Robotic Process Automation: перспективи технології та її моральні аспекти (Частина 4)

В перших трьох частинах циклу ми розглянули, що таке Robotic Process Automation, де має сенс застосовувати програмну роботизацію, а де це недоцільно, та розібрали реальні бізнес-кейси. Прийшов час поговорити про те, як ця технологія буде розвиватися далі та порушити питання щодо морального аспекту заміни людей програмними роботами.
Вже сьогодні платформи від провідних вендорів RPA (Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, Workfusion), а також рішення на базі open source легко справляються з роботизацією повторюваних, заснованих на правилах задач, та здатні кардинально змінити підхід до підвищення операційної продуктивності замовника. Програмні роботи все частіше стають частиною робочого колективу та надійним трудовим ресурсом для виконання операційних та адміністративних задач. Але що слідує за роботизацією повторюваних задач, і куди призведе нас розвиток цієї технології в найближчому майбутньому? На сьогодні орієнтиром в розрізі розвитку цієї технології є можливість програмних роботів виконувати дії так, як це робить людина. Іншими словами, це комбінування роботизації бізнес процесів зі штучним інтелектом (artificial intelligence) та машинним навчанням (machine learning), що передбачає:

  • Здатність роботів отримувати інформацію з неструктурованих джерел даних. Якщо на сьогоднішній день роботи легко опрацьовують структуровані дані (таблиці, записи БД, поштові повідомлення), або шукають якісь дані за шаблонами, то невдовзі ми побачимо, як роботи будуть використовувати штучний інтелект для відокремлення потрібної інформації із складного неструктурованого масиву даних. Наприклад, робот зможе вести протоколи засідань, не тільки складаючи детальний протокол того, що було сказано, але також формувати завдання та встановлювати строки виконання за підсумками прийнятих рішень з призначенням цих завдань визначеним працівникам, наприклад, через систему електронного документообігу.
  • Здатність роботів приймати рішення. Сьогодні роботи вже можуть приймати прості рішення, ґрунтуючись на алгоритмах «якщо А – то В». Розвинуті варіанти цієї технології також вже включають в себе елементи машинного навчання, при якому зустрівши не описану в алгоритмі ситуацію, робот пропонує людині один раз вирішити цю проблему і в подальшому, при повторенні подібної ситуації, здатен самостійно реалізувати це рішення, оскільки воно вже було додано у набір доступних алгоритмів. З розвитком машинного навчання роботи найближчого майбутнього зможуть самостійно приймати правильне рішення в незнайомій ситуації, ґрунтуючись на можливостях вбудованого штучного інтелекту.
  • Здатність роботів вести конструктивний діалог з людиною. Siri та Google Assistant багато хто з нас використовує щоденно, а застосування чат-ботів у колл-центрах стало звичайною справою. Проте, з розвитком штучного інтелекту та машинного навчання, боти зможуть виконувати все більш складні завдання, надаючи конструктивні відповіді як на тривіальні, так і на нетривіальні питання клієнтів, контрагентів, колег. Здатність робота кваліфіковано вести подібний діалог значно розширить межі застосування технології роботизації, що також відбудеться у найближчому майбутньому.

Таким чином, через 5-10 років ми станемо свідками сценаріїв виконання бізнес-процесів, в яких роботи будуть самостійно отримувати похідні дані, в тому числі, якщо це потрібно, напряму спілкуючись з клієнтом, контрагентом, колегою в чаті або голосом. Отримавши дані для обробки, робот зможе самостійно вирішити, за яким процесом потрібно запустити їх обробку, при цьому якщо сценарій обробки даних роботу не відомий, він може звернутися за роз’ясненнями до свого колеги-людини та отримавши відповідь та запам'ятати, як в подальшому відпрацьовувати подібні сценарії.

Давайте розглянемо вельми вірогідний сценарій звернення клієнта до страхової компанії з приводу ДТП в 2020 році. Отже, клієнт потрапляє у незначне (пошкоджено бампер), але неприємне ДТП. Він телефонує в страхову компанію (якщо йому так зручніше, то звертається через месенджер) та повідомляє дівчині з приємним голосом (котра насправді лише голосовий інтерфейс чат-бота страхової компанії) про інцидент, що стався. На підставі номеру телефону, голосу клієнта та простого контрольного питання чат-бот авторизує клієнта та продовжує з ним спілкування, вже володіючи усією інформацією про нього (історія клієнта в CRM, умови поточного договору страхування, і т.і.). Дотримуючись вказівок чат-боту, клієнт тут же на місці робить декілька фотографій отриманих в ДТП пошкоджень та висилає фото роботу разом з даними іншого учасника ДТП (реєстраційний номер його транспортного засобу, номер страхового полісу та назву страхової компанії). На підставі отриманих даних робот приймає рішення, чи потрібно залучати страхового агента для детальної оцінки збитків, і якщо не потрібно, то повідомляє клієнту, що його запит відправлено на опрацювання. Пропустивши фотографії з місця ДТП через алгоритм, що базується на штучному інтелекті, робот оцінює перелік необхідних робіт та запчастин для проведення ремонту автомобіля. Також, робот виконує запит в складську систему сервісного центру автодилера для контролю наявності необхідних запчастин та матеріалів, уточнення їх ціни, а також кошторису робіт. До речі, запит зі сторони сервісного центру також приймає робот, оскільки це значно простіше, ніж надавати віддалений доступ у свою складську систему партнеру-страховику. Отже, на основі отриманих необхідних даних, робот автоматично формує справу клієнта. Якщо підсумкова сума компенсації перевищує порогове значення, то робот формує запит на схвалення виплати у відповідний департамент страхової компанії та направляє його на погодження, ініціюючи процес в системі електронного документообігу страховика. Якщо ж виплата менша за порогове значення, то до моменту, коли клієнт приїде додому у нього в електронній пошті вже буде знаходитися повідомлення про рішення страхової компанії щодо компенсації із запропонованими варіантами часу візиту до сервісного центру автодилера, де для клієнта вже будуть зарезервовані необхідні запчастини та матеріали.

Виглядає як фантастика, чи не так? Але тим не менш усі окремі технології для реалізації цього сценарію вже розроблені та застосовуються у бізнесі.

З перспективами все більш менш зрозуміло, але чи не вийде так, що роботи заберуть у нас більшість робочих місць? За оцінкою деяких експертів до 2025 року роботи, як промислові так і програмні, будуть виконувати роботу від 110 до 140 мільйонів працівників повного робочого дня. Цифра більш ніж вражаюча. То що, роботи захоплюють світ?
І так і ні. З одного боку, роботизація забезпечує відчутний економічний ефект, ігнорувати який у сьогоднішньому світі, що швидко змінюється ніхто не може собі дозволити. З іншого боку, роботизація несе соціальний негатив. Що б не казали євангелісти цієї технології про те, що люди звільнені від рутинних процесів зможуть зайнятися більш творчими задачами, або задачами що приносять більшу додану вартість, треба визнати, що багато працівників, що зайняті ручною обробкою даних навряд чи стануть ефективними менеджерами чи креативними художниками. Тим не менш, навіть за нашестя роботів, ще довго залишатиметься попит на тих, хто буде ставити їм завдання, програмувати їх логіку, приймати рішення що ставлять роботів у безвихідь, або спілкуватися віч-на-віч із клієнтами. Чи з’являться ті, хто втратить роботу через те, що його робоче місце займе робот? Так! Чи можна повернути назад процес роботизації? Точно ні!

Як показує історія, питання не в тому, чи з’явиться інновація, питання лише в тому, як швидко вона займе своє місце. Раніше у виробництві промислові роботи вже витіснули людей із деяких процесів. Зараз ми бачимо аналогічний етап у бізнес-процесах, і цей рух незворотній. У майбутньому, скоріш за все, ми створимо трудові кодекси, що будуть регулювати використання роботів, а не забороняти їх.
Robotic Process Automation за своїм ефектом можна порівняти з такими явищами, як офшорне програмування, хмарні обчислення та аутсорсинг, із появою яких багато робочих місць перейшли у країни «третього світу». Ті, хто своєчасно розпізнав цей тренд та встиг «осідлати хвилю», як на стороні замовників, так і на стороні провайдерів послуг, отримали свої вигоди. Ті ж, хто залишився у старій парадигмі втратили ефективність і були витіснені з ринку. Нам залишається визнати, що роботи в деяких задачах значно ефективніші за людину. А отже кожному з нас слід або розвивати недоступні (поки що?) роботам компетенції, або переходить у творчу сферу. У мене в фонотеці все ще нема жодного альбому, що був би написаний програмою. А у Вас?

Бажаєте дізнатись більше про Robotic Process Automation (RPA), будь-ласка звертайтесь в наші офіси в Україні та Гонконзі!

Про Компанію «DMS Solutions»: DMS Solutions - провайдер технології Robotic Process Automation (RPA), який надає повний спектр RPA рішень. Ми - перший український провайдер послуг в сфері роботизації бізнес-процесів (Robotic Process Automation, RPA) та побудови систем управління програмними роботами. DMS Solutions працює на ринках Європи, Північної Америки та Азії і має офіси в Гонконзі та Україні. Дивиться наше відео про те, як програмні роботи виконують функції бек-офісу!