Крайне популярным направлением является создание программных роботов, которые не имеют «физического воплощения», но, как и рассмотренные ранее аппаратные RPA-комплексы, способны брать на себя рутинные задачи.

Чем отличаются программные роботы от привычных макросов? Использованием AI, что позволяет программным решениям самообучаться в процессе работы. Софт, построенный на традиционных алгоритмических принципах, самостоятельно обучаться не может в принципе. Сказанное справедливо и для программных компонент аппаратных роботов, которые тоже могут совершенствоваться самостоятельно, и этим RPA-комплексы отличаются от других механизмов.

«Голосовые роботы»  на пике популярности

Крайне популярным направлением является создание программных роботов, использующих возможности речевых технологий. Такие решения находят применение в интерактивных голосовых меню (IVR), автоответчиках, чатах, телемаркетинговых кампаниях и в других системах, использующих голосовые интерфейсы для взаимодействия с человеком. Использование таких роботов позволяет снизить нагрузку на людей-операторов, выполняя в автоматическом режиме значительную часть рутинных действий. Использование голосовых роботов стоит в разы меньше, чем работа оператора или диктора, отмечает Денис Филиппов, CTO SberDevices.

При этом правильное применение роботов способствуют увеличению бизнес-метрик при решении ряда специализированных задач, причем в ряде случаев это повышение оказывается весьма заметным. Например, о кейсе, в котором за счет робота-оператора эффективность коммуникации с должниками выросла за год на 30% и достигла 80%, рассказал Дмитрий Теплицкий, генеральный директор «АктивБизнесКонсалт», выступая на технологическом онлайн-форуме «Цифровая трансформация взыскания», проведенном «Сбером».

Заметим, что голосовых роботов сегодня активно используют спамеры, что в данном случае является хорошим знаком: использование технологий в полулегальных схемах — верный маркер актуальности решений. Уже более 90% россиян столкнулись со звонками спамеров и мошенников. Звонки роботов и автоинформаторов чаще получают 40% опрошенных аналитическим проектом Tinkoff Data, 23% ответили, что чаще все-таки им звонят живые люди, еще 37% затрудняются определить, кто обычно беспокоит их на другом конце провода.

Насколько быстро совершенствуются решения?

AI-решения совершенствуются очень быстро. Причем сказанное справедливо как для моделей, которые самообучаются в процессе работы, так и для ряда решений, заложенных в основу AI-систем. Например, идут активные работы по развитию фундаментальных алгоритмов понимания естественного языка. В начале года было объявлено о том, что алгоритм DeBERTa, созданный корпорацией Microsoft, превзошел человеческие возможности, что подтверждено SuperGLUE, одним из самых сложных тестов для подобных решений.

Напомним, что тест SuperGLUE включает комплекс задач, подобранных для оценки способности AI-моделей распознавать и понимать естественный язык, позволяя, например, определить, правильно ли используется многозначное слово в определенном контексте и т. д. Тест был создан в 2019 году, и тогда разрыв между самой эффективной моделью и показателями человека в таблице алгоритмов лидеров составлял почти 20 баллов. Сейчас, спустя три года, у DeBERTa показатель 90,3 балла, а среднее значение возможностей человека — 89,8 баллов.

Внедрения, тренды, платформы

Существует много примеров успешных внедрений программных RPA-систем. «Благодаря достижениям в области „искусственного интеллекта“ чат-боты и цифровые помощники стали широко использоваться в отрасли финансов, розничной торговли и здравоохранения», — говорит Саураб Гупта, старший директор по данным и аналитике в SAS.

Практически каждый сектор может похвастаться целым спектром соответствующих success stories. «На слуху» решения для HR и для финансистов. Про решения для HR мы говорили ранее, сейчас посмотрим на финансовый сектор.

Конечно, финансовые структуры успешно применяют универсальные решения для колл-центров и рецепшн. Но есть, разумеется, и специализированные боты, обслуживающие специфические банковские задачи. Важно, что российские компании активно работают и на рынках ближнего зарубежья, внедряя программных роботов по заказам местных компаний. Например, недавно компания ОТР успешно запустила RPA-решение для автоматизации процессов в головном офисе Hamkorbank, расположенного в Узбекистане.

В данном внедрении программные роботы созданы не для front-, а для back-офиса, они помогают службе внутреннего контроля банка собирать и проверять данные из различных информационных систем, выполняя однообразные рутинные операции и предоставляя сотрудникам возможность сфокусироваться на аналитике и принятии решений. Внедрение привело к повышения общей эффективности операционных процессов обработки запросов — выросла скорость их анализа и качество представляемых данных.

«Проект внедрения технологии RPA подтвердил высокую эффективность применения программных роботов в банке, — отметил Музаффар Тиллаев, начальник Управления банковских технология в Hamkorbank. — В дальнейшем развитии операционного производства банка мы будем применять RPA в качестве одного из проверенных инструментов автоматизации наряду с системами электронного документооборота и лучшими в классе автоматизированными банковскими системами».

Голосовые роботы с успехом находят применение для разноплановых сервисов. В качестве примера приведем голосовой скоринг — технологию, позволяющую в телефонном разговоре распознавать достоверность предоставляемой клиентом информации. На данный момент эффективность технологии в решениях, предлагаемых «АктивБизнесКонсалт», составляет 76%, по данным разработчика. АБК планирует распространить использование голосового скоринга для других задач: найма массового персонала, работы службы безопасности, анализа обратной связи клиентов при продаже услуг и т. д.

В тренде платформы и сервисы, позволяющие бизнесам самостоятельно создавать и использовать голосовых роботов — это одно из специфических применений концепции, близкой к «zero code». Недавно «Сбер» запустил такую платформу с сервисом речевых технологий SmartSpeech. Уникальные модели распознавания тишины и шума, способность определять конец высказывания и эмоции собеседника, по заявлению разработчиков, позволяют сделать взаимодействие с роботом живым и эмпатичным, а обучение акустических моделей на большом объеме данных помогает качественно распознавать речь даже во время телефонного разговора. Заметим, что платформу можно применять как для колл-центров, так и для других задач «с голосом» — на сайтах, в приложениях или в «умных устройствах» для озвучивания контента и команд либо для задач голосового ввода. SmartSpeech используют в «Сбербанке», например, для работы виртуальных ассистентов «Салют», при работе сервисного номера 900 и т. д.

Программные роботы находят применение в самых разных отраслях, в том числе, в тех же, где успешно происходит внедрение программно-аппаратных RPA-систем, например, в сельском хозяйстве.

«Сегодня АПК — один из крупнейших потребителей цифровых решений», — напоминает Дмитрий Патрушев, министр сельского хозяйства Российской Федерации. Например, на стратегической сессии по искусственному интеллекту были показаны как программно-аппаратные комплексы Cognitive Agro Pilot, так и программные сервисы AI-агроном и AI-оценщик поля, позволяющие в автоматическом режиме анализировать ситуацию и прогнозировать урожайность поля, выявлять аномальные отклонения прогнозного от фактического значения урожайности, определять фактические границы обрабатываемых сельхозземель и т. д.

«Внедрение AI в экономике, включая агропромышленный комплекс, можно сравнить с новым планом электрификации: искусственный интеллект должен стать такой же распространённой и доступной технологией, как электричество. Системы AI резко повышают темпы роста производительности труда во всех отраслях», — уверен Герман Греф, Президент и Председатель Правления «Сбербанка».

RPA и UX

Развитие роботизации имеет мощное препятствие — проблемы цифровых навыков у широких слоев пользователей. В ходе «Цифрового диктанта» выяснилось, что треть подростков, принявших участие в акции — а данная выборка не совсем случайных людей! — не знают, что робот в контакт-центре может распознавать типовые вопросы и давать на них ответы на основе его базы знаний. «В текущих условиях необходимо помогать людям комплексно адаптироваться к новой реальности. Важно не останавливаться и продолжать развивать цифровую грамотность совместно с общественными организациями, государством и бизнесом», — отмечает Эльза Ганеева, менеджер по работе с государственными органами Microsoft в России.

Ряд компаний активно участвуют в развитии цифровых навыков и компетенций самых широких слоев россиян. Свежий пример: Softline в рамках государственного контракта оснастила несколько школ Биробиджана обучающим оборудованием от Lego Education и «Амперки». Школьники смогут изучать учебные темы — например, «основы механики», «источники энергии» и «пневматика» — а также осваивать передовые инженерные и научные направления: конструировать роботов, проектировать и создавать собственные электронные устройства на базе микрокомпьютеров и т. д. «Наша компания совместно с ведущими вендорами готова делиться своей экспертизой с образовательными учреждениями, предлагая им передовые технологии для организации эффективного учебного процесса», — говорит Галина Ефимова, руководитель направления отдела образовательных проектов Softline. Работы предстоит много.

Являясь программным обеспечением, рассматриваемые нами роботы и распространяют на рынке как софт, предлагая как «коробочные» продукты, включая в состав интеграционных решений, предлагая по модели SaaS и т. д.

Что дальше?

Во-первых, робототехнические комплексы должны расти и развиваться вместе с компанией и ее задачами. RPA-системы, как и другие инструменты, применяют для оптимизации бизнес-процессов, что требует работы ИТ-отдела в содружестве с вендорами и интеграторами — только так можно выполнить интеграции RPA в общий ИТ-ландшафт предприятия. Объединение возможностей различных платформ «облачных сервисов» позволяет быстро создавать новые микросервисы для решения оперативных задач предприятия. Например, применение сервиса голосовых роботов совместно с платформой предоставления услуг «Виртуальная АТС» и «Виртуальный колл-центр» производства фирмы «Светец» позволило повысить эффективность массовых обзвонов, организуемых в 2020 году различными волонтерскими объединениями в период пандемии, синергия технологий позволила увеличить охват обзваниваемого населения, сократить сроки обзвона и минимизировать число задействованных операторов.

Во-вторых, Обычно RPA-решения являются начальной ступенью автоматизации, есть и более высокие уровни, которые предполагает внедрение более сложных программных решений, охватывающих производства в целом. Это масштабные задачи, требующие консалтинга и интеграции.

Наконец, в-третьих, RPA требует ИБ. По сути, каждый робот — это код, причем самообучающийся, следовательно, компоненты RPA-систем могут стать вектором атаки. Разработчикам и внедренцам нужно позаботиться об информационной безопасности таких систем, причем сделать это раньше, чем хакеры освоят новую для себя нишу, и атаки на AI-системы станут массовыми.

Развитие роботизация будет идти по трем качественно разным направлениям, которые важны для ИТ-рынка. Разумеется, популяризация RPA-решений будет способствовать развитию рынка «вширь». Как видно, роботизация обеспечивает широчайший фронт работ ИТ-компаниям и их партнерам — консалтинговым фирмам, «безопасникам», финансистам и т. д.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель CRN/RE

Версия для печати (без изображений)   Все новости