اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA)، که به نام رباتیک نرم‌افزاری نیز شناخته می‌شود، از فناوری‌های اتوماسیون هوشمند برای انجام وظایف تکراری کارمندان انسانی استفاده می‌کند. این وظایف شامل استخراج داده‌ها، پر کردن فرم‌ها، جابجایی فایل‌ها و بسیاری دیگر از کارهای مشابه است.

RPA ترکیبی از APIها و تعاملات رابط کاربری (UI) را برای ادغام و انجام وظایف تکراری بین برنامه‌های کاربردی سازمانی و بهره‌وری به کار می‌برد. با استقرار اسکریپت‌هایی که فرآیندهای انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند، ابزارهای RPA قادر به اجرای خودکار فعالیت‌ها و تراکنش‌های مختلف در سیستم‌های نرم‌افزاری غیرمرتبط هستند.

این نوع اتوماسیون از نرم‌افزارهای مبتنی بر قوانین برای انجام فعالیت‌های فرآیندهای کسب‌وکار با حجم بالا استفاده می‌کند و منابع انسانی را آزاد می‌کند تا بر روی وظایف پیچیده‌تر تمرکز کنند. RPA به CIOها و دیگر تصمیم‌گیرندگان این امکان را می‌دهد که تلاش‌های تحول دیجیتال خود را تسریع کنند و بازدهی سرمایه‌گذاری (ROI) بیشتری از کارکنان خود به دست آورند.

RPA و اتوماسیون هوشمند

برای اینکه ابزارهای RPA در بازار رقابتی باقی بمانند، باید فراتر از اتوماسیون وظایف رفته و قابلیت‌های خود را با اتوماسیون هوشمند (IA) گسترش دهند. این نوع اتوماسیون، عملکرد RPA را با گنجاندن زیرشاخه‌هایی از هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری گسترش می‌دهد.

اتوماسیون فرآیند هوشمند (IPA) نیاز به سیستم‌هایی فراتر از نرم‌افزارهای مبتنی بر قوانین RPA دارد. شما می‌توانید RPA را به عنوان انجام‌دهنده وظایف در نظر بگیرید، در حالی که AI و ML بیشتر به "تفکر" و "یادگیری" می‌پردازند. این فناوری‌ها الگوریتم‌ها را با استفاده از داده‌ها آموزش می‌دهند تا نرم‌افزارها بتوانند وظایف را سریع‌تر و کارآمدتر انجام دهند.

RPA و هوش مصنوعی

اتوماتای فرآیند رباتیک اغلب با هوش مصنوعی (AI) اشتباه گرفته می‌شود، اما این دو کاملاً متفاوت هستند. AI شامل اتوماسیون شناختی، یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، استدلال و تحلیل فرضیات است. تفاوت اساسی این است که RPA فرآیندمحور است، در حالی که AI مبتنی بر داده است. ربات‌های RPA فقط می‌توانند فرآیندهای تعریف‌شده توسط کاربر نهایی را دنبال کنند، در حالی که ربات‌های AI از یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها در داده‌ها، به‌ویژه داده‌های غیرساختاریافته، استفاده می‌کنند و با گذشت زمان یاد می‌گیرند. به عبارت دیگر، AI به‌دنبال شبیه‌سازی هوش انسانی است، در حالی که RPA فقط برای تکرار وظایف هدایت‌شده توسط انسان طراحی شده است.

با این حال، RPA و AI به‌طور مؤثری یکدیگر را تکمیل می‌کنند. AI می‌تواند به RPA کمک کند تا وظایف را به‌طور کامل‌تری خودکار کند و موارد پیچیده‌تری را مدیریت کند. همچنین، RPA به‌طور سریع‌تری می‌تواند دیدگاه‌های AI را به مرحله اجرا درآورد، بدون اینکه منتظر پیاده‌سازی دستی باشد.

RPA چگونه کار می‌کند؟

اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA) یکی از نوآورانه‌ترین و کاربردی‌ترین فناوری‌ها برای افزایش بهره‌وری در محیط‌های کاری است. طبق گزارش Forrester، ابزارهای نرم‌افزاری RPA باید دارای قابلیت‌های اصلی زیر باشند که به عملکرد بهتر و مقیاس‌پذیری سیستم کمک می‌کند:

ارکستراسیون و مدیریت شامل پیکربندی، نظارت و امنیت: مدیریت و نظارت بر فرآیندهای اتوماسیون یکی از ارکان اصلی موفقیت در پیاده‌سازی RPA است. ابزارهای RPA امکاناتی برای پیکربندی، نظارت و تنظیم پارامترهای امنیتی دارند تا اطمینان حاصل شود که ربات‌ها به‌طور مؤثر و امن وظایف خود را انجام می‌دهند. این شامل رصد عملکرد ربات‌ها، شناسایی مشکلات بالقوه، و انجام اقدامات پیشگیرانه برای جلوگیری از بروز خطاهای احتمالی می‌شود. علاوه بر این، ارکستراسیون به این معنا است که RPA می‌تواند فرآیندهای متعدد را به‌طور همزمان هماهنگ و مدیریت کند، که این امکان مقیاس‌پذیری بالای سیستم را فراهم می‌آورد.

قابلیت‌های کم‌کد برای ساخت اسکریپت‌های اتوماسیون: یکی از ویژگی‌های برجسته RPA، کم‌کد بودن آن است. این بدین معنی است که نیازی به تخصص فنی بالا برای برنامه‌نویسی و ساخت اسکریپت‌های پیچیده وجود ندارد. در عوض، با استفاده از قابلیت‌های کشیدن و رها کردن، کاربران می‌توانند به راحتی وظایف تکراری و روتین را به‌طور خودکار تنظیم کنند. این ویژگی به کاربران غیر فنی این امکان را می‌دهد که به راحتی ربات‌ها را برای انجام کارهای مختلف پیکربندی کنند.

ادغام با برنامه‌های کاربردی سازمانی: یکی دیگر از ویژگی‌های حیاتی RPA، توانایی آن در ادغام با سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی سازمانی است. این فناوری می‌تواند با نرم‌افزارهایی که پیش از این در سازمان مورد استفاده قرار می‌گرفتند، ارتباط برقرار کرده و اطلاعات را از آن‌ها استخراج یا به آن‌ها ارسال کند. این ویژگی به کاهش زمان و هزینه‌های آموزش و یکپارچگی سیستم‌های جدید کمک می‌کند. به این ترتیب، RPA می‌تواند به‌عنوان لایه‌ای میانی عمل کند که داده‌ها را از سیستم‌های مختلف جمع‌آوری و پردازش می‌کند، بدون اینکه نیاز به تغییرات گسترده در سیستم‌های موجود باشد.

مزایای RPA

چندین مزیت برای استفاده از RPA وجود دارد، از جمله:

• کدنویسی کمتر: RPA لزوماً به یک توسعه‌دهنده برای پیکربندی نیاز ندارد؛ ویژگی‌های کشیدن و رها کردن در رابط‌های کاربری این کار را برای کارکنان غیر فنی آسان‌تر می‌کند.
• صرفه‌جویی سریع در هزینه‌ها: از آنجا که RPA بار کاری تیم‌ها را کاهش می‌دهد، کارکنان می‌توانند به کارهای اولویت‌دار دیگری که نیاز به ورودی انسانی دارند، اختصاص یابند که منجر به افزایش بهره‌وری و ROI می‌شود.
• رضایت بالای مشتری: از آنجا که ربات‌ها و چت‌بات‌ها می‌توانند به صورت شبانه‌روزی کار کنند، زمان انتظار مشتریان کاهش می‌یابد که منجر به افزایش رضایت مشتریان می‌شود.
• بهبود روحیه کارکنان: با کاهش حجم کار تکراری و حجیم، RPA به افراد این امکان را می‌دهد که به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و تفکر عمیق‌تر بپردازند. این تغییر در کار تأثیر مثبتی بر خوشحالی کارکنان دارد.
• دقت و انطباق بهتر: با برنامه‌ریزی ربات‌های RPA برای پیروی از فرآیندها و قوانین خاص، می‌توان خطای انسانی را کاهش داد، به ویژه در کارهایی که نیاز به دقت و انطباق دارند، مانند استانداردهای قانونی.
• سیستم‌های موجود همچنان در محل باقی می‌مانند: نرم‌افزار RPA موجب اختلال در سیستم‌های پایه نمی‌شود زیرا ربات‌ها بر لایه نمایشی برنامه‌های موجود کار می‌کنند.

چالش‌های RPA

اگرچه نرم‌افزار RPA می‌تواند به یک شرکت در رشد کمک کند، موانعی مانند فرهنگ سازمانی، مسائل فنی و مقیاس‌پذیری وجود دارد. به عنوان مثال، مقیاس‌پذیری می‌تواند در مقیاس بزرگ دشوار باشد، زیرا برخی از برنامه‌های RPA در مقیاس‌های بزرگ‌تر به چالش می‌خورند.

موارد استفاده RPA

صنعت‌های مختلف از RPA برای بهینه‌سازی عملیات کسب‌وکار خود استفاده می‌کنند، از جمله:

• بانکداری و خدمات مالی: در حال حاضر، بسیاری از بانک‌های بزرگ از RPA برای اتوماسیون وظایفی مانند تحقیق مشتری، افتتاح حساب و پردازش استعلام‌ها استفاده می‌کنند.
• بیمه: اتوماسیون فرآیندهای بیمه، مانند پردازش ادعاها و مدیریت سیاست‌ها، با استفاده از RPA بسیار رایج است.
• خرده‌فروشی: با افزایش تجارت الکترونیکی، RPA به بخش جدایی‌ناپذیر صنعت خرده‌فروشی مدرن تبدیل شده است.
• بهداشت و درمان: بیمارستان‌های بزرگ از RPA برای بهینه‌سازی مدیریت اطلاعات، مدیریت نسخه‌ها و پردازش ادعاهای بیمه استفاده می‌کنند.