Создайте новое будущее с нашими решениями
Генеративный ИИ и RPA — в чем секрет синергии?
Весь мир — бизнеса и не только — кричит про автоматизацию. Тратить часы или даже дни на то, чтобы руками достичь результата нескольких секунд работы «роботов» НЕудобно, НЕвыгодно и НЕмодно. Однако отчет McKinsey за 2019 год показывает, что лишь 55% организаций достигли успеха благодаря автоматизации — не для всех инвестиции оказались подъемными.
Приход ИИ ознаменовал новую эру развития автоматизации – теперь RPA (роботизированная автоматизация процессов) совместно с искусственным интеллектом открывают множество новых возможностей для бизнеса. О них и поговорим сегодня.
Я – Егор Красильников, product-менеджер и CEO компании AllSee. Более 7 лет я развиваю ML и AI в стартапах и корпорациях – Газпромнефть, МегаФон, AutoCoach, MVP Lab. В рамках AllSee реализовал ряд успешных проектов: бот для подбора готовой еды для ВкусВилл, проект для распознавания и синтеза речи пользователей в сфере знакомств и другие.
Егор Красильников
product-менеджер и CEO компании AllSee
Как всегда, начнем с вводных – что есть ИИ и RPA и в чем их различия?
Роботизированная автоматизация процессов (RPA, Robotic Process Automation) — это технология, которая позволяет компаниям автоматизировать повторяющиеся и основанные на правилах задачи с помощью программных ботов или «роботов». Эти боты запрограммированы на выполнение задач так же, как это сделал бы человек, но с большей скоростью и точностью.
Генеративный ИИ – это большая языковая модель, разработанная для обработки и генерации текста, похожего на человеческий, на основе полученных вводных. Она обучается на различных текстах из интернета для того, чтобы понимать различные темы и грамотно отвечать на вопросы.
Главное их различие заключается в том, что генеративный ИИ способен понимать человеческую речь и воспроизводить ответ, максимально похожий на человеческий. RPA в свою очередь отвечает за автоматизацию рутины – повторяющихся задач, основанных на определенных правилах.
Генеративный ИИ – это большая языковая модель, разработанная для обработки и генерации текста, похожего на человеческий, на основе полученных вводных. Она обучается на различных текстах из интернета для того, чтобы понимать различные темы и грамотно отвечать на вопросы.
Главное их различие заключается в том, что генеративный ИИ способен понимать человеческую речь и воспроизводить ответ, максимально похожий на человеческий. RPA в свою очередь отвечает за автоматизацию рутины – повторяющихся задач, основанных на определенных правилах.
Как ИИ и RPA могут дополнять друг друга?
Несмотря на то, что генеративный ИИ и RPA работают в разных областях и применяются с разной целью, с помощью их комбинации можно создать продукт, приносящий уникальные выгоды. Вот примеры областей, где «сотрудничество» ИИ и RPA приводит к синергии:
Улучшенная поддержка клиентов
Сочетание генеративного искусственного интеллекта и RPA дает клиентам возможность общаться с ботами поддержки на более высоком уровне. Такие сервисы могут не только давать заготовленные ответы, но и персонализировать их, а также эффективно справляться с повторяющимися задачами.
Анализ данных и отчетность
В этой области RPA может собирать и предварительно обрабатывать данные, в то время как генеративный ИИ - анализировать сложные закономерности и генерировать информацию для принятия решений и составления отчетов.
Автоматизированная обработка документов
Здесь RPA может заниматься непосредственной обработкой документов, а генеративный ИИ поможет в улучшении изображений и восстановлении поврежденных элементов для повышения точности.
Интеллектуальная автоматизация
Интегрируя интеллектуальные возможности генеративного AI с возможностями RPA, предприятия могут создавать более адаптивные и интеллектуальные решения для автоматизации.
Оптимизация процессов
Создавая вариации с помощью ИИ и используя RPA, предприятия могут оптимизировать процессы, рассматривая различные сценарии и выбирая наиболее эффективные из них.
Персонализация
Генеративный искусственный интеллект может помочь RPA-ботам в персонализации взаимодействия с клиентами, контента и рекомендаций, что повысит качество обслуживания покупателей.
Нужно больше примеров интеграции ИИ в бизнес? Тогда с радостью поделимся с вами документом, в котором мы собрали решения для российского бизнеса от AllSee — забирайте его по ссылке
А в каких областях это может быть полезно?
Ответ: в любых, где есть, что автоматизировать. Но чтобы быть более информативным, приведу примеры из нескольких сфер, где наиболее интересно проявляется интеграция ИИ в RPA:
HR
1. Отбор кандидатов и проведение собеседований
RPA может помочь управлять данными о кандидатах, планировать собеседования и собирать базовую информацию. Генеративный ИИ же способен разработать вопросы для собеседования на основе требований к работе.
2. Оформление новых сотрудников
RPA способен помогать HR-ам в создании учетных записей для «новичков» и в управлении документами, в то время как AI может предоставлять персонализированный контент и учебные материалы для адаптации.
3. Управление эффективностью и обратная связь
Генеративный ИИ может помочь в создании персонализированных отзывов о работе сотрудников, а RPA - в их сборе и анализе.
RPA может помочь управлять данными о кандидатах, планировать собеседования и собирать базовую информацию. Генеративный ИИ же способен разработать вопросы для собеседования на основе требований к работе.
2. Оформление новых сотрудников
RPA способен помогать HR-ам в создании учетных записей для «новичков» и в управлении документами, в то время как AI может предоставлять персонализированный контент и учебные материалы для адаптации.
3. Управление эффективностью и обратная связь
Генеративный ИИ может помочь в создании персонализированных отзывов о работе сотрудников, а RPA - в их сборе и анализе.
Маркетинг
1. Создание контента
ИИ в объединении с RPA может создавать текстовый и визуальный контент и управлять рассылкой по электронной почте. Кроме того, RPA способен управлять планированием и распространением контента.
2. Сегментация клиентов
AI может анализировать данные о клиентах для создания сегментированных групп, а RPA поможет в проведении маркетинговой кампании.
3. A/B тестирование
RPA автоматизирует процесс A/B тестирований, в то время как генеративный ИИ может анализировать их результаты и предлагать улучшения.
ИИ в объединении с RPA может создавать текстовый и визуальный контент и управлять рассылкой по электронной почте. Кроме того, RPA способен управлять планированием и распространением контента.
2. Сегментация клиентов
AI может анализировать данные о клиентах для создания сегментированных групп, а RPA поможет в проведении маркетинговой кампании.
3. A/B тестирование
RPA автоматизирует процесс A/B тестирований, в то время как генеративный ИИ может анализировать их результаты и предлагать улучшения.
Медицина и здравоохранение
1. Анализ медицинских изображений
Генеративный ИИ анализирует медицинские изображения - рентгеновские снимки, МРТ и КТ – что делает диагностику более быстрой и точной, а RPA может управлять базами данных этих изображений и записями пациентов.
2. Автоматизированное планирование приема пациентов
RPA может автоматизировать процесс записи на прием, при этом AI способен как обрабатывать информацию, полученную от пациентов, так и предоставлять персонализированные напоминания.
3. Анализ медицинских данных
Генеративный ИИ может анализировать данные о состоянии пациентов для выявления потенциальных рисков для здоровья, в то время как RPA поможет в извлечении данных и составлении отчетов для медицинской аналитики.
Генеративный ИИ анализирует медицинские изображения - рентгеновские снимки, МРТ и КТ – что делает диагностику более быстрой и точной, а RPA может управлять базами данных этих изображений и записями пациентов.
2. Автоматизированное планирование приема пациентов
RPA может автоматизировать процесс записи на прием, при этом AI способен как обрабатывать информацию, полученную от пациентов, так и предоставлять персонализированные напоминания.
3. Анализ медицинских данных
Генеративный ИИ может анализировать данные о состоянии пациентов для выявления потенциальных рисков для здоровья, в то время как RPA поможет в извлечении данных и составлении отчетов для медицинской аналитики.
А как правильно интегрировать ИИ в RPA?
Есть несколько советов, которые помогут сделать этот процесс максимально простым и эффективным:
- Разберитесь в сценарии использования: определите конкретные ситуации, в которых интеграция AI с RPA может принести пользу. Для этого воспользуйтесь шаблоном автоматизации, который мы с коллегами из AllSee подготовили специально для наших клиентов.
- Выберите подходящий инструмент RPA – тот, который поддерживает интеграцию и обладает необходимыми возможностями для взаимодействия с AI через API или другие методы интеграции.
- Выберите подходящую модель, соответствующую вашим потребностям.
- Определите список рабочих процессов, которые требуют автоматизации и при этом предполагают интеграцию AI.
- Разработайте логику интеграции: напишите код или настройте инструмент RPA для взаимодействия с API модели. Логика интеграции будет зависеть от вашего конкретного варианта использования.
- Внедрите механизмы обработки ошибок и поведения в ситуациях, когда ИИ не может предоставить конкретный ответ, или на случай проблем с подключением.
- Тщательно протестируйте готовый продукт, чтобы убедиться, что он работает должным образом. Устраните любые неполадки и точно настройте параметры и входные данные для достижения оптимальной производительности.
- Безопасность и соответствие требованиям: При интеграции AI в RPA убедитесь, что вы следуете рекомендациям по обеспечению безопасности и соблюдаете правила защиты данных. Уделите особое внимание конфиденциальности данных и шифруйте их обмен между RPA и моделью.
Круто! Но какие преимущества от всего этого?
Автоматизация и использование искусственного интеллекта позволяют компаниям не только улучшать операционную эффективность, но и значительно повышать качество обслуживания клиентов и улучшать условия работы сотрудников, что в конечном итоге способствует росту прибыли и конкурентоспособности на рынке.
Использование RPA с ИИ помогает компаниям достигать следующих результатов:
Использование RPA с ИИ помогает компаниям достигать следующих результатов:
Количественные результаты
Рост скорости бизнес-процессов: достигается за счет сокращения времени на обработку данных и выполнение задач путем автоматизации рутинных процессов.
Увеличение конверсий по воронке продаж: использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения клиентов и предложения персонализированных продуктов или услуг, а также оптимизация ценообразования и акций в конечном итоге приводят к повышению заинтересованности клиента в покупке.
Увеличение конверсий по воронке продаж: использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения клиентов и предложения персонализированных продуктов или услуг, а также оптимизация ценообразования и акций в конечном итоге приводят к повышению заинтересованности клиента в покупке.
Качественные результаты
Улучшение качества коммуникации с клиентами: персонализированный сервис, достигаемый путем анализа потребностей покупателей, и быстрое реагирование на запросы клиентов благодаря автоматизации повышают их удовлетворенность.
Повышение удовлетворенности сотрудников: освобождение времени для менее рутинных задач и создание персонализированных обучающих программ позитивно влияют на мотивацию сотрудников.
Повышение эффективности человеческих ресурсов: оптимизация процесса найма сокращает время на поиск и снижает затраты, а анализ данных о производительности и удовлетворенности помогает компаниям лучше понять потребности своих сотрудников и оптимизировать условия труда.
Повышение удовлетворенности сотрудников: освобождение времени для менее рутинных задач и создание персонализированных обучающих программ позитивно влияют на мотивацию сотрудников.
Повышение эффективности человеческих ресурсов: оптимизация процесса найма сокращает время на поиск и снижает затраты, а анализ данных о производительности и удовлетворенности помогает компаниям лучше понять потребности своих сотрудников и оптимизировать условия труда.
Сокращение затрат
Уменьшение трудозатрат на рутинные процессы: замена ручной работы на автоматизированные процессы снижает затраты на рабочую силу и увеличивает производительность.
Снижение рисков из-за человеческого фактора: автоматизация процессов и использование алгоритмов машинного обучения уменьшают вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
Снижение рисков из-за человеческого фактора: автоматизация процессов и использование алгоритмов машинного обучения уменьшают вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
В AllSee мы помогаем нашим клиентам извлекать из ИИ-автоматизации эти и другие выгоды. Мы знаем, как делать ИИ быстро, просто и понятно для заказчика. Мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения. Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели.
Если вы заинтересовались ИИ-автоматизацией и хотите узнать о ней чуть больше – у меня есть для вас уникальное предложение:
Если вы заинтересовались ИИ-автоматизацией и хотите узнать о ней чуть больше – у меня есть для вас уникальное предложение:
Подробнее о наших кейсах и новостях в сфере ИИ читайте в нашем телеграмм-канале.
Вы можете быть уверены, что партнерство с AllSee станет надежным основанием для устойчивого развития и откроет новые горизонты для будущего успеха вашей компании.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
