Optimaliseren met Intelligent Automation

Intelligent automation (IA)

Optimaliseren met Intelligent Automation

Meer en meer organisaties ervaren het nut van Robotic Proces Automation (RPA), niet alleen voor de backoffice- maar ook voor de frontoffice-processen. Afgelopen jaren zijn er maar liefst 6 miljoen digitale medewerkers “geboren”. Het toevoegen van Artificial Intelligence (AI) aan RPA resulteert in een stijging van inzetbaarheid en ROI. Deze gecombineerde technologie noemen we Intelligent Automation (IA). Wat is deze technologie precies, wat zijn de voordelen en hoe kan Mediaan hierbij helpen?

Robotic Process Automation (RPA)

In het streven om bedrijfsprocessen te optimaliseren, zetten meer en meer organisaties in op Robotic Proces Automation. RPA is een opkomende technologie, die in de afgelopen drie jaren een enorme vlucht heeft genomen. RPA is een software-applicatie, die kortweg gezegd repeterend data-entry werk van medewerkers overneemt, zoals bijvoorbeeld de invoer van inkoopfacturen in een standaardpakket als SAP. De verwerking kan zich evengoed over meerdere toepassingen heen afspelen van standaard applicaties, maatwerk applicaties, webpages, office-producten, etc. Ter illustratie toont onderstaande illustratieve RPA procesflow de verwerking van meterstanden op meterkaarten door een energie-leverancier.

 

 

Volgens de IEEE Standards Association is RPA: “preconfigured software instance that uses business rules and predefined activity choreography to complete the autonomous execution of a combination of processes, activities, transactions, and tasks in one or more unrelated software systems to deliver a result or service with human exception management.”

waarom zou ik RPA inzetten voor mijn organisatie?

Meer en meer organisaties ervaren het nut van RPA, voor zowel backoffice- als frontofficeprocessen. Zo zijn de afgelopen jaren 6 miljoen digitale medewerkers “geboren”. RPA is snel ingevoerd en is relatief goedkoop. De voordelen zijn nog in de navolgende tabel op een rijtje gezet:

 

Voordelen

Beschrijving

 
Verwerkingssnelheid Een RPA-bot kan transacties sneller verwerken dan een mens
Nauwkeurigheid Een RPA-bot maakt minder verwerkingsfouten dan een mens
Beschikbaarheid Een RPA-bot is 24/7 bereikbaar respectievelijk beschikbaar voor de verwerking van transacties
Kostenbesparing De licentiekosten gekoppeld aan een RPA-bots liggen lager dan de kosten van een medewerker
Traceerbaarheid De handelingen van een RPA-bot zijn volledig traceerbaar
Flexibiliteit De verwerkingscapaciteit van RPA-bots is sneller aangepast dan van een menselijke verwerkingsorganisatie
Implementeerbaarheid Voor het implementeren van de basis RPA is geen diepgaande IT-kennis nodig. Ook behoeven de kernapplicaties niet te worden aangepast en grijpt de inzet van RPA minder in op het bestaande IT-landschap
Return on Investment Met RPA kunnen al gauw >20% proceskosten worden gereduceerd, terwijl de impact en kosten relatief laag zijn. In een paar weken tijd kan een proof-of-value worden gerealiseerd. Een productie implementatie kan in een aantal maanden worden gerealiseerd.

 

Gezien deze potentie is het weinig verwonderlijk, dat het gebruik van RPA door organisaties significant is toegenomen. Onderzoeksbureau Gartner rapporteert een omzettoename van gemiddeld 57% per jaar. Deze zal zich naar verwachting doorzetten tot een bedrag van 2,4 miljard dollar in 2022. Meer en meer softwareleveranciers betreden de markt. Soms in heel gespecialiseerde toepassingsgebieden (“verticals”). De huidige allround topspelers in RPA-software zijn volgens een recent Forrester-onderzoek: UIpath, Automation Anywhere en Blue Prism.

Optimalisering door het toevoegen van artificial intelligence aan RPA

RPA in een alleenstaande configuratie is niet-intelligent. Het kan niet leren uit ervaring en zichzelf verbeteren. Elke verandering in input, verwerkingproces en output vergt menselijk handelen. De inzetbaarheid loont zich doorgaans alleen bij de optimalisering van minder complexe high-volume bedrijfsprocessen. Gesteld wordt wel eens, dat deze moeten voldoen aan de zogenaamde “three fives”: minder dan 5 beslissingen, minder dan 5 clicks en minder dan 5 te benaderen applicaties. De besparingen middels RPA nemen af naarmate de bedrijfsprocessen complexer worden.

Artificial intelligence

Door Artificial Intelligence (AI) toe te voegen aan RPA, kan de inzetbaarheid en ROI worden vergroot. Onder AI wordt volgens de IEEE Standard Association verstaan:

“the combination of cognitive automation, machine learning, reasoning, hypothesis generation and analysis, natural language processing and intentional algorithm mutation producing insights and analytics at or above human capability.”

Daar waar RPA het menselijk handelen in bedrijfsprocessen minimaliseert, minimaliseert AI de noodzakelijke menselijke denkkracht. AI is vooral data-gedreven, daar waar RPA meer proces-gedreven is. AI voegt cognitieve intelligent toe aan RPA. Typische vaardigheden van AI zijn: documentclassificatie, tekstanalyse (ook uit beelden), spraakherkenning, risicoanalyse, affiniteitenanalyse, sentimentsanalyse, intentie-classificatie, data-extractie uit tekst, analyse en voorspellen van (klant)gedrag, clustering van (klant)profielen, voorspellingen van vraag en aanbod.

Deze vaardigheden worden mogelijk gemaakt door een heterogeen speelveld van softwaretools en aanbieders. Ze bestaan uit programmeertalen (bijvoorbeeld R en Python), libraries (bijvoorbeeld Scikit Learn voor Python) en frameworks (zoals Tensorlfow, Microsoft Cognitive Toolkit, Amazon Machine Learning). Het gebruik van dit spectrum aan tools vergt meer diepgaande kennis van data scientists en IT-deskundigen.

Intelligent Automation: de combinatie RPA + AI

De combinatie van RPA met AI wordt Intelligent Automation genoemd (IA). IA verhoogt als het ware het perceptie vermogen, begripsvermogen, redeneringsvermogen, probleem oplossend vermogen, leervermogen en interactievermogen van de IA-bot of beter gezegd de digital agent. Dit maakt in potentie een hogere mate van de zogenaamde Straight Through Processing (STP) van bedrijfsprocessen mogelijk en dus een verdergaande optimalisering ervan.

Evolution in Business Process Automation

Voorbeelden van Intelligent Automation

Hieronder volgen een aantal voorbeelden uit mijn dagelijkse praktijk als consultant op dit gebied. Het betreft use-cases waarin RPA en AI in combinatie met elkaar zijn toegepast.

  • Afhandeling van calls in het customer care proces van een telecomaanbieder: de chatbot, die op basis van Artificial Intelligence de klant een Next Best Offer (NBO) voorlegt en bij succes vervolgens een RPA-proces triggered voor de vastlegging van de order in het order-management systeem. De voordelen zijn hogere omzet, snellere en effectievere afhandelingstijd en minder kosten;
  • Beoordeling van schadeclaims in een verzekeringsbedrijf: RPA stuurt een AI-component aan om de hoogte en integriteit van de schadeclaim te beoordelen aan de hand van foto’s van de schade. Vervolgens zorgt RPA ervoor dat de schadegegevens worden vastgelegd in het schade-afhandelingssysteem;
  • Verwerking van meterstanden in een energiebedrijf: gegevens over meterstanden worden uit binnenkomende emails geëxtraheerd middels AI-technologie. Vervolgens worden de meterstanden vastgelegd in het backoffice-systeem.

IA stelt organisaties in staat de kostenbesparingen van het backofficeproces ten bate te brengen van het frontofficeproces en klant oriëntatie. Daarnaast kan voor grotere organisaties met Global Business Service centers een grotere mate van flexibiliteit en wendbaarheid worden behaald. Tenslotte kan IA bijdragen aan een grotere medewerker tevredenheid, doordat het saaie repeterende administratie werk en administratieve last wordt overgenomen door de digitale collega. Zeker in de huidige tijd van resource schaarste van voordeel.

Starten met Intelligent automation

De kosten en invoering van RPA en AI zijn op zichzelf staand laagdrempelig en te overzien. Dit geldt ook voor de combinatie ervan bij Intelligent Automation en wordt veroorzaakt door:

  • Democratisering van het software aanbod door grote partijen als Google, Microsoft, Amazon, de vele open source producten;
  • De lage impact op het bestaande IT-landschap respectievelijk legacy-systemen;
  • De doorgaans overzienbare implementatie- en aanschafkosten zowel voor de software als de hardware;
  • De korte implementatietijd van idee tot daadwerkelijke productie;
  • Het bovenstaande maakt dat Intelligent Automation niet alleen is weggelegd voor het hogere zakelijke segment, maar ook voor het MKB.

De beste benadering om met Intelligent Automation te beginnen is een klein eerste toepassingsgebied te zoeken met quick-wins. Dit om de kosten, baten, mogelijkheden en beperkingen ervan daadwerkelijk te ervaren. We helpen hier graag bij middels de kennis en ervaringen in ons AI-center.