Взгляд в будущее: куда стремится RPA?

В этой статье поговорим о значимых RPA-трендах 2020 года.

Первые макротехнологии и методы анализа экранного изображения появились ещё в 1990-е годы. Позже они вошли в состав фреймворков, которые сегодня мы называем роботизированной автоматизацией процессов – RPA.

Спустя 10 лет, в 2000-х годах, на смену пионерам роботизации пришли точечные решения – самые близкие предшественники современных инструментов роботизации. Их главная функция сводилась к автоматизации небольшого числа повторяющихся задач. Методика применялась в индивидуальных отраслевых решениях, под которые она и разрабатывалась. 2012 год принёс миру аббревиатуру RPA, а в 2015 технологию начали внедрять западные компании. Достаточно быстро роботизация стала использоваться для решения широкого круга задач: узкоспециализированных и универсальных.

Сегодня можно констатировать, что RPA-решения оправдали надежды. Они автоматизируют большинство программных продуктов одинаково успешно: и старые мейнфреймовые, и классические приложения Windows, и инновационные веб-продукты.

Современное программное обеспечение RPA шагнуло дальше: всё чаще программным роботам предоставляется прямой доступ к API, а также возможность обрабатывать данные по SQL-протоколу. Эта тенденция позволяет предсказать скорое неизбежное слияние RPA с другими технологиями. Например, использование алгоритмов Machine learning (машинного обучения) превратит технологию в интеллектуальную роботизацию.

Основными областями применения RPA, по-прежнему, остаются рутинные однотипные операции. В ERP-среде это чаще всего процессы объединённых сервисных центров, затрагивающие сферы финансов, закупок и HR.

Суммарное число пользователей RPA-софта показывает, что темпы роботизации бизнес-процессов непрерывно увеличиваются. По мнению компании Gartner в 2019 году данную технологию можно считать фактически самым быстрорастущим сегментом на рынке ERP. Несмотря на текущие глобальные проблемы, в 2020-м году рост продолжится, утверждают специалисты.

В каком направлении будет развиваться RPA? Рассмотрим несколько тенденций, определяющих будущее системы.

РОБОТЫ ОСТАЮТСЯ

Роботизация вошла в нашу жизнь навсегда. Можно с уверенностью говорить о ней, как об универсальной константе корпоративных IT-ландшафтов; везде и всегда найдётся хотя бы одна устаревшая система, затрагивать которую очень нежелательно. Замена такой системы на современный аналог обходится компаниям в тысячи и даже миллионы. Кроме того, каким-то непостижимым образом оказывается, что именно она сохраняет критическую важность для функционирования предприятия.

Мы интегрируем и автоматизируем старые, новые и постоянно меняющиеся разнородные системы в корпоративном IT-ландшафте; RPA является мощным инструментом для этой задачи.

Ещё одна отличительная черта роботизации – скорость внедрения: средний срок создания программного робота для одного процесса составляет от 2 недель до 1,5 месяцев.

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ТЕХНОЛОГИЙ

Давайте посмотрим правде в глаза: главная цель бизнеса – эффективность. Ведение ежедневной деятельности с минимально возможными ресурсными затратами. Роботизация важный компонент решения этой задачи, и это одна из причин её востребованности. Однако, RPA не единственный доступный инструмент. Для достижения сквозной автоматизации лучше всего подходит тактика комбинирования RPA с другими технологиями.

Одна из широко применяемых комбинаций: RPA и OCR (оптическое распознавание образов) или схожих с ней методик извлечения информации из бумажного документа. В паре технологии используются для обработки неструктурированных документов, например, счетов-фактур, и занесения информации из них в ERP систему.

Очередной тренд года – совмещение RPA и методов машинного обучения (ML) или искусственного интеллекта (AI). Их интеграция позволяет тренировать сложные модели, способные принимать решения, которые не могут быть смоделированы в рамках заданных правил. Включение модели ML в качестве «механизма принятия решений» в программного робота открывает новые горизонты. Актуально для сегодняшнего рынка и использование RPA в качестве средства коммуникации: чат-бот в фоновом режиме выполняет запрос пользователя.

Подводя итог можно сказать: RPA является интеграционной технологией. Она может успешно совмещаться с компонентами промежуточного программного обеспечения, фреймворками и средами расширения приложений и т.д., что позволяет сделать единой системой ИТ-ландшафт предприятия.

Почему это имеет значение? Мы должны принять во внимание два нюанса:

1. Даже если мы хотим, чтобы RPA был исключительно бизнес-инструментом и участие ИТ-специалистов оставалось ограниченным, то нужно учитывать, что в момент автоматизации чувствительных процессов нам потребуется централизованная ИТ-поддержка, которая будет контролировать безопасность процессов, управлять доступом, иметь возможности аудита, а также высокая доступность сервисов. Представьте себе, что RPA система отказывает в момент финансового закрытия. И это происходит, когда роботы должны выполнять 50% работ. Подобные ситуации диктуют необходимость создания гармоничного ИТ-ландшафта и грамотного ИТ-подразделения, способного обеспечить поддержку и функционирование системы в целом. Для этого RPA и смежные системы должны быть интегрированы в единую корпоративную платформу.
2. Эффективность RPA напрямую зависит от того, насколько тесно она интегрирована с приложениями, которые предполагается автоматизировать. Конечно, такие технологии как поверхностная автоматизация, позволяют нам роботизировать приложения, которые работают внутри виртуального окружения. Однако, подобное взаимодействие неэффективно и может привести к усложнению обслуживания программного робота. Тесная связь RPA и корпоративных приложений обеспечивает стабильность и высокую производительность программных роботов, позволяя им долгое время работать без обновлений. И это ещё одно подтверждение тому, что RPA должна быть объединена с корпоративными приложениями.

ВЛИЯНИЕ КОНЦЕПЦИИ LOW-CODE/NO-CODE

Платформы для разработки Low-Code/No-Code (LCNC) – ещё одна тенденция в мире корпоративных технологий, которую нельзя игнорировать. С увеличением скорости изменений и потребности в динамичности, перед компаниями всё чаще встает вопрос о поиске подходящих специалистов, способных решать новые сложные задачи. Чтобы закрыть регулярно возникающую потребность найма самых продвинутых и талантливых экспертов рынка, необходимо максимально упростить процесс разработки и возможность расширения корпоративных приложений. Отсутствие необходимости писать программный код, может существенно сократить потребность в человеческих ресурсах, поскольку многие работники смогут самостоятельно создавать ботов. Конечно, на платформах LCNC невозможно решить самые современные комплексные задачи. Однако, доверить решение значительной их части, безусловно, можно. Этим и объясняется актуальность тренда LCNC.

RPA учитывает опыт разработки Low-Code/No-Code. Автоматизация упрощается, если роботов строят сами участники бизнес-процесса. Очевидно, что им лучше всего известны все шаги, которые выполняет робот. Приступить к созданию своего первого робота несложно. Задачу облегчают находящиеся в свободном доступе графические инструменты разработки, большое число тематических интернет-ресурсов и многочисленное сообщество пользователей. Это, кстати, одна из отличительных черт RPA.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РОБОТИЗАЦИЯ БЕЗ УЧАСТИЯ ИНТЕЛЛЕКТА

ML и AI могут быть использованы не только как компоненты RPA роботов по принятию решений и обработке неструктурированных данных. Технологии машинного обучения сами по себе могут быть неотъемлемой частью роботизации.

Применение технологии компьютерного зрения позволяет сделать процесс автоматического распознавания более стабильным. В случаях, когда нет возможности интегрироваться в интерфейс приложения или использовать API, например, когда приложение работает в виртуальной среде, – приходится попиксельно запоминать расположение экранных элементов и имитировать пользовательские действия, такие как клик мыши. Подобное решение ненадёжно. Лучше натренировать модель распознавать экранные элементы другими способами, а затем после распознавания безопасно нажимать на кнопки, заполнять поля и т.д.

Создание роботов – достаточно простая задача, однако, её можно упростить ещё больше. Уже сейчас на вес золота ценится оперативное определение «горячих точек» автоматизации. А значит, RPA рука об руку идет с процессом майнинга. В будущем анализ поведения пользователей сможет отслеживать использование пользовательских интерфейсов, и на его основе предоставлять необходимый базис для создания роботов с помощью AI. Воплощение в реальность «системы, которая автоматизирует сама себя» займёт ещё какое-то время, но эта тенденция уже набирает обороты.

ВЫВОДЫ

Конечно, трендов, влияющих на мир RPA и автоматизацию бизнес-процессов, намного больше. В этом материале были рассмотрены не все прогнозы, а наиболее заметные из них. Кратко сформулировать тренды будущего можно так:

1. RPA останется компонентом со своей ценностью и местом в любом корпоративном ИТ-ландшафте.
2. Использование RPA в качестве интегрированного компонента делает её более мощной и сильной, по сравнению с автономным ограниченным использованием программных роботов.
3. Опыт разработки Low-Code/No-Code будет становиться всё более обязательным.
4. ML и AI войдут в саму технологию RPA и будут широко использоваться не только в качестве сервисных приложений в рабочем процессе самого робота.

За подготовку материала выражается благодарность специалистам из компании NFP.