.png)
RPA, или Robotic Process Automation является неотъемлемой частью автоматизации бизнес-процессов по всему миру. Это технология, позволяющая значительно упростить ведение документации и общение с клиентами, свести к минимуму ручной ввод данных и устранить ошибки, которые может допустить человек.
По сути, RPA-решения позволяют заменить человека в простых автоматических действиях, совершаемых на компьютере. Это решение воспроизводит привычные действия в системе: сортирует почту, проводить заказы, отмечает выполненные задачи и ставить новые. Об особенностях RPA можно прочесть здесь, а в этой статье мы поговорим о том, какие технологии на базе искусственного интеллекта используются для автоматизации бизнеса совершенно различных направлений.
Технология оптического распознавания объектов активно используется в различных видах бизнеса. Неудивительно, ведь у неё огромный потенциал применения:
Хотя универсальной технологии распознавания объектов не существует, и каждое решение требует разного технического воплощения в зависимости от ваших бизнес-процессов, алгоритм обучения нейросети распознавать объекты примерно одинаков:
1. Решаем, что именно и каким образом должно распознаваться: по форме, размеру, цвету и т.д. Определяем основные метки.
2. Собираем обучающую выборку для системы из доступных материалов.
3. Вручную размечаем на выборке координаты объектов, которые будем распознавать.
4. Обучаем нейросеть при помощи тестовой и обучающей выборки, а также технологии градиентного спуска с контрольными срезами.
5. Создаем алгоритм для обработки полученных данных и выдачи результата.
Это RPA-решение подходит для сфер, где требуется утомительный ручной ввод данных и где высока вероятность ошибки. Например, в страховых компаниях и туристических агентствах, где приходится оформлять договора, раз за разом внося данные из печатного документа.
Технология распознавания текста позволяет внести все необходимые данные в форму за 2 секунды, что значительно ускоряет бизнес-процессы. Более подробное описание работы технологии можно почитать в наших статьях «Распознавание загранпаспортов» и «Распознавание техпаспортов».
.png "Сканирование документов"){kind=logo}
Если нужно поделить алгоритм распознавания на понятные блоки, то схема будет приблизительно такова:
При разработке системы распознавания текстов можно использовать, например, сервис Tesseract OCT от Google, а также готовые сервисы от IT-гигантов. Однако в любом случае большой массив работы необходимо будет провести вручную, адаптируя его конкретно под ваши бизнес-процессы.
Большинство крупных компаний и интернет-магазинов уже обзавелось чатботами. И это неудивительно, ведь такое технологичное RPA-решение позволяет в разы разгрузить реальных сотрудников, избавить их от необходимости постоянно отвечать на одни и те же шаблонные вопросы, и даже уменьшить штат.
Потребность в чат-ботах возникает чаще всего как ответ на вопрос: «Как оптимизировать работу службы поддержки?». Чатбот с элементами искусственного интеллекта не только сможет понять запрос клиента и ответить на самые часто встречающие вопросы, но и предложит продукт или услугу, которые больше всего отвечают клиентским потребностям. Эти потребности могут быть понятны как из разговора с клиентом, так и (если клиент постоянный) на основании исторических данных.
Именно благодаря возможности обучаться с каждым новым клиентом чатботы показывают отличные результаты для повышения лидогенерации и автоматизации бизнес-процессов в целом. Подробнее об эффективности внедрения чатботов в бизнес-процессы вы можете прочесть в наших статьях: “Голосовой чатбот с использованием Google Speech To Text API, Dialogflow” и “Лучшие примеры чатботов для электронной коммерции”.
Если вы решите модифицировать рабочие процессы, при работе с RPA-cистемами достаточно будет изменить скрипт, переписав правила работы для ботов. А это гораздо легче и быстрее, чем переучивать сотрудников. К тому же роботы автоматически сохраняют все свои действия в логах, что очень важно для проверки соответствия различным законодательным и индустриальным требованиям.
Продолжение о сборе данных, дата майнинге, технологиях на основе беспилотных машин читайте в статье "Как искусственный интеллект выводит бизнес на новый уровень, часть 2".
Мы в Evergreen специализируемся на создании чатботов для различных видов бизнеса, где присутствуют большие объемы коммуникации с клиентами: сферы обслуживания, финансового и сектора страхования, электронной торговли, HR и не только. Кстати, для страховых компаний и брокеров мы предлагаем готовое решение — Insurance Bot с функцией автоматического распознавания документов по фото на базе нашей собственной нейросети.
Если вас интересуют подобные решения, или нужна профессиональная консультация, пишите нам — предложим наиболее эффективный вариант для вашей компании.
