Об искусственном интеллекте сегодня говорят так, будто он скоро заменит и программных роботов. Но RPA уже занял свое место в компаниях: роботы переносят данные, сверяют документы, готовят отчеты и выполняют другие рутинные операции.
Искусственный интеллект появился позже и показал, что с частью задач можно работать гибче. Поэтому речь идет не о замене одной технологии другой, а о том, как распределить между ними работу.
О том, что лучше поручить роботу, где нужен искусственный интеллект и как они работают вместе, рассказал эксперт Максим Уманец.
Почему автоматизация перестала состоять только из RPA
RPA берет на себя работу, которую можно четко расписать по шагам. Робот выполняет ее круглосуточно и не отклоняется от заданного сценария, сколько бы раз ни пришлось повторить одну и ту же операцию.
Он может собрать сводный отчет из нескольких файлов Excel, сравнить версии документов, подготовить протокол разногласий, разослать письма или перенести данные с сайта в Excel или Word.
Еще одна важная задача RPA — связать между собой корпоративные системы. Робот остается внутри защищенного ИТ-контура, входит в программу под своей учетной записью и работает через тот же интерфейс, что и сотрудник.
Например, по счетам-фактурам в формате XML нужно создавать проводки в 1С. Полноценная интеграция потребует подготовки спецификаций и доработок в смежных системах. Робот решает эту задачу через интерфейс 1С: вносит данные и проводит документ.
Также можно перенести контрагентов из старой системы в новую. Робот по расписанию или по событию копирует сведения и создает записи в другой системе. Писать отдельную интеграцию не приходится, а данные остаются внутри компании.
Но робот делает только то, что записано в техническом задании, и не понимает содержания документов. Изменение, которое не предусмотрено сценарием, может остановить работу. Тогда робот сообщит, что не справился, а сценарий придется дорабатывать.
Почему компании объединяют RPA и ИИ в одном процессе
Это видно на примере сводного отчета. Если данные в одном из файлов окажутся не на привычных местах, искусственный интеллект найдет их по смыслу и соберет результат. Робот в такой ситуации сообщит, что не смог найти нужные значения.
Сложности возникают и со счетами от разных поставщиков. У одного шапка находится сверху, у другого — сбоку, третий вместо файла присылает фотографию. Для RPA каждый вариант пришлось бы описывать отдельно. Искусственный интеллект распознает счет независимо от его оформления.
Искусственному интеллекту можно поручить распознавание документов, извлечение данных и подготовку нового документа. После этого робот продолжит процесс. Одна технология не заменяет другую: искусственный интеллект работает с содержанием, а RPA выполняет дальнейшие действия.
Как меняется архитектура автоматизации
Просто заменить RPA более мощным искусственным интеллектом не получится. Во многих процессах используются договоры, платежные документы, персональные данные и другая информация, которую нельзя передавать во внешние сервисы.
Модель можно развернуть внутри ИТ-контура компании. Тогда данные никуда не уходят, но локальные решения пока уступают коммерческим и не готовы полностью взять на себя работу во внутренних системах. Более сильные модели работают во внешней инфраструктуре, в том числе через браузер. Для открытых данных это не проблема, но договоры, платежи и персональные сведения так обрабатывать нельзя.
Один из вариантов — обезличить документ перед передачей во внешнюю модель. Например, из двух актов сверки с контрагентами нужно собрать общий документ. Робот забирает акты из закрытой системы, удаляет заголовки с ИНН, КПП и другими реквизитами, а также подписи. В документе не остается сведений, по которым можно определить компанию или конкретных людей. Обезличенные данные робот передает специально обученной модели, которая собирает новый документ. Затем робот возвращает реквизиты и оформление.
Для такой обработки можно использовать российские коммерческие сервисы, например GigaChat или «Алису», чтобы данные оставались в правовом поле страны. Локальные модели тоже развиваются, но пока уступают коммерческим по возможностям.
RPA отвечает за вход и выход: получает документы, убирает чувствительные сведения, принимает результат и возвращает его в корпоративную систему. По сути, робот становится начальником для ИИ: передает модели содержательную часть работы, а сам отвечает за порядок и безопасность.
Роботизация, машинное обучение и языковые модели в этом случае работают как одна система. Такой подход называют интеллектуальной автоматизацией, или гиперавтоматизацией.
С какого процесса можно начать
Обычно искусственный интеллект добавляют к процессу, в котором уже работает робот, но на одном из этапов ему не хватает гибкости. Часто таким участком становится обработка входящих документов.
Например, при работе со счетами искусственный интеллект определяет, какой товар указан в документе, на какую сумму он выставлен и к какому договору относится. Робот получает результат, дополняет его реквизитами и создает проводку в учетной системе.
Для начала этого достаточно: не нужно менять весь процесс или запускать крупный проект.
Что меняется в сопровождении и развитии автоматизации
Затраты на RPA не ограничиваются лицензией. Сценарий нужно разработать, протестировать и затем поддерживать. Если меняется интерфейс системы или формат документа, робота приходится дорабатывать.
Меняется и роль сотрудников. Они меньше занимаются повторяющимися операциями, а больше — настройкой процессов и контролем за работой робота и искусственного интеллекта. Окончательное решение по-прежнему остается за человеком.
Что дает бизнесу совместная работа RPA и ИИ
Возможности искусственного интеллекта продолжают расти. Он уже может открывать файлы, создавать документы и сохранять их на компьютере. Со временем ему перейдет часть операций, которые сегодня выполняют программные роботы, а роль «чистой» роботизации будет сокращаться.
