プロセス最適化は文明と同じくらい古い分野であり、最近まで人間だけの領域でした。しかし、インテリジェントな自動化は次のフロンティアであり、高い ROI を目指す組織に数え切れないほどのメリットをもたらすでしょう。
人工知能とそのサブカテゴリである機械学習やディープラーニングの能力の向上により、コンピューターは反復的なプロセスを自動化できるだけでなく、人間が理解するには膨大すぎる量のデータを精査して改善策を提案することもできるようになりました。
このタイプの自動化は、組織が業務のやり方を根本的に再設計できるようにすることで、画期的な ROI を実現する可能性があります。
RPAを基盤としたテクノロジー
エンドツーエンドのインテリジェント オートメーションは、知識労働者の活動を自動化するソフトウェアの急成長中のカテゴリであるロボティック プロセス オートメーション (RPA) を基盤としています。 Gartner 世界のロボットプロセス自動化ソフトウェア市場は今年約2億ドルの価値に達し、少なくとも2024年までは年間XNUMX桁の成長を続けると予測しています。
インテリジェントな自動化がなければ、多くの知識労働者は、自動化するためのテクノロジが存在しないために自動化できない日常的なタスクに多くの時間を費やします。この価値の低い作業の多くは、従来の会計アプリケーションから新しいエンタープライズ リソース プランニング システムに番号を再入力したり、印刷されたフォームのデータをデータベースに転送したりするなど、データ入力に関係しています。
たとえば、住宅ローンの申請処理のようなユースケースを考えてみましょう。申請者は通常、多数の銀行口座や投資口座の明細書、および手書きの書類を提出します。この情報は、ローン申請を評価するソフトウェアに入力する必要がありますが、これは手作業が多く、エラーが発生しやすいプロセスです。
組織がこの種の問題に対処するために使用するテクノロジーの 1 つが RPA です。RPA を使用すると、ボットと呼ばれる RPA ソフトウェア エージェントをトレーニングして、光学文字認識を使用して、たとえば印刷された入力値を必要な入力フォームに変換するなど、詳細な作業の多くを自動化できるため、企業はタスクの時間を節約し、より高い ROI を実現できます。これらのボットは、人間の注意を必要とする例外にフラグを立てることもできます。このプロセスは、「回転椅子統合」と呼ばれることもあります。
インテリジェントな自動化で個々のタスクを超える
RPA には多くの価値がありますが、エンドツーエンドのプロセスではなく、個々のタスクの自動化に限定される傾向があります。RPA には、古くて非効率的なプロセスがハードコードされ、結果として変更が困難になる可能性があるため、牛道を舗装するという意図しない副作用もあります。ここでインテリジェント オートメーションが役立ちます。
AI、機械学習、エンドツーエンドのプロセス自動化を組み合わせて使用することで、企業は学習し、改善の機会を見つけて、それを実装できるインテリジェントなワークフローを作成できます。
ローン処理のシナリオを例に挙げてみましょう。プロセスでは、アナリストが一般的な申請書を審査する際に、15 種類の異なる財務情報源を調べる必要があるとします。機械学習アルゴリズムは、過去の何百万もの申請書を分析して、たとえば、わずか XNUMX つの情報源がローンの承認と高い相関関係にあることを判断できます。その後、貸し手が調べる必要のある書類の数を減らし、決定に必要な時間を短縮するよう推奨できます。
機械学習は、プロセス内のまったく必要のないステップを特定することもできます。おそらく、書類収集に必要な人数を減らすことができるでしょうし、申請者の電子アカウントへのアクセス許可を得ることで、一部の記録を自動的に取得できるかもしれません。こうした効率向上の機会は、人間のオペレーターの注意を逸してしまうことがよくあります。なぜなら、彼らは既存の手順に慣れすぎていたり、代替案を思いつくための情報が不足していたりするからです。完全なエンドツーエンドのシステムでインテリジェントな自動化を導入すると、ワークフローの生産性が向上し、企業はプロセスからより高い価値を引き出すことができます。
ローコードの方程式
ドメインエキスパートがプロセス改善の洞察力を身に付ければ、ローコードプログラミングツールを使用して作業を再設計することができます。 フォーブス技術評議会「ローコード/ノーコード自動化の導入により、これらの問題は解決され、障壁が取り除かれ、あらゆるスキルレベルのチームがIT運用をシームレスに管理できるようになります。」
ローコード ツールが重要なのは、プロセスの最適化が「一度で完了」することはほとんどないからです。機械学習アルゴリズムは、その性質上、時間の経過とともに効果が高まり、最適化は継続的な取り組みになります。
ローコード ツールを使用すると、ビジネス プロセスに関わる誰もがワークフローをモデル化し、簡単に変更できます。ローコード プラットフォームでは、アプリケーション プログラム インターフェイスを介して画像認識や音声応答などのサービスを統合することもできるため、あらゆるスキルを持つ開発者がこれらのサービスにアクセスできます。
コラボレーションは、インテリジェントな自動化の可能性を実現するための鍵です。プロセス設計者は、シンプルなドラッグ アンド ドロップとビジュアル ツールを使用して、部門間で連携してプロセスを共同作成できます。プロの開発者とデータ サイエンティストは、基盤となるロジックとデータ モデルを確認して、必要に応じてエンタープライズ グレードのアプリケーションを作成できます。
インテリジェントな自動化のメリットを享受
セルフサービスが顧客エンゲージメントにおいてより重要な役割を果たすようになるにつれ、プロセスの最適化はさらに重要になります。実際、ガートナーは次のように予測しています。 顧客サービスインタラクションの85%はセルフサービスコンポーネントから始まります 2022年の48%から2019年までに増加します。
顧客データを発生源からデジタルで取得できる能力は、さらなる改善を促す機会をもたらします。ドバイ市は、この方法で業務から紙媒体をほぼ完全に排除し、300万人以上の住民向けに単一の外部向けポータルを構築しました。住民は、事業開設に必要な署名を取得するために複数の部署を訪れる代わりに、単一のポータルを通じて政府機関とやり取りできるようになりました。得られたデータはデジタルで取得されるため、機械学習モデルに取り込むことで、継続的なプロセス改善を特定することもできます。
インテリジェント オートメーションの進歩が勢いを増すにつれ、このような改善によって人間の必要性がなくなるわけではなく、人間だけが実行できる作業により多くの時間を費やせるようになるだけであることを忘れないでください。