Як штучний інтелект виводить бізнес на новий рівень, частина 1

RPA – Robotic Process Automation – роботизація рутинних завдань

RPA, або Robotic Process Automation є невід'ємною частиною автоматизації бізнес-процесів по всьому світу. Це технологія, що дозволяє значно спростити ведення документації та спілкування з клієнтами, звести до мінімуму ручне введення даних і усунути помилки, які може допустити людина.

По суті, RPA-рішення дозволяють замінити людину в простих автоматичних діях, що здійснюються на комп'ютері. Це рішення відтворює звичні дії в системі: сортує пошту, здійснює замовлення, позначає виконані завдання і ставить нові. Про особливості RPA можна прочитати тут, а в цій статті ми поговоримо про те, які технології на базі штучного інтелекту використовуються для автоматизації бізнесу абсолютно різних напрямків.

Оптичне розпізнавання об'єктів на базі нейромереж

Технологія оптичного розпізнавання об'єктів активно використовується в різних видах бізнесу. І це не дивно, адже вона має величезний потенціал застосування:

• у закладах громадського харчування — щоб спростити оплату на касі та збільшити потік клієнтів;
• на платних стоянках та закритих парковках — для автоматичного розпізнавання автомобіля та підйому шлагбаума;
• у супермаркетах — для максимально вигідного розташування мерчандайзером товару на полицях;
• у магазинах — для сканування штрих-кодів і автоматичної перевірки терміну придатності;
• на сайтах для дорослих — для заміни облич реальних акторів на обличчя знаменитостей.

Хоча універсальної технології розпізнавання об'єктів не існує, і кожне рішення вимагає різного технічного втілення залежно від ваших бізнес-процесів, алгоритм навчання нейромережі розпізнавати об'єкти приблизно однаковий:

1. Вирішуємо, що саме і яким чином має розпізнаватися: за формою, розміром, кольором і т.д. Визначаємо основні мітки.
2. Підбираємо навчальну вибірку для системи з доступних матеріалів.
3. Вручну розмічаємо на вибірці координати об'єктів, які будемо розпізнавати.
4. Навчаємо нейромережу за допомогою тестової та навчальної вибірки, а також технології градієнтного спуску з контрольними зрізами.
5. Створюємо алгоритм для обробки отриманих даних і видачі результату.

Розпізнавання текстів і символів (OCR)

Це RPA-рішення підходить для сфер, де потрібно виснажливе введення даних вручну і де висока ймовірність помилки. Наприклад, у страхових компаніях і туристичних агентствах, де доводиться оформляти договори, щоразу вносячи дані з друкованого документа.

Технологія розпізнавання тексту дозволяє внести всі необхідні дані в форму за 2 секунди, що значно прискорює бізнес-процеси. Детальніший опис роботи технології можна прочитати в наших статтях «Розпізнавання закордонних паспортів» і «Розпізнавання техпаспортів».

Якщо потрібно поділити алгоритм розпізнавання на зрозумілі блоки, то схема буде приблизно такою:

1. Система розпізнавання тексту зчитує масив текстової інформації.
2. Алгоритм обробки неструктурованої інформації надає їй необхідний для конкретних бізнес-завдань вигляд.
3. Текстовий масив розбивається на блоки, і кожен із них вноситься у відповідні комірки форми або документа.

При розробці системи розпізнавання текстів можна використовувати, наприклад, сервіс Tesseract OCT від Google, а також готові сервіси від IT-гігантів. Однак, у будь-якому випадку великий масив роботи необхідно буде здійснити вручну, адаптуючи сервіс конкретно під ваші бізнес-процеси.

Чатботи з елементами штучного інтелекту

Більшість великих компаній та інтернет-магазинів вже використовують чатботів. І це не дивно, адже таке технологічне RPA-рішення дозволяє в рази розвантажити реальних працівників, звільнити їх від необхідності постійно відповідати на одні й ті ж шаблонні питання, і навіть зменшити штат.

Потреба в чатботах виникає найчастіше як відповідь на питання: «Як оптимізувати роботу служби підтримки?». Чатбот із елементами штучного інтелекту не тільки зможе зрозуміти запит клієнта і відповісти на найбільш часті питання, але й запропонує продукт або послугу, які найкраще відповідають клієнтським потребам. Ці потреби можуть бути зрозумілими як із розмови з клієнтом, так і (якщо клієнт постійний) на підставі історичних даних.

Саме завдяки можливості навчатися з кожним новим клієнтів, чатботи показують чудові результати для підвищення лідогенераціі та автоматизації бізнес-процесів в цілому. Детальніше про ефективність впровадження чатботів у бізнес-процеси ви можете прочитати в наших статтях: "Голосовий чат-бот із використанням Google Speech To Text API, Dialogflow" і "Найкращі приклади чатботів для електронної комерції".

Якщо ви вирішите модифікувати робочі процеси, при роботі з RPA-системами достатньо буде змінити скрипт, переписавши правила роботи для пошукових роботів. А це набагато легше та швидше, ніж переучувати співробітників. До того ж роботи автоматично зберігають всі свої дії в логах, що дуже важливо для перевірки відповідності різним законодавчим і індустріальним вимогам.

Продовження про збір даних, дата майнінг та технології на основі безпілотних машин читайте в статті "Як штучний інтелект виводить бізнес на новий рівень, частина 2".

Ми в Evergreen спеціалізуємось на створенні чатботів для різних видів бізнесу, де присутні великі обсяги комунікації з клієнтами: сфери обслуговування, фінансового і сектора страхування, електронної торгівлі, HR і не тільки. До речі, для страхових компаній і брокерів ми пропонуємо готове рішення — Insurance Bot з функцією автоматичного розпізнавання документів за фото на базі нашої власної нейромережі.

Якщо вас цікавлять подібні рішення, або потрібна професійна консультація, пишіть нам — запропонуємо найефективніший варіант для вашої компанії.

Зображення, використані в статті, були взяті з відкритих джерел і використовуються як ілюстрації.

Хочете обговорити ваш проект або замовити розробку? Дякуємо за заявку. Ми зв'яжемося з вами найближчим часом

Надіслати