всегда были затруднены ручными и трудоёмкими процессами.
Однако появление гиперавтоматизации в технологиях позволяет автоматизации и искусственному интеллекту работать в тандеме и повышать эффективность процессов SCM. Давайте рассмотрим это подробнее:
Прогнозирование спроса:
Автоматизация складов:
Оптимизация транспорта и логистики:
Практический пример:
AllSee разработала передовую структуру оптимизации цепочки поставок на основе ИИ, которая трансформировала операционную эффективность глобального лидера в сфере товаров повседневного спроса.
Инициатива привела к автоматизации и совершенствованию нескольких ключевых бизнес-процессов, в частности, увеличению доли рынка на 2%, сокращению времени выполнения заказов на 20% и повышению прибыльности на 12%.
Решение, созданное для решения проблем нестабильных рыночных условий и сложной координации с глобальными поставщиками, интегрировало модели LSTM AI. Используя такие технологии, как TensorFlow, RNN, Microsoft Azure и Informatica, решение AllSee существенно смягчило дефицит запасов, укрепило производительность цепочки поставок и повысило эффективность обслуживания клиентов.
Однако появление гиперавтоматизации в технологиях позволяет автоматизации и искусственному интеллекту работать в тандеме и повышать эффективность процессов SCM. Давайте рассмотрим это подробнее:
Прогнозирование спроса:
- Прогнозная аналитика: Технология гиперавтоматизации интегрирует ИИ и машинное обучение для анализа исторических данных и прогнозирования будущего спроса. Это помогает оптимизировать уровни запасов.
- Корректировки в реальном времени: Системы могут автоматически корректировать заказы и запасы в ответ на колебания спроса в реальном времени. Легко сократить потери и избежать дефицита товаров.
Автоматизация складов:
- Робототехника: Автономные роботы могут комплектовать и упаковывать заказы, увеличивая скорость и сокращая ошибки на складах.
- Управление запасами: IoT-устройства могут отслеживать уровни запасов, предоставляя точные данные для автоматического пополнения.
Оптимизация транспорта и логистики:
- Оптимизация маршрутов: ИИ-алгоритмы могут определять наиболее эффективные маршруты доставки в реальном времени. Учитывая такие факторы, как трафик, погода и окна доставки, они принимают наиболее эффективное решение.
- Выбор перевозчика: Инструменты гиперавтоматизации могут выбирать лучшие методы доставки и перевозчиков. Они могут анализировать множество факторов, таких как стоимость, время доставки и производительность перевозчика.
Практический пример:
AllSee разработала передовую структуру оптимизации цепочки поставок на основе ИИ, которая трансформировала операционную эффективность глобального лидера в сфере товаров повседневного спроса.
Инициатива привела к автоматизации и совершенствованию нескольких ключевых бизнес-процессов, в частности, увеличению доли рынка на 2%, сокращению времени выполнения заказов на 20% и повышению прибыльности на 12%.
Решение, созданное для решения проблем нестабильных рыночных условий и сложной координации с глобальными поставщиками, интегрировало модели LSTM AI. Используя такие технологии, как TensorFlow, RNN, Microsoft Azure и Informatica, решение AllSee существенно смягчило дефицит запасов, укрепило производительность цепочки поставок и повысило эффективность обслуживания клиентов.
Примеры использования гиперавтоматизации 3 — Аналитика данных и выводы
Гиперавтоматизация играет ключевую роль в улучшении анализа данных и получении аналитических выводов для бизнеса. Улучшая сбор данных, автоматизируя обработку данных и представляя информативные отчёты на основе данных, тенденции гиперавтоматизации могут раскрыть ключевые бизнес-инсайты, которые в противном случае остались бы незамеченными бизнесом.
Вот как технология достигает этого:
Улучшенный сбор данных:
Расширенная обработка данных:
Информативная отчётность:
Практический пример:
AllSee вывела лидера в области интеллектуальных решений для связи и мобильности на новые высоты с помощью своего индивидуального решения гиперавтоматизации. Это привело к увеличению операционной эффективности на 18%, ускорению принятия решений на 25% и снижению ошибок ручной настройки на 52% для клиента.
Клиент столкнулся с серьёзными проблемами, такими как несогласованные данные в различных средах, включая облачные, локальные и системы реального времени, что препятствовало бесперебойной интеграции и анализу. Кроме того, ручная настройка систем хранения данных была трудоёмкой и подверженной ошибкам.
Решением AllSee стала автоматизация настройки и развёртывания систем хранения данных, что значительно упростило процесс настройки для повышения операционной эффективности.
Используя такие технологии, как Amazon S3 для масштабируемого хранения и Kafka для потоковой передачи данных в реальном времени, AllSee решила основные проблемы, установив новый стандарт аналитической интеграции в секторе интеллектуальных решений для связи и мобильности.
Вот как технология достигает этого:
Улучшенный сбор данных:
- Автоматизированная агрегация данных: Инструменты гиперавтоматизации могут собирать данные из различных источников, включая IoT-устройства, онлайн-транзакции и взаимодействия с клиентами. Это обеспечивает комплексный набор данных для анализа.
- Стандартизация данных: ИИ-алгоритмы могут стандартизировать разрозненные форматы данных. Это действие облегчает объединение и сравнение данных из разных систем.
Расширенная обработка данных:
- Анализ в реальном времени: Тенденции гиперавтоматизации позволяют обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени, предоставляя немедленные аналитические выводы.
- Прогнозная аналитика: Модели машинного обучения могут анализировать исторические данные для прогнозирования будущих тенденций, поведения клиентов и динамики рынка.
Информативная отчётность:
- Автоматизированная отчётность: Одним из основных преимуществ инструментов гиперавтоматизации является их способность генерировать детальные отчёты и визуализации. Это критически важно для предоставления руководству своевременных аналитических выводов.
- Настраиваемые панели управления: Пользователи могут настраивать панели управления, которые автоматически обновляются ключевыми показателями эффективности (KPI). Чёткое представление о производительности бизнеса приводит к лучшему принятию решений.
Практический пример:
AllSee вывела лидера в области интеллектуальных решений для связи и мобильности на новые высоты с помощью своего индивидуального решения гиперавтоматизации. Это привело к увеличению операционной эффективности на 18%, ускорению принятия решений на 25% и снижению ошибок ручной настройки на 52% для клиента.
Клиент столкнулся с серьёзными проблемами, такими как несогласованные данные в различных средах, включая облачные, локальные и системы реального времени, что препятствовало бесперебойной интеграции и анализу. Кроме того, ручная настройка систем хранения данных была трудоёмкой и подверженной ошибкам.
Решением AllSee стала автоматизация настройки и развёртывания систем хранения данных, что значительно упростило процесс настройки для повышения операционной эффективности.
Используя такие технологии, как Amazon S3 для масштабируемого хранения и Kafka для потоковой передачи данных в реальном времени, AllSee решила основные проблемы, установив новый стандарт аналитической интеграции в секторе интеллектуальных решений для связи и мобильности.
Примеры использования гиперавтоматизации 4 — Поддержка клиентов
Гиперавтоматизация значительно трансформировала клиентскую поддержку, интегрируя передовые технологии для улучшения операций по обслуживанию клиентов.
Она достигает этого путём автоматизации взаимодействия с клиентами и персонализации клиентского пути. Давайте рассмотрим эти концепции более подробно:
Автоматизированное взаимодействие с клиентами:
Персонализированный клиентский опыт:
Эффективное решение проблем:
Практический пример:
AllSee помогла компании, предоставляющей услуги интеллектуальной связи и мобильности, стать лидером рынка, укрепив безопасность экстренного реагирования с помощью доступа на основе местоположения.
Этот стратегический шаг привёл к заметному увеличению доли рынка на 12%, сокращению времени экстренного реагирования на 35% и улучшению времени доставки на 38%.
Клиент столкнулся с множественными проблемами: фрагментированной платформой, которая привела к увеличению затрат и неэффективности, отсутствием функций безопасности, что вызвало обеспокоенность по поводу безопасности клиентов и водителей, и неспособностью предоставлять местоположение транспортных средств в реальном времени, что привело к множеству операционных неэффективностей.
Решение AllSee использовало MongoDB для управления базами данных, Twilio для коммуникации и OAuth 2.0 для авторизации. Интеграция геолокационного алгоритма в телематический блок обеспечила точное отслеживание транспортных средств и контроль в пределах периметра транспортного средства. Эта инновация сократила время обработки, повысила контроль владельцев и увеличила удовлетворённость клиентов, тем самым добавив огромную бизнес-ценность.
Она достигает этого путём автоматизации взаимодействия с клиентами и персонализации клиентского пути. Давайте рассмотрим эти концепции более подробно:
Автоматизированное взаимодействие с клиентами:
- Чат-боты и виртуальные помощники: Чат-боты на основе ИИ могут обрабатывать рутинные запросы и заявки в службу поддержки. Они предоставляют мгновенные ответы на распространённые вопросы клиентов и могут передавать более сложные вопросы живым операторам.
- Системы распознавания голоса: Передовые технологии распознавания голоса и обработки естественного языка позволяют автоматизированным системам понимать и обрабатывать запросы клиентов через телефонные звонки. Они значительно сокращают время ожидания и повышают удовлетворённость клиентов.
Персонализированный клиентский опыт:
- Картирование клиентского пути: Инструменты гиперавтоматизации могут отслеживать и анализировать взаимодействия клиентов по нескольким каналам. Это позволяет создавать персонализированный опыт на основе индивидуального поведения и предпочтений клиентов.
- Целевые решения для поддержки: Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать проблемы клиентов и проактивно предоставлять решения или информацию.
Эффективное решение проблем:
- Автоматическая маршрутизация заявок: RPA может автоматически категоризировать и направлять заявки в службу поддержки в соответствующий отдел или к соответствующему оператору. Оптимизация времени ответа и показателей решения проблем увеличивает удержание клиентов.
- Порталы самообслуживания: Технология гиперавтоматизации позволяет создавать интуитивно понятные порталы самообслуживания, которые позволяют клиентам самостоятельно находить ответы и решать проблемы.
Практический пример:
AllSee помогла компании, предоставляющей услуги интеллектуальной связи и мобильности, стать лидером рынка, укрепив безопасность экстренного реагирования с помощью доступа на основе местоположения.
Этот стратегический шаг привёл к заметному увеличению доли рынка на 12%, сокращению времени экстренного реагирования на 35% и улучшению времени доставки на 38%.
Клиент столкнулся с множественными проблемами: фрагментированной платформой, которая привела к увеличению затрат и неэффективности, отсутствием функций безопасности, что вызвало обеспокоенность по поводу безопасности клиентов и водителей, и неспособностью предоставлять местоположение транспортных средств в реальном времени, что привело к множеству операционных неэффективностей.
Решение AllSee использовало MongoDB для управления базами данных, Twilio для коммуникации и OAuth 2.0 для авторизации. Интеграция геолокационного алгоритма в телематический блок обеспечила точное отслеживание транспортных средств и контроль в пределах периметра транспортного средства. Эта инновация сократила время обработки, повысила контроль владельцев и увеличила удовлетворённость клиентов, тем самым добавив огромную бизнес-ценность.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Примеры использования гиперавтоматизации 5 — KYC и обнаружение мошенничества
Один из наиболее убедительных вариантов использования гиперавтоматизации для банковских и финансовых компаний заключается в создании эффективных механизмов проверки KYC и обнаружения мошенничества. Вот подробный обзор того, как технология гиперавтоматизации достигает этого:
Оптимизированные процессы KYC:
Улучшенное обнаружение мошенничества:
Соблюдение нормативных требований:
Практический пример:
AllSee умело усовершенствовала операции ведущей глобальной страховой компании с помощью RPA на основе ИИ/МО, что привело к заметному сокращению времени обработки претензий на 20%, улучшению операционной эффективности на 25% и значительному увеличению экономии затрат на 36%.
До этой цифровой трансформации компания боролась с ручными процессами обработки страховых претензий, что не только приводило к финансовым потерям, но и к операционной неэффективности. Отсутствие системы обнаружения мошенничества подвергало компанию рискам, связанным с мошенническими претензиями.
Для борьбы с этими проблемами AllSee внедрила RPA-систему на основе ИИ/МО, специально разработанную для обнаружения мошенничества в страховых претензиях, что привело к сокращению финансовых потерь, связанных с мошенничеством.
Оптимизированные процессы KYC:
- Автоматизированная проверка документов: RPA-боты могут быстро сканировать и проверять документы для KYC, сокращая время, необходимое для обработки.
- Онбординг клиентов: Системы на основе ИИ могут автоматизировать весь процесс онбординга клиентов, обеспечивая соответствие нормативным стандартам без ущерба для скорости или клиентского опыта.
Улучшенное обнаружение мошенничества:
- Обнаружение аномалий: Алгоритмы машинного обучения обучены обнаруживать закономерности и аномалии в транзакциях, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
- Мониторинг в реальном времени: Инструменты гиперавтоматизации постоянно отслеживают транзакции, позволяя немедленно принимать меры при обнаружении потенциального мошенничества.
Соблюдение нормативных требований:
- Автоматизированные проверки на соответствие: RPA-боты обеспечивают последовательное применение всех KYC и банковских нормативов.
- Проверка санкций: ИИ-системы также могут использоваться для быстрого выявления и отметки транзакций с участием физических или юридических лиц из санкционных списков, предотвращая несанкционированные сделки с высокорисковыми сторонами.
- Нормативная отчётность: Тенденции гиперавтоматизации облегчают создание отчётов для регулирующих органов, упрощая компаниям соблюдение последних законов.
Практический пример:
AllSee умело усовершенствовала операции ведущей глобальной страховой компании с помощью RPA на основе ИИ/МО, что привело к заметному сокращению времени обработки претензий на 20%, улучшению операционной эффективности на 25% и значительному увеличению экономии затрат на 36%.
До этой цифровой трансформации компания боролась с ручными процессами обработки страховых претензий, что не только приводило к финансовым потерям, но и к операционной неэффективности. Отсутствие системы обнаружения мошенничества подвергало компанию рискам, связанным с мошенническими претензиями.
Для борьбы с этими проблемами AllSee внедрила RPA-систему на основе ИИ/МО, специально разработанную для обнаружения мошенничества в страховых претензиях, что привело к сокращению финансовых потерь, связанных с мошенничеством.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи