Czym jest automatyzacja kognitywna?
Automatyzacja kognitywna to termin opisujący różne sposoby, dzięki którym sztuczna inteligencja i automatyzacja procesów łączą swoje możliwości w celu poprawy wyników biznesowych. Korzystając z automatyzacji ulepszają procesy wymagającej pracy ręcznej. 
Główne zalety automatyzacji kognitywnej to:
- Przekształcanie nieustrukturyzowanych danych zebranych z dokumentów, interakcji z klientami, głosu i wizji maszynowej w procesy biznesowe.
- Usprawnienie zadań związanych z zarządzaniem usługami IT w celu szybszej identyfikacji problemu i zautomatyzowania właściwej reakcji.
- Wypełnianie luk między botami RPA, aplikacjami low-code i narzędziami do integracji interfejsu programowania.
- Automatyzacja procesów decyzyjnych w celu ograniczenia pracy ręcznej i przyspieszenia procesów biznesowych, które mogą ograniczyć ludzkie decyzje.
- Poprawa doświadczenia klienta dzięki połączeniu botów RPA, konwersacyjnych chatbotów AI i wirtualnych asystentów.
Automatyzacja kognitywna vs RPA – wybierz lepszą opcję dla swojego biznesu
RPA i automatyzacja kognitywna to terminy często używane zamiennie. Obie technologie są istotne dla automatyzacji, jednak istnieją między nimi znaczące różnice, zwłaszcza dotyczące rodzaju danych, z którymi pracują i sposobu ich procesowania. W naszym poprzednim artykule wspomnieliśmy już o kilku różnicach między RPA a automatyzacją kognitywną, ale tym razem chcieliśmy nieco bardziej rozwinąć ten interesujący temat.
Dane nieustrukturyzowane vs dane strukturalne
RPA to technologia działająca już od ponad 20 lat. Opiera się ona głównie na użyciu danych strukturalnych, takich jak chociażby powtarzające się informacje wprowadzane do systemu ERP podczas przetwarzania faktur. Automatyzacja kognitywna natomiast działa zwykle z danymi nieustrukturyzowanymi, czyli e-mailami, filmami lub wiadomościami głosowymi. Ponadto umożliwia ona analizę skanu faktury, dzięki której może zidentyfikować prawidłową kwotę do zapłaty, odbiorcę, a także wykryć różne niespójności, czy nawet oszustwo.
Te różnice pomiędzy dostępnymi rodzajami automatyzacji są bardzo ważne podczas wyboru jednej z nich. Przykładowo, tradycyjne RPA zwykle ma problemy ze skalowaniem, może też ulec awarii podczas przetwarzania danych. Automatyzacja kognitywna jest dużo bardziej elastyczna, co pomaga w bardziej zaawansowanej automatyzacji procesów.
Długoterminowy vs krótkoterminowy ROI
RPA to gwarancja właściwie natychmiastowego zwrotu z inwestycji (ROI), podczas gdy automatyzacja kognitywna często potrzebuje więcej czasu na uzyskanie wyników. Dzieje się tak, ponieważ opiera się ona na nauce ludzkich zachowań i języka, aby zinterpretować i zautomatyzować dane.
RPA pomaga w automatyzacji powtarzalnych procesów ręcznych i służy głównie zwiększeniu wydajności. Jest to bardzo skuteczna metoda, jednak nie radzi sobie ze złożonymi procesami, wymagającymi podejmowania decyzji. Z kolei automatyzacja kognitywna nie posiada takich ograniczeń, umożliwiając pełniejszą automatyzację i integrację nawet tych bardziej skomplikowanych procesów, a, co za tym idzie, zwiększenie korzyści, które można dzięki niej osiągnąć.
Myślenie imitujące ludzki mózg vs działania oparte na regułach
RPA doskonale sprawdza się w automatyzacji zadań opartych na regułach ściśle przestrzegających praw logiki. Natomiast automatyzacja kognitywna potrafi lepiej zrozumieć spostrzeżenia, które naśladują ludzki osąd. Jest ona najskuteczniejsza w złożonym środowisku z danymi niestandardowymi i nieustrukturyzowanymi. RPA z kolei działa najlepiej w stabilnym środowisku ze standardowymi i ustrukturyzowanymi danymi.
Automatyzacja procesów jest podstawą zarówno RPA, jak i automatyzacji kognitywnej. Automatyzacja kognitywna ma zdolność do rozumienia charakteru różnorodnych danych, poddając je interpretacji oraz rozumiejąc procesy podejmowanych decyzji. Wszystko to jest możliwe, bo korzysta ona z uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego czy pomocy wirtualnych asystentów. Umożliwiają one interpretacje bardziej złożonych procesów decyzyjnych oraz analizę predykcyjną.
Złożone vs powtarzające się zadania
RPA najlepiej sprawdza się w przypadku rozumienia powtarzających się zadań, zgodnych z bardziej deterministyczną logiką. Z kolei automatyzacja kognitywna doskonale sprawdza się w automatyzacji bardziej złożonych i mniej jednoznacznych zadań. RPA automatyzuje rutynowe i powtarzalne zadania, zwykle wykonywane przez pracowników korzystających z podstawowych technologii. 
RPA wykonuje rutynowe zadania z większą precyzją i dokładnością, jednak przy bardziej złożonych danych może potrzebować interwencji człowieka. Automatyzacja kognitywna rozumie złożone zadania, używając technologii OCR do przechwytywania tekstu z dokumentów, czy NLP do zrozumienia języka.
Uczenie się intencji vs dokładne zaprogramowanie
RPA wykonuje określone zadania zgodnie z podstawowymi regułami, które zostały jej narzucone podczas programowania. Automatyzacja kognitywna z kolei uczy się intencji i kontekstu sytuacji w sposób podobny do tego, jak uczą się ludzie. Może potem wykorzystywać zdobytą wiedzę do przewidywania kolejnych wydarzeń i podejmowania inteligentnych wyborów.
Podsumowanie: co wybrać?
RPA to dobry sposób na rozpoczęcie automatyzacji procesów, a automatyzacja kognitywna to doskonałe rozwinięcie. RPA jest używana głównie do wykonywania powtarzalnych zadań z większą precyzją i dokładnością. Może pomóc firmom obniżyć koszty back-office i zwiększyć wydajność pracowników. Bardziej złożone zadania wymagają jednak rozumienia kontekstu, jego oceny i umiejętności uczenia się na podstawie wniosków. Automatyzacja kognitywna potrafi to wszystko, a wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe sprawia, że jakość efektów automatyzacji jest wyższa, a pracownik używający jej na co dzień może mieć większa satysfakcję z pracy.
Jak automatyzacja kognitywna może wesprzeć biznes?
Poniżej przygotowaliśmy kilka przykładów użycia automatyzacji kognitywnej w branżach z różnych sektorów, aby pokazać jak pomaga ona w automatyzacji procesów biznesowych. Dowodzi to, że firmy coraz częściej wykorzystują tę technologię, aby zwiększyć wydajność procesów.
Harmonizacja danych w branży retail
Jednym z głównych wyzwań w branży retail jest harmonizacja danych z różnych sklepów. Automatyzacja kognitywna może pomóc ulepszyć proces gromadzenia danych, a przez to tworzyć lepsze aplikacje analityczne, wspierane przez AI. Przykładowo, jedna z globalnych firm zajmujących się zarządzaniem wydajnością, zapewniająca kompleksowe zrozumienie potrzeb klientów, stanęła przed tego typu wyzwaniem. Chciała kategoryzować produkty, przesyłając informacje od centrali do lokalnych sklepów.
Firma wdrożyła aplikację do automatyzacji kognitywnej opartą na ustalonych standardach, aby umożliwić automatyzację kategoryzacji na poziomie lokalnym. Dane przychodzące od sprzedawców detalicznych i dostawców, które składały się z wielu różnych formatów, takich jak tekst, czy obrazy, mogły być przetwarzane dzięki automatyzacji kognitywnej. Lokalne zbiory danych zostały dopasowywane do globalnych standardów w celu utworzenia nowego zbioru czystych, uporządkowanych danych. Takie podejście doprowadziło do zwiększenia dokładności w kategoryzacji produktów o 98,5% i zmniejszenia wysiłku ręcznego o 80%.
Automatyzacja procesów księgowych
Działy księgowe również mogą korzystać z automatyzacji kognitywnej, na przykład automatyzując proces fakturowania za pomocą wirtualnego asystenta. Zastępuje on pracownika posiadając zdolność otwierania e-maili, odczytywania danych do faktury z wiadomości lub pliku PDF i wprowadzania ich do systemu księgowego firmy. Podczas gdy bot wykonuje to zadanie, zespół księgowy może poświęcić więcej czasu na analizowanie płatności dostawców i identyfikowanie obszarów, które mogą wymagać poprawy.
Inteligentne przetwarzanie dokumentów
Przetwarzanie dokumentów zwykle odbywa się ręcznie i jest to zadanie dość żmudne. Pracownicy muszą przepisywać tekst do systemu lub korzystać z samodzielnych narzędzi do OCR, aby skopiować i wkleić informacje z pliku. Automatyzacja kognitywna wykorzystuje OCR, aby robić to automatycznie, dzięki czemu pracownik może tylko nadzorować i podejmować odpowiednie decyzje korzystając z wyodrębnionych danych. 
Zrozumienie danych nieustrukturyzowanych sprawia, że automatyzacja kognitywna jest doskonałym narzędziem do wydajnej obsługi procesów, minimalizując ryzyko błędów. Na przykład w sektorze opieki zdrowotnej, gdzie każdego dnia pracownicy mają do czynienia z milionami dokumentów, automatyzacja kognitywna może odciążyć ich z papierkowej roboty, aby mogli więcej czasu poświęcić na odpowiednią opiekę nad pacjentami.
Onboarding pracowników
Kolejnym przykładem złożonego procesu, który wymaga ogromu ludzkiej pracy, jest onboarding pracowników. Automatyzacja kognitywna może usprawnić wszystkie kroki potrzebne do wprowadzenia pracowników do firmy. Korzystając z wirtualnych asystentów, procesy mogą być wykonywane dużo szybciej, ale też wydajnie, przewidywalnie i bezbłędnie. Automatyczne tworzenie loginów dla nowych pracowników, zapisywanie ich na sesje szkoleniowe, czy planowanie spotkań z menedżerami – wszystko to może zostać zautomatyzowane i załatwione już podczas pierwszego dnia pracy.
Rozumienie procesów biznesowych
Automatyzacja kognitywna może również pomóc w automatycznej inwentaryzacji złożonych procesów biznesowych. Automatyzacja złożonych procesów wymaga jasnego zrozumienia każdego etapu zadania. Niezależnie od tego, czy są to procesy księgowe, opieka nad pacjentem, czy zamawianie materiałów do biura – opracowanie zautomatyzowanych narzędzi do usprawniania procesów jest bardzo istotne.
Kognitywny Pomocnik: innowacyjne rozwiązanie do automatyzacji procesów
Odpowiadając na aktualne potrzeby rynku, stworzyliśmy rozwiązanie, które idealnie sprawdza się w automatyzacji procesów, wykorzystując możliwości automatyzacji kognitywnej. Kognitywny Pomocnik to aplikacja stworzona przez 4Semantics, spółkę należącą do grupy TUATARA, która wykorzystuje mechanizmy NLP do rozumienia dokumentów i obserwowania pracy użytkowników z aplikacjami biznesowymi.
Kognitywny Pomocnik może być zainstalowany jako wtyczka do przeglądarki. Przypinasz ją do panelu bocznego i możesz korzystać z szeregu możliwości analitycznych, tak jak:
- analiza i klasyfikacja dokumentów,
- pobieranie danych z dokumentów,
- sugerowanie informacji, które należy uzupełnić,
- pomaganie użytkownikom w podjęciu decyzji,
- wypełnianie formularza lub wniosku za klienta,
- formułowanie odpowiedzi do klienta.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Kognitywnym Pomocniku i jak może on pomóc zautomatyzować procesy biznesowe, odwiedź stronę produktu lub skontaktuj się z nami.
