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【生命就該浪費在美好的工作上】IDC:20% 高階工作者將與 IPA 機器人一起協作,五大產業已搶先應用

【生命就該浪費在美好的工作上】IDC:20% 高階工作者將與 IPA 機器人一起協作,五大產業已搶先應用

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2020 年對於機器人流程自動化(RPA)是豐收的一年,根據 富比士指出 ,2019 年不少資金湧入像 Automation Anywhere、Uipath 和 Blue Prism 等開發 RPA 軟體的公司,此外,像 Cisco 思科系統這樣的大型跨國企業也正在使用機器人流程自動化(RPA),企圖提升現有員工的價值。而現今與過往不同的是,當今的 RPA 結合了時下最盛行的 AI 技術,升級成 IPA(智能流程自動化),比 RPA 更加精準、更有「智慧」。

TO 延伸閱讀:上一篇:【生命就該浪費在美好的工作上】IDC 預測:未來五成例行工作由 RPA 機器人幫你代勞

RPA 結合 AI 後,是否就能比擬人工智慧?

IPA 是由 RPA 加上人工智慧(AI)而來,能夠處理更為複雜的工作,例如將語音轉為文字訊息、資料驗證等等。但是 RPA、 IPA 與 AI ,雖然都能用來幫助人類更快速有效地完成工作,然而三者卻是不同的。

根據 RPA 企業 UIBOT 的解釋:

  • AI 結合了機器學習和深度學習,具有自主學習的能力,能透過電腦視覺、語音辨識、自然語言處理等技術擁有認知的能力,且可以應用大數據不斷修正自己的行為,進而具有預測、規劃、調度以及流程場景重塑的能力。
  • RPA 因為是軟體機器人,故需要依照既定規則執行命令,去模仿人類的動作,進行具有明確規則、具重複性及機械性的工作,並以外掛形式部署在客戶原有的系統上。
  • RPA  雖然與 AI 不同,但兩者確有密切的應用連結,RPA 將重複的工作自動化、進而將資料轉換為數據,而 AI 則可運用這些數據加以學習並讓流程更準確、降低出錯率。
  • 而 IPA 就是結合了上述兩者的優勢,相較於 RPA,更能夠處理非結構化、具備規律性的工作,運用的技術包含了語言處理、深度學習等,且能針對結構化與非結構化的資料進行擷取、重組、分析與驗證。
  • 根據 勤業眾信 的舉例,IPA 可進行的工作含「將客戶透過電話預約的通話內容,轉為文字記錄。」、「將每月收支產生的紙本單據轉為數位資料後,擷取特定的欄位數據,彙整成當月的結算報告。」等。
RPA 與 IPA 應用差異(圖片來源:勤業眾信)

麥肯錫報告解析:IPA 包含五大核心技術

根據 麥肯錫 的報告指出,IPA(智能流程自動化)由五大核心技術所組成:

1、機器人流程自動化(RPA,Robotic process automation)

RPA 是一個可以自動執行規律性工作的自動化軟體工具。例如:透過已經存在的用戶擷取介面和清理數據;機器像人一樣擁有一個用戶 ID,基於一定規則,透過郵件系統執行運算、創建文檔和報告、撰寫記錄等任務。

2、Smart workflow

Smart workflow 是一種流程管理軟體工具,集結了由人和機器團隊執行的工作(例如,透過控制 RPA 以幫助流程管理)。它使得用戶可以即時啟動和跟蹤端到端過程的狀態。

3、機器學習/高階分析

即為一種通過「監督」或者「無監督」學習來辨識結構化數據中模式(如日常性能數據)的演算法。例如,提高合規性、降低結構成本、從觀察中得到競爭優勢。

4、自然語言生成(NLG, natural-language generation)

即結構化的性能數據可以透過管道傳輸到自然語言引擎中,並自動編寫成內部和外部的管理報告。目前,主要金融機構也已經使用 NLG 來複製其每周的管理報告。

5、認知智能體(cognitive agents)

即一種結合了機器學習和自然語言生成的技術,它可以作為一個完全虛擬的勞動力(或者「智能體」),有能力完成工作、交流、從數據集中學習,甚至基於「情感檢測」做出判斷等任務。例如,認知智能體可以在員工服務中心透過電話或交談來幫助員工和客戶。

綜合上述 5 大技術,借助 IPA ,機器人可以代替手動點擊(RPA),解釋內容繁複的訊息(NLG),在不必被 preprogrammed 的情況下做出基於規則的決策(機器學習),為客戶提供建議(認知代理)以及提供系統與人員間工作交接的即時追蹤(Smart workflow)。

IPA 的效益分析與五大領域應用

IPA 由於綜合了上述 5 大核心技術,因而在生產力、品質與準確度都比 RPA 具有優勢,根據 勤業眾信 2019 年的調查 顯示,使用智能流程自動化(IPA)的企業,相較於使用機器人流程自動化(RPA)的企業,在作業流程準確性、資料分析能力、顧客服務滿意度上三項指標,所帶來的成效都高於單獨使用 RPA ,其中,在「強化資料分析」的滿意度上,超出預期的效益更是多出了一倍。

(圖片來源:勤業眾信)

在實際的工作應用上,根據智能自動化平台企業 Automation Hero ,常見的五大應用領域包含:

1. 金融服務:抵押貸款
約有 80% 的銀行客戶不會與他們最常使用的銀行做抵押,但因為銀行將抵押賣給現有客戶比賣給新客戶便宜得多,因此銀行通常會通過交叉銷售抵押貸款給現有客戶以降低購置成本。

而 IPA 應用於這個案例是將這些系統與銀行數據連接,並於現有客戶出現購房行為時提醒銀行業者,此外,IPA 還可根據客戶的數據資料建議客戶最適合他們的貸款產品。

2. 保險:索賠處理
保險索賠通常需要花費員工數小時的時間,IPA 可以使索賠過程中的重要例行步驟自動化,其中包含:IPA 可將客戶數據從索賠表移植到公司的 CRM 系統或數據庫中;IPA 可以掃描紙本表格,將表格數字化並將內容移植到數據庫中,這樣的應用減少了索賠處理人員的點擊工作和數據輸入時間。

3. 技術產業:「訂閱用戶」流失預測
許多技術公司會使用基於訂閱的定價模式,但該模式讓用戶取消訂閱變得更加容易。應用 IPA 可以在客戶決定取消服務之前向技術銷售代表發出警告,從而提高客戶保留率,並提出保留該客戶的建議方法。

4. 電信:自動處理常見的客戶需求
電信業者常會收到客戶的訊息,請求業者協助進行簡單的更改,例如:地址的更改、支付帳單等,而執行這些看似微小的工作可能要耗費數小時的人力處理。IPA 因為具有自然語言處理器(NLP),可以掃描並辨識客戶傳來訊息的用意,並根據訊息內容自動答覆、協助做修改,或將消息傳送到相對應的部門。

5. 物流與供應鏈:需求預測
物流公司通常會收集大量數據,例如:產品的平均生產時間,客戶的等待時間以及產生的庫存量等,但卻未能有效地使用數據。IPA 可以使得將這些數據加以彙整,並做出消費者需求相關的預測,物流業者則可使用這些預測,進行流程的優化。

IPA 未來的挑戰與機會

不過,即便 IPA 看起很先進又能帶來方便,根據  勤業眾信的調查 ,目前仍有 44% 的企業尚未做好因應措施,且有 64% 的企業尚未積極地做出相對應的變革,另外,超過 1/3 的企業認為員工缺乏相關的工作技能,無法因應智能流程自動化(IPA)帶來的新技術與改變,導致 IPA 的發展受到阻礙。

但趨勢會不斷地隨著時間推進與更新,根據  麥肯錫也預測 ,到 2025 年,全球人工智慧應用市場規模總值將達到 1270 億美元。 IDC 也預測 ,未來 RPA 將開始朝向 IPA 發展,且在 2024 年全球企業將有 20% 的知識密集型人員將與 IPA 技術互動、達成人機協作。

而因應疫情後的新型態工作,企業面對提升利潤率的壓力,提高產能和加快工作速度已成為高階管理層需面對的問題,而這剛好成為應用 IPA 的良好契機,下一篇我們將介紹全球更多企業應用 RPA、IPA 的實例。

參考資料:

MoneyDJ》、《麥肯錫》、《知乎》、《Deloitte》、《IDC

(本文提供授權夥伴轉載;首圖來源:Pinterest。)

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