Средний офисный сотрудник тратит около 3-4 часов в неделю на ручной ввод данных. Ещё несколько — на поиск нужного файла, пересылку документов, заполнение одних и тех же форм. 

Однако есть хорошая новость. Большую часть рутины можно передать машине, а люди будут заниматься более интересными и сложными задачами: организовывать работу, общаться с клиентами, разбираться в нестандартных ситуациях. 

Как вы поняли, сегодня поговорим об автоматизации бизнеса. Точнее, о двух распрастранённых инструментах — RPA и AI. Разберёмся, чем они отличаются, как работают вместе и где особенно полезны.

Robotic Process Automation — роботизированная автоматизация процессов. Программный бот имитирует действия человека: открывает программы, вводит данные, копирует, переносит, отправляет. Без ошибок и без перерывов. При этом не требуется вмешиваться в разработку, так как он работает поверх уже установленных систем 1С, CRM, Excel и других.

Кейс из практики

-90% времени на документооборот в логистике

Транспортная компания обрабатывала сотни заказов ежедневно, а каждую накладную менеджер формировал вручную. Внедрение RPA-робота, который самостоятельно забирает данные из системы, оформляет документы и отправляет их контрагентам, дало положительные результаты. Время на одну накладную сокращается с 7 минут до 40 секунд. Общая экономия рабочего времени составила 90%! Никакой магии, только автоматизация.

Artificial Intelligence или искусственный интеллект, в отличие от RPA, AI умеет не просто действовать по строгому сценарию, а анализирует. Такой помощник понимает контекст и принимать решения. Он работает с неструктурированными данными — текстами, фото, аудио — и адаптируется к ситуации.

Три ключевых направления AI в бизнесе:

•      Машинное обучение. ИИ анализирует данные и находит закономерности, которые человеку сложнее увидеть. Прогнозирует спрос, выявляет отток клиентов, оценивает риски.

•      Компьютерное зрение. Помогает распознавать изображения и тексты, разбираться в данных паспортов, накладных, актах быстрее и точнее любого оператора.

•      NLP или обработка естественного языка. Позволяет понимать человеческую речь, текст. Благодаря этому ИИ классифицирует обращения, отвечает на вопросы, анализирует тональность отзывов. Именно на NLP строятся умные чат-боты и голосовые ассистенты.

Кейс из практики

Организаторы спортивных мероприятий ежедневно получали десятки одинаковых вопросов в чатах по мероприятиям: «Когда старт?», «А если я опоздаю?». Чтобы разгрузить менеджеров, мы обучили ИИ-ассистента на данных отдельных забегов. Причём бот в чате казанского забега отвечал только по Казани и не путал его с московским стартом. Дополнительно подключили NLP-анализ обратной связи, чтобы ИИ разделял сообщения участников на негативные и позитивные, определял тематику. В итоге у сотрудников освободилось 80% времени, которое они могли тратить на решение нестандартных ситуаций, а руководство впервые получило структурированную аналитику всех запросов. И снова никакого волшебства, а только… Ну вы уже знаете. 

Берите за основу простое правило:

•      Задачу можно описать пошагово, данные структурированы, правила не меняются — это RPA для бизнеса. Примеры: формирование отчётов, перенос данных, отправка уведомлений по расписанию.

•      Нужно понять смысл, проанализировать, адаптироваться — здесь нужен AI. Примеры: ответы на вопросы клиентов, классификация обращений, прогнозирование, анализ тональности отзывов.

При этом технологии прекрасно работают в паре, закрывая весь цикл от сбора информации до принятия решения. Именно такая связка даёт бизнесу максимальный результат.

• Ретейл и e-commerce. Предиктивное управление остатками: ИИ в бизнесе сможет анализировать историю продаж, сезонность и внешние факторы, самостоятельно формировать заявки поставщикам до того, как товар закончится на складе.
• Логистика. Речь об автоматическом планировании маршрутов с учётом пробок, погоды и загрузки транспорта в реальном времени.
• Медицина и страхование. Компьютерное зрение поможет распознавать медицинские снимки, а также автоматически проверять документы для возмещения ущерба.
• HR. NLP хорошо подойдёт для первичного анализа резюме соискателей, оценки тональности общения сотрудников.
• Производство и строительство. Будущее за предиктивным обслуживанием оборудования: датчики передают данные, ИИ предсказывает поломку за несколько дней и самостоятельно ставит задачу на ремонт.
• Клиентский сервис — все отрасли. Будут востребованы ИИ-ассистенты, которые понимают контекст, помнят историю общения и решают вопрос без передачи оператору.

Автоматизация перестала быть привилегией крупных корпораций. Сегодня RPA и AI доступны почти каждому бизнесу — от небольшой кофейни до энергетического гиганта. Главное, понять, какую задачу нужно решить, и выбрать правильный инструмент. 

Если хотите разобраться, что подойдёт именно вам, обращайтесь. Вникнем в вашу ситуацию и предложим решение, которое действительно сработает.