RPAのユースケースを見つける、Pt。 1：ロボットがより良くできる3つの方法

ますます競争が激化する市場では、適応することが企業が先を行くことができる唯一の方法です。適応できるようにするには、組織は迅速かつ効率的に移動できる必要があります。

技術的な混乱が目立つ世界では、効率が中心になっています。

最近まで、ビジネスリーダーには、効率の問題を処理するための高価なオプションがいくつかありました。彼らはより多くの人を雇い、サードパーティのソリューションを購入し、そして/またはエンタープライズリソースプランニング（ERP）システムをカスタマイズしました。ロボットプロセス自動化（RPA）は、非効率につながるプロセスを変革する機会を提供します。

RPAを使用すると、企業はソフトウェアロボットを使用して、開発サイクルを短縮し、堅牢性を向上させ、価格を下げることができます。

今日のリーダーは、それぞれの強みを適宜使用して、人とロボットの間で作業を分割することにより、ビジネスの成果を達成する方法を学んでいます。たとえば、多くのプロセスには、反復的で退屈なタスクと、より高レベルで十分に訓練された認知が含まれます。組織がロボットと人間の間でタスクを適切に分散すると、結果は驚異的なものになる可能性があります。

この記事では、2部構成のシリーズのパート1で、3つの無人自動化シナリオに焦点を当てます。 組織は、人間の介入をほとんどまたはまったく行わずに、舞台裏でプロセスを実行します。このビデオでは、無人自動化と有人自動化の違いを簡単に思い出します。

このシリーズのパート2では、従業員がローカルPCでリアルタイムにロボットと共同で作業する、自動化に参加するためのRPAのユースケースに焦点を当てます。

ロボットが独立してプロセスを開始および完了する3つの無人自動化シナリオを次に示します。

1。完全自律処理：例外ベース

大量のデータを処理する必要があることは、RPAの最も明確なユースケースの1つです。この例では、大量の請求と請求書を処理するいくつかの健康保険会社に焦点を当てます。

データは複数のシステムに保存され、一部はレガシー、一部は最新であるため、従業員はシステム間で情報を移動し、途中で更新と検証を行う必要があります。多くのシステムには簡単に統合できるAPIがないため、自動化は困難です。

RPAを使用すると、健康保険組織や同様の問題を抱える企業は、人間の入力を必要とせずにこれらのプロセスを自動化して実行できます。

通常、1台以上のロボットが仮想マシンまたはバックオフィスコンピューターに配置され、無人自動化を実行します。管理者は、RPAプラットフォームでスケジュールを設定し、請求と請求書を処理してビジネスのサービスレベル契約（SLA）を満たすために最適な数のロボットを割り当てることができます。これは、UiPathOrchestratorで簡単に実行できます。 Orchestratorが指定されたユーザーに表示されるまれな例外を処理する場合を除いて、人間は関与しません。

人間がいない場合でも、ロボットへのデータアクセスを制限できるため、無人自動化は通常、手動プロセスよりも安全です。

一方、ベストプラクティスのコーディング原則は、コンプライアンスに関する完全で正確な監査を提供します。

ロボットが継続的に動作することで、人間はより高いレベルの活動を自由に実行できます。以前はデータの移動と検証に時間を費やしていた人間が、より深い思考を必要とするイニシアチブに集中できるようになり、保険契約者からの要求の変化に迅速に対応できるようになりました。顧客との会話には発展する時間とスペースがあり、従業員はより良い顧客体験の作成に集中できます。

2。人間が準備した処理：設定して忘れる

一部のプロセスは、開始するために人間の入力を必要としますが、完了するにはゆっくりとした手作業が必要です。 RPAを使用すると、組織は必要な場合にのみ人間を関与させることができます。

人間がプロセスを開始し、それをロボットに渡して完了すると、人間の創造性とソフトウェアの効率を最大限に高めることができます。

人間は、ロボットがクラス最高の文書化と通知で配信を保証することを知っているので、高度な思考に集中できます。

住宅ローン会社がこのタイプの自動化をどのように使用するかの例を次に示します。

米国では、典型的な住宅購入プロセスでは、貸し手が各住宅の価値の公平な見積もりを提供する住宅ローンの査定を定期的に注文する必要があります。それらの重要性にもかかわらず、評価の注文は反復的であり、間違いを犯しがちです。

さらに悪いことに、住宅ローンの査定が遅れて注文された場合、融資プロセス全体が遅れ、消費者金融保護局や他の政府機関からの影響を受けるリスクさえあります。

評価の問題は、人間の労働に内在する限界に帰着します。

プロセスを開始するには人間の論理が必要ですが、それを完了するには、反復的な手動の手順が必要です。 RPAを使用すると、人間は、評価を注文するタイミングを正確に指定し、適切なアドオンを指定し、評価会社を選択することでプロセスを開始できます。

住宅ローンの査定は完了するのに10分しかかからないかもしれませんが、貸し手の真の価値は、査定が遅れるためにエスカレーションが必要なローンを減らすことで、数十万ドルを節約することです。一方、従業員は注文をより迅速に完了し、住宅購入者とより緊密に連携できるため、顧客は必要な答えを確実に得ることができます。

例をさらに深く掘り下げます（上記） ：完全に自動化された企業がここにあります（そしてこれはそのように見えます）

3。ヒューマンインザループ：検証

非効率的なプロセスの多くは、断続的ではあるが必要な人間の判断を必要とするため、明確なRPAのユースケースを提示しません。

ただし、適切なRPAプラットフォームを使用すると、問題が発生したときに人間の入力を動的に促す自動化を構築して、人間が必要な場合にのみ介入できるようにすることができます。

たとえば、買掛金（AP）部門を考えてみましょう。 AP部門は、請求書の処理と選択したデータのSAPなどのERPへのアップロードを繰り返し行ってしまうことがよくあります。 AP部門が処理する請求書の大部分は非標準です。つまり、紙の文書、FAX、PDFなど、さまざまな形式の非構造化データが入力されている可能性があります。

肉体労働は人間にとって負担が大きく時間がかかり、複雑なため、従来の自動化ツールでは請求書の処理が困難です。

光学式文字認識（OCR）および機械学習（ML）モデルを使用して、RPAはこれらの請求書を解釈し、処理のための重要な情報を選択できます。場合によっては、ロボットが特定のデータを既知のデータタイプ（請求額など）に一致させることができない場合があります。プロセスに失敗してユーザーに請求書全体を確認させるのではなく、無人ロボットは入力が必要であることを人間に知らせることができます。このヒューマンインザループ（「ヒューマンインザミドル」と呼ばれることもあります）のシナリオでは、人間はロボットに引き継がせる前にタスクを確認して完了することができます。

このユースケースを念頭に置いて、AP部門は、人間のフェイルセーフを備えた自動化された無人ロボットを実装できます。無人ロボットはOCRを使用して請求書を処理し、データをSAPにアップロードしますが、OCRがフィールドを明確に認識できない場合、ロボットはプロセスが検証を必要としていることをメールでユーザーに通知できます。 APの従業員は必要に応じて介入するだけでよいため、予算編成や計画など、より重要なタスクに時間を費やすことができます。

人間がプロセスの途中で例外を明確にすると、それらの変更はMLモデルにフィードバックされ、MLモデルは人間の活動から学習します。モデルが再トレーニングされると、次にそのシナリオに遭遇したときにそのシナリオを処理するために人間の介入は必要ありません。

以前は自動化が不可能であると思われていたプロセスは、実際には説得力のあるRPAのユースケースを示しています。人間が真ん中にいると、検証への人間の関与を減らすことができ、MLはそれをさらに減らすことができます。

未来の労働力の創造

自動化を最大限に活用するには、組織がプロセスとプロセスを完了するために必要な労力についてどのように考えるかを再構成する必要があります。 「自動化を最優先する」と考えるなら、デジタルトランスフォーメーションは、願望ではなく達成可能な目標になる可能性があります。

将来の労働力は人間とロボットの労働力のハイブリッドになり、最も効果的な組織は、最初に使用する自動化の程度を検討することによって、それぞれの問題に取り組みます。組織は従業員のおかげで優れており、組織が人間の労働力を解放して創造的な仕事をすることができれば増えるほど、組織は成功するでしょう。ハイブリッドなデジタル労働力により、人間はかつてないほど人間的で成功することができます。

パート2に注目して、有人ロボットが人間と一緒にどのように機能し、最も動的なプロセスでも自動化できるようにする方法を学びましょう。

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