Технология RPA помогает нам решать рутинные задачи, которые выстроены по строго определенному алгоритму. Все вероятные отклонения описаны и имеют свои сценарии исполнения. Данные, с которыми работает робот, всегда структурированы, и единообразны.
Отсюда вытекает одна проблема – невозможность работы RPA-бота с неструктурированными данными и задачами, решение которых нельзя описать алгоритмически.
Машинное обучение (ML) – это технология, использующая алгоритмы и данные для обучения программы. Машина учится решать задачи как человек, занимаясь множеством подобных задач. То есть технология основана на практическом опыте. Чем больше подобных задач «решил» ML-модуль, тем более правильно он решит каждый следующий. Искусственный интеллект набирает опыт и действует, исходя из него. В общем смысле, когда речь заходит об ИИ, подразумевается ML.
Нейронные сети — один из методов машинного обучения, вдохновленный человеческим мозгом. Дело в том, что нейросети строятся по принципу нейронов человеческого мозга и связей между ними, которые в процессе обучения перестраиваются под задачу. Для обучения нейронной сети требуется большое количество данных. На сегодняшний день объемы информации выросли. Как следствие – возросла и тенденция на использование нейросетей. Их множество архитектур позволяет решать большое число задач различной сложности.
Поэтому использование ML в наших роботах позволяет нам охватить больший спектр задач, которые в случае использования чистого RPA считались бы трудно решаемыми или нерешаемыми вовсе. Например, использование моделей свёрточных нейронных сетей для анализа изображений и извлечения целевой информации. Есть ли печать на документе? Есть ли машина на фото? Какой у той машины номер? И так далее. Всё это анализирует машина. Также есть реккурентные нейросети, которые анализируют текст и работают с ним
В обычных задачах, которые стоят перед RPA-роботами каждый день, это можно использовать при распознавании скан-копий или фотографий различных документов. Счета на оплату, УПД, личные документы сотрудников, внутренняя документация компании. RPA-роботы получают возможность видеть, понимать и различать в документах информацию, которую раньше сотрудники вводили вручную. Это помогает не только расширить границы применимости RPA-роботов, но и начать полностью заменять человека там, где ещё недавно роботы были только «частичными» помощниками.
Также применение ML при RPA-роботизации позволяет анализировать данные. Например, банкам и другим финансовым учреждениям это позволяет определить класс каждого заёмщика при проведении скоринговых процедур. Делается это по накопленной ретроспективной информации и согласно сложившимся зависимостям, без вмешательства человека. А бизнесам всех видов это позволяет разделить на классы (по степени безопасности и надёжности или другим основаниям) всех имеющихся и потенциальных контрагентов. Впоследствии роботы помогут выстроить правильные информационные потоки с контрагентами каждого класса. Машины сами подготовят договоры с корректными условиями сотрудничества, сообщат сотрудникам правильные приоритеты в уровне обслуживания клиентов. Конечно же, чтобы ML действовало точнее, нужно давать больше данных для анализа.
Подписывайтесь на Дзен-канал Robis Merger и узнавайте больше о технологиях и роботизации!