2020/04/24 09:17:23

RPA
Robotic process automation
Роботизированная автоматизация процессов

Содержание

Определения
Какие виды процессов могут быть автоматизированы с RPA
Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA, Intelligent Process Automation)
Российский рынок RPA-систем
Каталог решений и проектов внедрения RPA-систем
Различия в разработке на RPA-платформах UiPath и Kofax RPA
2019
2018
- Рост рынка на 63,1% до $846 млн. Крупнейшие производители
- Рост рынка на 57% до $680 млн — Gartner
1950-е: Истоки зарождения RPA-автоматизации
См. также
Робототехника
Примечания

Определения

Robotic Process Automation (RPA) — вид технологии автоматизации бизнес-процессов, основанный на использовании программных роботов (software robots) и искусственного интеллекта. Программный робот воспроизводит действия человека, взаимодействуя с интерфейсом системы.

В традиционных системах разработчик создает список действий для автоматизации задачи с использованием программных интерфейсов (API) или языка сценариев. RPA-системы разрабатывают список действий, наблюдая за тем, как пользователь выполняет эту задачу в графическом пользовательском интерфейсе приложения.

Примеры RPA

Работа с таблицами в Excel, копирование и преобразование данных
Проверка информации на корректность
Заполнение экранных форм банк-клиента
Формирование отчетов
Перенос данных из одной системы в другую

Преимущества RPA

Спасают человечество от рутинных и скучных задач
Позволяют бизнесу высвободить человеческий ресурс, сокращая операционные расходы осуществляя прямое положительное влияние на окупаемость
Робот работает 24\7, не устает, не ходит в отпуск, не рожает детей
Поведение робота предсказуемо. Предсказуемый результат. Все шаги –в логе.
Роботы не имеют ошибок вследствие «человеческого фактора»
Робот, как правило, работает быстрее и осуществляют поставленные задачи почти без ошибок
Интегрируются могут работать с существующими системами, не изменяя ИТ-ландшафт
Легко предоставляют 100 полный лог своих действий и позволяют гибко контролировать операционную производительность

Инструменты RPA предназначены для связки небольшого фрагмента одного унаследованного приложения с другим таким же приложением. Допустим, сотруднику требуется выгрузить данные из одного приложения и загрузить их в электронную таблицу или другое приложение. Очевидно, что эта процедура отнимает немало времени, к тому же не исключено, что сотрудник может ввести ошибочные данные. Для сравнения, инструменты RPA могут «записывать» этот процесс и копировать его. Технология направлена на автоматизацию отдельных простых задач. По оценкам Gartner, она позволяет устранить ошибки ввода данных, ускорить процессы и сократить расходы. Кроме того, RPA может связать два разных приложения, даже если их поставщики не предусмотрели возможность их интеграции через API.

Что это дает для бизнеса

Снижение затрат на выполнение рутинных операций
Меньше ошибок в процессах, выше качество и скорость их выполнения
Возможность экономного масштабирования бизнеса
Снижение рисков для бизнеса
Смещение фокуса сотрудников на выполнение интеллектуальных задач

Что обычно делают с Software Robots:

Извлечение данных (OCR, E-Mail, PDF)
Перенос данных, интеграция
Преобразование данных
Транзакции в ERP
Работа с формами
Написание писем, работа с SM\IM
Анализ данных, формирование отчетов

AI vs RPA

AI:

Перспективная технология, недостаточная экспертиза внедрений;
Реальные процессы внедрения требуют инвестиций, опыта, данных;
Обучение машин идентификации проблемы и поиску решения по алгоритмам и данным, для получения выводов, аналогичных разуму человека, но без его контроля.

RPA:

Отсутствует механизм принятия решения, только следование определенным правилам и алгоритмам;
Не является «умной» автоматизацией, если под «умным» мы понимаем способность адаптироваться к неизвестным ранее обстоятельствам;
Все обстоятельства кодируются набором правил и инструкций, в виде скриптов или ботфлоу и лишь эмулируют AI, но не являются им;
В отличие от автономности, работа RPA больше напоминает работу помощника в команде – кто-то, кому можно доверить ручные, повторяющиеся и низкоприоритетные задачи.

Какие виды процессов могут быть автоматизированы с RPA

Повторяемые, простые и стандартизируемые действия
Процесс выполняется множеством сотрудников
Монотонный процесс для которого уже существует инструкция
Относительно высокая стандартизация входящих данных
Возможность автономного исполнения

Как RPA помогает автоматизировать управление контентом

Технология RPA предназначена для того, чтобы избавить людей от выполнения однообразных, повторяющихся бизнес-процессов, экономя деньги и повышая эффективность путем сохранения их времени для реализации более творческих задач. Она проявила себя во многих областях бизнеса и в том числе в области управления контентом. RPA становится движущей силой на этом направлении, упрощая контроль за качеством контента, и оптимизирует процесс доставки нужного контента конкретному потребителю. Каким образом RPA улучшает управление контентом? Рассмотрим несколько примеров^[1].

Обеспечение качества контента. Как известно, контент выступает связующим звеном между брендами и покупателями — если контент заслуживает доверия, это обычно распространяется и на бренд. Ничто так не обесценивает контент, как плохое качество, что может быть связано с грамматическими ошибками или бессвязностью контекста. Чтобы устранить эти недоработки, можно провести корректуру контента с помощью таких инструментов, как Grammarly. Сервис автоматически обнаруживает потенциальные орфографические и стилевые ошибки и доступен через расширение браузера для Chrome, Safari, Firefox и Edge.

Контент-маркетинг. Список задач, связанных с эффективным контент-маркетингом, довольно длинный, и большинство из них можно легко автоматизировать. Как правило, инструменты автоматизации встроены в CRM-системы, однако их можно выполнить, прибегнув к помощи RPA, что избавит от переплаты поставщику CRM за дополнительный функционал. Из числа наиболее рутинных процедур можно выделить маркетинговую рассылку материалов рекламного характера по э-почте, для чего требуется непрерывное построение списка адресов и передача контента в социальные сети. Что касается создания списков, то автоматизировать его поможет BuzzBuilder Pro, в то время как Mailchimp возьмет на себя задачи по автоматизации обмена сообщений по э-почте. Продвижение контента в социальных сетях — еще одна утомительная процедура, поскольку в ней задействовано несколько платформ. Ее можно автоматизировать с помощью таких инструментов, как Zapier, который централизует распространение контента на все основные платформы.

Курирование контента. Еще один способ, при помощи которого RPA улучшает управление контентом, — это курирование контента. Для этого применяется метод культивирования контента путем сбора, систематизации и представления фрагментов, которые подготовлены для привлечения клиентов. Все три процесса могут быть автоматизированы. Scoop.it — это один из ряда инструментов, которые могут обнаруживать контент, имеющий отношение к определенной теме или сфере.

Мониторинг контента. Одной из наиболее важных задач CRM является сбор и оценка реакции аудитории на контент, что объясняется желанием маркетологов оценить его эффективность и, соответственно, улучшить или избавиться от него. Отслеживание реакции потребителей можно автоматизировать при помощи такого RPA-инструмента, как Mention. В его задачи входит отслеживание упоминания бренда по ключевому слову в социальных сетях и других источниках.

Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA, Intelligent Process Automation)

Технологии распознавания документов: (1) отказ от ручного ввода, увеличение скорости (2) извлечение информации (3) быстрое заполнение при оформлении
Голосовая аналитика: (1) идентификация клиента по голосу (2) перевод голоса в текст для сохранения истории
Видео аналитика: сканирование микромимики с целью выявления намерения обмана при взятии кредита
Робот-коллектор: (1) анализирует данные о заемщиках (2) диалоговый робот связывается с заемщиком (3) записывает и анализирует разговор (4) определяет формулировку, максимизирующую вероятность возврата долга
Биометрия: система удаленной аутентификации клиентов. Технологии распознавания лица, голоса, отпечатков пальцев, геометрии руки, радужной оболочки глаза, сканеры ладоней
ЧатБоты, голосовые ассистенты: (1) обрабатывает лексические данные в процессе общения с человеком (2) формирует логически верные ответы (3) ищет и распространяет информацию (4) Применение: (1) консультант по фондовому рынку (2) 1я линия поддержки
Эмоциональная аналитика: (1) во время разговора с оператором распознает эмоции на голосовом и семантическом уровнях (2) рассчитывает индекс удовлетворенности обслуживания
HR робот: (1) ищет резюме необходимого профиля (2) отправляет кандидату приглашение на встречу с рекрутером, а рекрутеру — резюме кандидата

Характеристики операций

монотонные, регулярно, часто повторяющиеся. При возрастании интенсивности человек склонен совершать ошибки + экономия на ФОТ
следуют строгому процессу: (1) исключение человека из принятия решения (2) правила которого строго определены Замечания
не могут покрыть тотально все процессы по экономическим, техническим причинам

Российский рынок RPA-систем

Основная статья: Российский рынок RPA-систем

Каталог решений и проектов внедрения RPA-систем

Основная статья: RPA - Роботизированная автоматизация процессов

Различия в разработке на RPA-платформах UiPath и Kofax RPA

В статье рассмотрены различия в платформах UiPath и Kofax RPA с точки зрения разработчика: удобства, недостатки и особенности. Описание разбито по основным характеристикам платформ. Подробнее здесь.

2019

Расходы на RPA в мире увеличились до $1,55 млрд - ResearchAndMarkets

Объём мирового рынка технологий для роботизированной автоматизации процессов в 2019 году достиг $1,55 млрд, подсчитали в исследовательской компании ResearchAndMarkets. Аналитики не привели сравнение с 2018 годом, но отметили, что расходы на такие решения стремительно растут в силу нескольких факторов.

Одним из главных драйверов роста эксперты называют внедрение искусственного интеллекта и облачных вычислений в сегменте малого и среднего бизнеса, представители которого ищут новые технологии для повышения эффективности деятельности.

Рынок RPA достиг $1,55 млрд в 2019 году

Сказывается и увеличение числа предложений на рынке, особенно это касается решений SaaS, IaaS и PaaS, используемых для управления взаимоотношениями с клиентами.

Кроме того, спрос на RPA подстёгивают ERP-системы, облачные и OpenSource-ресурсы, сетевые и финансовые технологии, а также возможности обучения программных роботов выполнению новых задач.

По мнению специалистов, усиливающаяся тенденция перехода к облачным решениям и все более широкое внедрение робототехнических решений в различных отраслях предоставит новые возможности для обеспечения роботизированной автоматизации процессов.

Внедрение программных роботов для управления рутинной работой, которая выполняется временными или сезонными сотрудниками, а также в пиковые периоды (например, при запуске новых продуктов или освоения новых бизнес-направлений), должно ещё сильнее подстёгивать рост рынка RPA, говорится в исследовании.

Автоматизация в маркетинге и продажах, согласно оценкам аналитиков, может обеспечить как минимум 12,2% сокращение операционных маркетинговых затрат и на 14,5% рост продуктивности продаж.

Производители RPA-решений постоянно расширяют спектр предложений, добавляя новые функции в таких областях, как автоматизация управления жизненным циклом продукции, управление рабочими процессами и учетными записями, а также автоматизация управления соглашениями SLA. Эти нововведения привлекают новые рынки, которые ищут ещё более функциональные и защищённые технологии.

Активнее всего на автоматизацию бизнес-процессов на основе программных роботов и искусственного интеллекта переходят ИТ- и телекоммуникационные компании, которые видят в этих инструментах возможности для сокращения операционных расходов и повышения качества обслуживания клиентов.

Одним из главных драйверов роста рынка RPA эксперты называют внедрение искусственного интеллекта и облачных вычислений в сегменте малого и среднего бизнеса

Что касается регионов, то большая часть RPA-проектов в 2019 году пришлась на Северную Америку. Её лидерство связано с повышенным интересом к технологиям автоматизации со стороны самых разных отраслей, среди которых — здравоохранение, электроника, ритейл, образование, услуги и госсектор. Такие компании и организации стремятся к цифровой трансформации бизнес-процессов, основой которой является интеллектуальная автоматизация (Intelligent Automation). Она с помощью компьютера обеспечивает имитацию интеллектуальных функций сотрудников. Intelligent Automation объединяет технологии программной роботизации процессов (RPA) с инструментами искусственного интеллекта и аналитикой больших данных.

В условиях пандемии COVID-19 и неопределенного экономического будущего поиск решений, обеспечивающих высокую производительность бизнеса, эффективную поддержку удаленной работы сотрудников и оперативный отклик бизнес-процессов на любые сложные ситуации становятся актуальными для каждой организации. Именно такие решения способны предоставить технологии Intelligent Automation, и потому их востребованность, и без того очень высокая, в ближайшее время будет неизбежно расти.

Однако продуктивному использованию интеллектуальной автоматизации мешает очень важный фактор — недостаток квалифицированных специалистов, владеющих данными технологиями и способных поставить их на службу своей компании.^[2]

Рынок RPA достиг $1 млрд

Объём мирового рынка программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA) в 2019 году достиг $1 млрд, что почти вдвое больше показателя годичной давности, подсчитали в исследовательской компании Wikibon (данные обнародованы 17 февраля 2020-го).

Спрос на RPA-решения стремительно растёт. Ожидается, что в 2020 году этот рынок вырастет на 90%, а в последующие два года — на 84% и 71% соответственно.

Лидеры рынка RPA и прогноз по продажам, данные Wikibon

По словам аналитиков, софт для роботизированной автоматизации процессов к началу 2020 года является одной из самых нашумевших технологий, которая набирает популярность благодаря тому, что крупные компании стремятся ускорить свои бизнес-процессы за счет автоматизации повседневных офисных задач.

Большой интерес вокруг RPA во многом обусловлен огромными денежными вливанием на этом рынке. Так, два крупнейших производителя таких решений — Automation Anywhere и UiPath — привлекли $1 млрд и были оценены инвесторами в $14 млрд.

Как пишет издание SiliconANGLE, на первый взгляд рынок RPA кажется переоценённым, поскольку суммарная рыночная стоимость лидирующих вендоров в 2019 году оказалась в 17 раз больше объёма рынка. Но со временем этот показатель будет снижаться (в 2025 году он может стать 5,4-кратным), равно как и реализация RPA-программ. Старший аналитик исследовательского агентства Wikibon Дэйв Велланте (Dave Vellante) считает, что к 2025 году рынок начнёт приносить игрокам прибыль, по крайней мере крупным производителям. К этому времени годовые продажи RPA-продуктов достигнут $75 млрд.

По словам специалистов, будущее рынка RPA будет зависеть от его способности разбиваться на большее количество вариантов использования решений с более глубокой интеграцией бизнеса. Вендоры могут «преодолеть пропасть» и предоставить полезные системы с небольшим объемом кода для специалистов в данной области, которые могут доработать технологии под конкретные нужды.

Прогноз по прибыли на рынке RPA, данные Wikibon

Об этой идее гиперавтоматизации много говорили, но она действительно имеет смысл, — говорит Велланте. — Компании, объединяющие RPA с умным анализом процессов и машинным интеллектом, который управляет аналитикой процессов, имеют большой потенциал, при условии, что организационные моменты могут быть устранены. Нужно поместить данные процесса и аналитику в ядро для принятия решений и изменений.

Изначально RPA-системы позиционировались как средства выполнения простых и однообразных рутинных операций, например — занесения данных в учетные и иные системы. Даже такое простое применение дало бизнесу большие возможности в плане оптимизации бизнес-процессов и ИТ-систем.

Например, появилась возможность относительно простой интеграции современных решений с унаследованными (API которых утеряны и, соответственно, программная интеграция затруднительна); внос данных одновременно в новую систему, находящуюся в стадии опытно-промышленной эксплуатации (а потому могущую преподнести сюрпризы) и в старую с целью обеспечения бесперебойности работы, если с новой что-нибудь пойдет не так, и т. д.

Сопряжение RPA- и OCR-систем дало возможность усложнить задачи, решаемые программными роботами, они стали способны, например, классифицировать электронную корреспонденцию, приходящую на общекорпоративные почтовые адреса, и рассылать ее по надлежащим респондентам, сортировать входящие бумажные документы, проверять правильность заполнения стандартных форм.

Расходы на решения RPA в зависимости от сегментов

Аналитики считают, что у любого, кто сможет вырваться вперёд и достичь большой скорости работы на рынке RPA, вероятно, будет очень светлое будущее. Но вряд ли найдется место для всех, поскольку рынок все еще довольно мал по сравнению с более крупными отраслями, такими как облачные сервисы.

Это больше рынок, на котором победитель забирает всё, а объём здесь далеко не триллион долларов. Это десятки миллиардов долларов и, возможно, будет $30 млрд. На мой взгляд, борьба здесь идёт за выживание, — сообщил аналитик.

И победителями, скорее всего, будут те компании, которые уже добились первых результатов. В самом деле, даже для крупных игроков, занимающихся разработкой программного обеспечения, таких как Microsoft и SAP, не так много места на рынке RPA, на который они вышли. Проблема заключается в том, что Microsoft и SAP имеют нарастающее представление о рынке и просто проверяют спрос на RPA вместо того, чтобы делать его приоритетным в своём бизнесе.

К началу 2020 года компаниям приходится выбирать из более чем 150 продуктов для RPA, и все они значительно различаются по требованиям к производительности, дизайну и подходу к освоению. Это разнообразие привело к тому, что клиентам довольно непросто разобраться в технических нюансах.^[3]

По мнению экспертов, в 2020 году произойдёт более четкое разграничение продуктов RPA с разделением поставщиков на две основные категории. К первой относятся вендоры, продукты которых обеспечивают быстрое овладение тактическими преимуществами в рабочих средах, ко второй — поставщики решений стратегического назначения для крупномасштабных корпоративных проектов. С учетом того, что организации работают над расширением проектов автоматизации, более выраженная дифференциация между поставщиками внесет требуемую ясность при выборе RPA-решений, многие из которых к тому же обладают проектными ограничениями.

10 законов для успешного продвижения RPA

Авторы концепции автоматизации, получившей широко известное название robotic process automation RPA, проанализировали то, как изменилось отношение к ней за 7 лет с момента возникновения, а также сформулировали 10 законов, которых стоит придерживаться для эффективного применения RPA (подробнее).

Первый магический квадрант Gartner

По данным Gartner, это самый быстрорастущий сегмент ПО из всех, которые она отслеживает, с годовым ростом на уровне 63%. Исследователи объясняют быстрый рост этого все еще небольшого рынка (в 2018 г. его объем составлял менее 850 млн. долл.) тем, что он представляет из себя «дорогое лоскутное одеяло из приложений и систем».

В июле 2019 года аналитическая компания Gartner опубликовала свой первый магический квадрант (исследование) в области программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов.

Лидерами этого рынка эксперты называли компании UiPath, Blue Prism и Automation Anywhere. В докладе указывается, что лидерство UiPath не было неожиданностью, учитывая, что незадолго до выхода отчета компания привлекла $568 млн и была оценена в $7 млрд.

Магический квадрант Gartner в области ПО для роботизированной автоматизации процессов

Для сравнения, Blue Prism Group и Automation Anywhere собрали от инвесторов в общей сложности $59 млн и $550 млн соответственно.

Участники магического квадранта оценивались по двум основным критериям: способность реализации бизнеса и полнота видения. Ко второму критерию понимание рынка, стратегия в области продаж, продвижения продуктов и географической экспансии, а также бизнес-модель и уровень инноваций.

Полнота видения учитывает такие вещи, как реальные возможности и перспективность продуктов, организация продаж, ценообразование, реакция рынка и опыт клиентов.

По прогнозам исследователей, объём глобального рынка софта RPA к 2024 году достигнет $2,4 млрд, увеличившись почти втрое относительно 2018-го.

Продажи такого ПО стремительно растут, поскольку оно помогает компаниям автоматизировать свои бизнес-процессы без необходимости замены своих устаревших вычислительных систем. Именно поэтому RPA-решения популярны среди банков, страховых и энергетических компаний, которые вынуждены поддерживать большую устаревшую ИТ-инфраструктуру.

Доказано, что компании вкладывают средства в RPA для расширения и поддержки своих сотрудников с помощью программных роботов, быстро ускоряя цифровую трансформацию всего своего бизнеса и освобождая персоналу время для более эффективной работы, — отметил соучредитель и гендиректор UiPath Даниэль Дайнс (Daniel Dines).^[4]

Учитывая незрелость RPA-рынка, Gartner решила сделать несколько предостережений. Во-первых, следует иметь в виду, что RPA — это технология автоматизации задач, поэтому она не заменит существующие BPM-платформы или решения, которые требуются для постоянных процессов в долгосрочной перспективе. Во-вторых, точка зрения, что RPA решит все проблемы автоматизации — ошибочна. Это всего лишь один из инструментов в наборе ПО, который нужно дополнить API для интеграции с другим софтом, платформами разработки приложений типа low-code и технологией для извлечения контента типа оптического распознавания символов. И в-третьих, несмотря на то, что RPA способна привести устаревшую инфраструктуру в соответствие с целями цифровой трансформации, в долгосрочной перспективе она может увеличить технический долг. Причина — привязка к пользовательским интерфейсам, используемым для автоматизации задач. В итоге работу RPA могут нарушить любые обновления приложений, которые с ней связаны^[5].

Как уже говорилось, сейчас RPA-рынок находится на стадии формирования, но крупные ИТ-компании уже начали проявлять к нему заинтересованность. Gartner ожидает, что со временем они приобретут небольшие компании, поэтому предприятиям стоит воздержаться от заключения долгосрочных договоров с последними. Аналитики сравнивают текущее состояние рынка с «покупательским торнадо» и ожидают, что интерес к RPA еще не достиг своего пика. «Инструменты RPA обладают множеством возможностей, которые позволяют предприятиям состыковать обилие унаследованных систем. По сути, они помогают организациям заново раскрыть ценность данных, которые глубоко в них запрятаны», — говорится в отчете Gartner.

Почему RPA становится технологией года?

Перед всеми компаниями стоит задача повышения эффективности бизнеса и производительности труда сотрудников. Решить эту задачу позволяют новые технологии, в частности, решения для роботизированной автоматизации процессов. В каких сферах применяются эти разработки и какие действия можно доверить роботу – в материале, подготовленном экспертами ICL Services (АйСиЭл Сервисез).

Основная статья: Почему RPA становится технологией года?

Прогноз развития RPA в 2019 году

Автоматизация рабочих процессов изменит понимание очередной фазы цифровой трансформации, поскольку эта автоматизация предоставляет другие выгоды для клиентов, проистекающих из более высоких по качеству и надежности услуг, сокращения времени выпуска продуктов и создания привлекательных предложений. Темпы роботизации рабочих процессов RPA (Robotic process automation) возрастают непрерывно, и, в соответствии с прогнозами компании Gartner, бизнес RPA вырастет на 57% в 2020 году. Имеется также ряд других важных прогнозов, которые могут существенно изменить картину роботизации как в наступившем 2019 году так и в ближайшей перспективе.

Доклад опубликован изданием Analytics Insight. Перевод и комментарии для TAdviser подготовлены российским экспертом Александром Бейдером.

1. AI превратит RPA в IPA

Прогноз. Все более широкое применение искусственного интеллекта (AI) уже реальность, и это происходит, не в последнюю очередь, благодаря RPA. AI приобретает все более важное значение, и RPA будет все более тесно интегрироваться с AI, что приведет к созданию качественно другой технологии - интеллектуальной автоматизации процессов (IPA, Intelligent Process Automation). Оценки показывают, что в ближайшие годы более 40% предприятий создадут высокотехнологичных цифровых работников на основе применения IPA. Ожидается, что мировой рынок RPA достигнет $1,7 миллиардов в 2019 году и $2,9 миллиардов – в 2021.

Комментарий. Какие сферы AI будут наиболее востребованы в среде RPA? Если говорить про машинное обучение, то оно уже интенсивно используется вместе с RPA, а именно, при извлечении данных из текстовой информации в целях гибкой настройки на изменяющиеся форматы входных документов. Применимость же иных решений AI относится, скорее, к области покорения дальнего космоса. Хотелось бы, конечно, чтобы AI сам распознавал текст договора чтобы извлечь из него, скажем, условия платежа для проверки разбираемого в RPA входящего счета. Только вот действительно ли увидеть такие чудеса будет возможно хотя бы в 2020 году?

Интересно также отметить имеющиеся на рынке примеры, когда AI требует привлечения профессиональных средств RPA, как в случае приобретения в 2018 году компанией SAP программного обеспечения Contextor для работы совместно с системой Leonardo. Что, несомненно, привлечет дополнительное внимание к технологиям RPA и станет дополнительным стимулом их развития.

2. Централизация победит хаос

Прогноз. В 2019 и в ближайшие последующие годы предприятия будут интенсивно использовать центры по автоматизации для того, чтобы в комплексе решать задачи управления изменениями и рисками, контроля, аудита, безопасности. Эти тенденции приведут к усилению требований к корпоративному регулированию информации (IG, Information Governance), в следствии чего предприятия будут вынуждены увеличивать инвестиции в создание центров автоматизации, построенных на принципах унифицированного программного обеспечения.

Комментарий. Во-первых, крайне приятно видеть, что старые добрые советские термины типа «центральный вычислительный центр» оказались столь актуальны и в 2019 году. Даже если теперь они называются центрами общего обслуживания (ОЦО). Во-вторых, вызывает сильное сомнение надежда авторов прогноза на то, что в России найдется хотя бы одно предприятие, да и во всем остальном мире тоже, способное создать такой идеальный, технически и методологически целостный ОЦО. А, следовательно, под сомнение ставится прогноз, что централизация корпоративной обработки информации станет еще одним стимулом для расширения применения RPA.

3. Продажи лицензий RPA будут падать, а доходы консалтинга – расти

Прогноз. В ближайшие годы объем продаж лицензий RPA будет снижаться и продажа лицензий не будет главным источником генерации прибыли. Рост количества производителей RPA приведет к росту бесплатных пилотов, что скажется на объеме продаваемых лицензий. С другой стороны, ожидается рост доходов консалтинговых компаний, основными источниками которых будет проектирование и документирование процессов, а также пилотные внедрения.

Комментарий. Тенденция к росту доходов консалтеров более высокими темпами, чем доходы производителей, наблюдается не только на рынке RPA. Сомнительно, однако, что основой этого станут пилоты, бесплатные для производителей и платные для консалтеров. Скорее, сыграет свою роль наметившееся изменение политики лицензирования, когда наиболее дальновидные вендоры программных роботов, для завоевания и удержания своей доли рынка, предлагают конкурентные лицензии RPA, а также бесплатные лицензии в тестовых и учебных целях.

Тенденция эта, однако, не так однонаправленна, как кажется. Против нее будет играть практика реализации роботизированных процессов силами сотрудников заказчика, поскольку, в большинстве случаев, понимание особенностей организации конкретного процесса обработки информации в компании будет гораздо более важным, чем компетенции программистов.

4. Автономные роботы уступят неавтономным

Прогноз. Неавтономные (attended) роботы, т.е., роботы, которые функционируют при участии человека, будут применяться в 2019 г все шире, и потеснят автономных, т.е., тех, которые выполняют свою работу без оперативного взаимодействия с человеком. Как считает главный евангелист компании UiPath Гай Киркувуд (Guy Kirkwood), доля промышленно используемых автономных роботов, ранее составлявшая 70%, составит в 2019 году 54%, и далее опустится до 50%. Этот прогноз подтверждается и опытом работы многих отраслей. Таким образом, мы имеем четкий сигнал относительно того, что заказчики готовы внедрять еще больше неавтономных роботов.

Комментарий. Возможно прогноз связан с какими-то особенностями программного обеспечения системы UiPath, которая на январь 2019 года лидирует в аналитических отчетах и поэтому, так или иначе, но к мнению г-на Кирквуда приходится прислушиваться. Неожиданность этого прогноза проистекает из того, что RPA, что абсолютно очевидно, именно в автономном режиме работает наиболее эффективно. Поэтому возможно, что тут речь идет на самом деле об экспансии RPA-решений в те области, где необходимо использовать суждения и квалификацию человека, как, например, в задачах оценки надежности контрагента/клиента.

Таким образом, возможно, будет более правильно говорить не о сужении области применения автономных роботов, а о расширении функциональность традиционных BPM-систем за счет включения RPA-компонента в реализуемые процессы.

5. Государственные органы начнут шире применять RPA

Прогноз. Дни, когда применение RPA было привилегией глобальных и частных компаний, прошли. В ближайшие годы возрастет количество применений RPA в органах бюджетной сферы. Масштабы применения будут все более расширяться по мере того, как органы государственного управления будут видеть влияние RPA на качество и оперативность предоставляемых ими услуг населению.

Комментарий. RPA не имеет никакой отраслевой специфики для своего применения. Влияют только возможности компаний оперативно реагировать на технологические новации. Так что в этом плане госсектор ничем не лучше и не хуже любой другой отрасли. Что касается России, то массового внедрения роботизации в госорганах придется подождать еще некоторое время, пока не появятся отечественные разработки RPA-платформ промышленного уровня.

6. Вовлеченность сотрудников в использование RPA будет возрастать

Прогноз. По мере освоения компаниями появляющихся технологий будет возрастать и количество сотрудников, использующих RPA в своей ежедневной работе. Это приведет к возрастанию вовлеченности сотрудников в цифровизацию процессов своего предприятия.

Комментарий. Непонятно, зачем сотрудников вовлекать в роботизированное процессы, поскольку роботы и без сотрудников справятся с большинством поставленных перед ними задач. Если что и потребуется реально при расширении применения RPA – это удобные средства контроля и мониторинга работы парка роботов. А компании потребуются надлежащим образом обученные и профессиональные сотрудники для выявления процессов, подлежащих роботизации и реализации сценариев роботизации – с минимальным привлечением внешних консультантов либо вообще без оных.

7. Максимум внимания к работе с неструктурированными данными

Прогноз. Поставщики RPA продолжат усиливать функциональность работы с неструктурированными данными, поскольку извлечение информации из них дает очень много преимуществ. Массивы текстов, изображения, электронная почта – это золотая жила, содержащая важную информацию, и многие организации хорошо понимают, как извлечь из этого выгоду. Это заставляет поставщиков RPA внедрять технологии OCR и AI в свои продукты для того, чтобы извлекать необходимые данные из счетов и заказов, а затем передавать эти данные для роботизированной обработки. Считается, что это весьма эффективно и радикально сокращает срок возврата инвестиций.

Комментарий. Действительно, интеграция средств распознавания в роботизированные процессы позволяет существенно повысить ценность целевого решения для его пользователей. Однако не следует ожидать, что RPA вместе с OCR станет единым монолитным решением. Производители RPA это понимают и подходят к этому вопросу по-разному. Некоторые используют условно-бесплатные продукты. Другие -лицензируют хорошо зарекомендовавшие себя промышленные продукты, так, например, UiPath использует средства распознавания от компании ABBYY. Еще один подход, наиболее целостный и интересный с экономической точки зрения, демонстрирует компания Kofax, которая использует в своей RPA-системе собственный продукт для распознавания и извлечения данных - Kofax Transformation Module (KTM).

Для России тема с распознаванием и извлечением данных из входящих счетов, заказов, приемо-передаточных документов и т.д. в контексте RPA, не совсем уж неинтересна, но, определенно, не столь важна, в виду массового использования межкорпоративного юридически значимого документооборота. Крупные российские компании, в своем большинстве, уже пользуются услугами таких сервисов, как Контур, Такском и других. Таким образом, они уже получают стратегически важную бизнес-информацию в структурированном виде. Что, в совокупности с их финансовыми возможностями и очевидной готовности к инновациям, создает очень благоприятные предпосылки для внедрения RPA в этих компаниях.

8. Рынок туда ожидают перемены

Прогноз. Автоматизация влияет на требования к персоналу и занятость населения. Прогнозы уверенно показывают, что в среднесрочной перспективе не менее половины рабочих мест могут быть ликвидированы благодаря внедрению автоматизированных процессов. Тем не менее, выявленные в последнее время тренды говорят о том, что сотрудники могут взаимодействовать с роботами в рамках автоматизированных процессов, и что цифровая экономика будет стимулировать создание рабочих мест для проектировщиков и других специалистов в области RPA и AI, задачами которых будет решение бизнес-задач, улучшение пользовательских интерфейсов роботов, настройка чат-ботов, и т.д.

Комментарий. Тенденция ликвидации рабочих мест вследствие автоматизации характерна, увы, не только для промышленных производств. Изменения коснутся также и сферы обработки бизнес-информации, каковая, собственно, и является главной, если не единственной, сферой применения RPA. Так, выпущенный Агентством стратегических инициатив совместно с Московской школой управления Сколково Атлас профессий atlas100.ru предсказывает, что до 2030 года исчезнут 57 профессий, однако, появятся 186 новых, в обоих случаях, в том числе, и рабочих, и интеллектуальных.

RPA развивается по принципу ядерной реакции. В соответствии с результатами исследования, проведенного Information Services Group, в мире спрос на профессионалов RPA стремительно растет: число вакансий с 2016 по 2018 год выросло в 15 раз, и ожидается дальнейший рост на 100% к 2020 году. Аналогичные тенденции наблюдаются и в России.

9. Потребуются инвестиции для создания центров экспертизы

Прогноз. Эксперты предсказывают, что к 2020 году более 40% предприятий будут иметь центры автоматизации и будут инвестировать в центры экспертизы или централизованные координирующие центры. Центры экспертизы будут отвечать за анализ автоматизированных технологий и выявлять из них наиболее соответствующие стоящим перед ними бизнес-задачам, при этом внедряя лучшие бизнес-практики, интеграционные решения и единые технические политики.

Комментарий. В России центры-экспертизы уже очень распространенная практика среди крупных компаний, и, хотя достоверная статистика отсутствует, в России показатель 40% для таких компаний уже совершенно определенно заметно превышен.

Массовое внедрение RPA потребует серьезной аналитической и проектной работы, и, наряду с внедрением систем класса ERP и EIM, существенно повлияет как на организацию бизнеса в целом, так и, в частности, на корпоративные правила обработки бизнес-информации. Что, собственно, и является содержанием цифрового преобразования бизнеса. Совершенно очевидно, что, без созданием центров компетенции по тематике RPA, такая работа не сможет быть успешной.

10. Распространение чат-ботов

Прогноз. Интерфейсы для голосового общения станут все более распространенными и доступными, и это будет означать очередную волну распространяя RPA. В 2019 и в ближайшие последующие годы мы станем свидетелями того, что продукты, поддерживающие голосовое общение с пользователями станут промышленной нормой. Распространение чат-ботов будет стимулировать развитие когнитивных технологий, которые, в свою очередь, будут активно влиять на создание и развитие баз корпоративных знаний, необходимых голосовым роботам для формирования ими полных и информативных ответов клиентам.

Комментарий. Голосовые роботы уже находят свое место для обеспечения коммуникаций с клиентами, нуждающимися в технической поддержке. Однако, пока еще такое взаимодействие может вызывать у клиента, в большинстве случаев, только улыбку, если не раздражение^[6]. Ну что ж, будем терпеливы. Первые автомобили и их водители тоже были дежурным поводом для насмешек.

Все самое интересное в области RPA только начинается!

2018

Рост рынка на 63,1% до $846 млн. Крупнейшие производители

В 2018 году глобальные продажи программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA) достигли $846 млн, увеличившись на 63,1%. Такие данные 24 июня 2019 года привели в аналитической компании Gartner.

Итоговая оценка рынка оказалась выше прогноза — в ноябре 2018 года ожидалась выручка в размере $680 млн по итогам 2018-го.

Вице-президент по исследованиям Gartner Фабрицио Бискотти (Fabrizio Biscotti) объяснил обновлённые более высокими данные «потребностью в цифровом бизнесе» и поиском в компаниях «прямых» способов обработки данных.

Конкуренция на рынке RPA обостряется. У 9 из 10 производителей изменились места в рейтинге в 2018 году. На пятерку лидеров пришлось 47% продаж рассматриваемого софта. У компаний Kofax (6-е место по итогам 2018 года) и NTT-AT (7-е) реализация продуктов увеличилась на 256,6% и 480,9% соответственно.

Крупнейшие производители решений RPA, данные Gartner

Самый сильный рывок сделала компания UiPath, у которой доходы на рынке RPA-решений в 2018 году подскочили на 629,5% относительно 2017-го (до $114,8 млн). UiPath с долей в размере 13,6% взобралась с пятой на первую позицию в списке крупнейших производителей рассматриваемого ПО.

Значительные изменения в позициях поставщиков продуктов для роботизированной автоматизации процессов обусловлено достаточно небольшим объёмом рынка, на котором сохраняются большой потенциал роста и возможности для компаний.

Крупнейшим регионом сбыта программ класса RPA осталась Северная Америка, на которую пришлось 51% спроса в 2018 году. Вместе с тем её доля в общем объёме рынка уменьшилась на 2 процентных по сравнению с 2017 годом.

На втором месте по расходам на RPA-решения находится Западная Европа с 23-процентным показателем. Топ-3 замкнула Япония, зафиксировавшая рост продаж на 124%.

Это показывает, что программное обеспечение RPA привлекает компании по всему миру благодаря более быстрому циклу внедрения по сравнению с другими вариантами, такими как платформы управления бизнес-процессами и аутсорсинг бизнес-процессов, — отметил Бискотти.

В исследовании говорится, что роботизированная автоматизация процессов встречается во всех отраслях, но чаще всего такое ПО используют банки, страховые компании, телекоммуникационные и энергетические компании. У этих представителей бизнеса, как правило, много устаревших систем, поэтому они выбирают решения RPA для интеграции функций.

Возможность интеграции устаревших систем является ключевым фактором для RPA-проектов. Используя эту технологию, организации могут оперативно ускорить свои инициативы по цифровой трансформации, одновременно получая доходы от прошлых инвестиций в технологии, — указывает Фабрицио Бискотти.

По прогнозам Gartner, в 2019 году объём рынка софта RPA достигнет $1,3 млрд, а через три года ситуация на нём кардинально поменяется. Дело в том, что софтверные гиганты, вроде IBM, Microsoft и SAP, сотрудничают или покупают разработчиков RPA-решений, уделяя этому сегменту всё больше внимания и привлекая к нему свои обширные базы клиентов.

В то же время новые игроки пользуются возможностью адаптировать традиционные возможности RPA к требованиям цифрового бизнеса, таким как обработка потока событий и аналитика в реальном времени.^[7]

Рынок ПО для роботизированной автоматизации процессов взлетел на 63%

Лидирующие пока игроки столкнутся с растущей конкуренцией, поскольку новые участники будут продолжать выходить на рынок, чья быстрая эволюция размывает границы, отличающие RPA от других технологий автоматизации, таких как оптическое распознавание символов и искусственный интеллект, — полагает аналитик Gartner.

Рост рынка на 57% до $680 млн — Gartner

13 ноября 2018 года аналитическая компания Gartner опубликовала результаты исследования рынка программного обеспечения для роботизированной автоматизации процессов (RPA). Согласно предварительным данным, в 2018 году мировые расходы на такой софт составят $680 млн, увеличившись на 58% относительно предыдущего года. К 2022-му продажи будут измеряться $2,4 млрд, прогнозируют эксперты.

Работающие с конечными пользователями организации внедряют технологию RPA в качестве быстрого и легкого средства автоматизации задач, требующих ручного труда, — говорит вице-президент Gartner Кэти Торнбом (Cathy Tornbohm). — Некоторые сотрудники будут продолжать выполнять рутинные задачи, которые требуют от них ручной вырезки, вставки и изменения данных. Но, когда RPA-инструменты выполняют эти действия, предел ошибок сокращается, а качество данных увеличивается.

Рынок ПО для роботизированной автоматизации процессов в 2018 году оценили в $680 млн

Больше всего такое ПО внедряют банки, страховые компании, телекоммуникационные операторы, электроэнергетические компании, компании газо- и водоснабжения общего пользования. Такие клиенты, как правило, стремятся объединить различные элементы своих бухгалтерских и HR-систем и обращаются к решениям RPA для автоматизации действующих ручных задач или процессов либо для автоматизации функций старых систем, отметила Торнбом.

В Gartner считают, что к концу 2018 года около 60% компаний с выручкой от $1 млрд будут использовать у себя RPA-инструменты, а к концу 2022-го этот показатель достигнет 85%. Такая динамика внедрения, по словам Кэти Торнбом, будет обусловлена падением цен на такое программное обеспечение (к 2019 году оно должно подешеветь в среднем на 10-15%) и ожиданиями бизнеса улучшения финансовых показателей благодаря таким технологиям. В частности, компании рассчитывают за счет RPA уменьшить расходы, повысить безошибочность работы людей и улучшить соблюдение нормативных и других требований.

Однако в Gartner предупреждают, что RPA не является универсальной технологией, и бывают случаи, когда более высокие результаты могут дать альтернативные методы автоматизации. Системы RPA полезны, если для автоматизации задач или процессов нужны структурированные данные, если требуется автоматизировать работу с устаревшими системами и наладить связь с внешними системами, которую невозможно реализовать другими способами.^[8]

Вместе с тем будет функциональность технологий роботизированной автоматизации процессов будет непрерывно совершенствоваться — уже в 2018 году разработчики активно интегрируют в RPA технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

1950-е: Истоки зарождения RPA-автоматизации

Неотъемлемой частью технологии роботизации является способность к самообучению и развитые когнитивные функции, позволяющие программному гуманоиду разумно выбирать нужные решения и осуществлять управление бизнес-процессами. Первые примеры применения подобных технологий связывают с именем Артура Самуэля (Arthur Samuel) из компании IBM. Свои исследования в области развития основ искусственного интеллекта и машинного обучения он проводил в 1952 году, занимаясь развитием обучаемых компьютеров. Созданные им алгоритмы и базовые принципы прошли проверку на примере исследовательской работы по созданию компьютерной программы игры в шашки (Checkers)^[9].

В основе созданного Самуэлем программного механизма лежало дерево поиска игровых позиций. Ученый не делал ставку на простой перебор всех возможных вариантов с расчетом цепей, он понимал, что такой подход расточителен и не сможет применяться на практике. Самуэль развивал сложную полиноминальную оценочную функцию, учитывая текущую позицию, число шашек на каждой стороне, число дамок, наличие «вилок» и т. д. В итоге он пришел к созданию модели, которая не требовала избыточных расчетов. Эти алгоритмы стали основой для дальнейшего развития теории нейронных сетей, а те, в свою очередь, ─ основой для создания роботизированных систем.

Первая искусственная нейронная сеть «Перцептрон» и первый нейрокомпьютер «МАРК-1» появились в 1957 году благодаря работам Фрэнка Розенблатта (Frank Rosenblatt) . Он предложил математическую модель, имитирующую работу человеческого мозга. Позднее «Перцептрон» был назван «эмбрионом электронного компьютера, который в будущем сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование».

Вторая крупная волна разработок в области роботизации произошла во второй половине 1990-х годов и была связана с развитием технологии автоматического чтения контента с экрана дисплеев. Новая технология получила название «скрапинг» (scraping), благодаря ей информация, собранная автоматически с веб-сайтов или из интерфейса программ, переносилась в другие документы или использовалась для запуска приложений. Ранее только человек (оператор) мог выполнять такие операции.