Merhaba teknoloji severler, bu yazımızda Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve Yapay Zeka (AI) arasında farkı anlatmaya çalışacağız.
RPA, insan eylemlerini taklit eden bir yazılım robotudur, oysa AI, insan zekasının makineler tarafından simülasyonudur.
IEEE Standardı 2755
İlk olarak, bazı tanımlar, çeşitli endüstri katılımcıları tarafından yönetilen IEEE Standartları Derneği (IEEE SA), Haziran 2017'de Akıllı Süreç Otomasyonunda Terimler ve Kavramlar için IEEE Kılavuzunu yayınladı . Bu standardın amacı, terminolojilerin kullanımında açıklık ve tutarlılığı teşvik etmektir. bu hala gelişmekte olan endüstride.
IEEE SA'ya göre, RPA, bir veya daha fazla ilgisiz yazılım sistemindeki bir veya daha fazla ilgisiz yazılım sistemindeki bir işlem kombinasyonunun otonom bir şekilde yürütülmesini tamamlamak için iş kurallarını ve önceden tanımlanmış etkinlik koreografisini kullanan "önceden yapılandırılmış bir yazılım örneğinin kullanılması anlamına gelir. insan istisnası yönetimi içeren bir sonuç veya hizmet. "
Yapay zeka, "insan kabiliyetinde veya üzerinde içgörüler ve analitik üreten bilişsel otomasyon, makine öğrenimi (ML), akıl yürütme, hipotez oluşturma ve analiz, doğal dil işleme ve kasıtlı algoritma mutasyonunun birleşimidir."
Ağız dolusu geliyor mu?
Basit olması için, RPA'yı insan eylemlerini taklit eden bir yazılım robotu olarak düşünebilirsiniz, oysa AI insan zekasının makineler tarafından simülasyonuyla ilgilenir.
Akıllı Otomasyon
İki teknoloji arasındaki farklılıklara girmeden önce, RPA ve AI'nın, IA olarak bilinen bir sürekliliğin farklı uçlarından başka bir şey olmadığını anlamak önemlidir.
Düşünmeye karşı yapmak
En temel düzeyde, RPA "yapmak" ile ilişkilendirilirken, AI ve ML sırasıyla "düşünme" ve "öğrenme" ile ilgilidir.
Ya da beyne karşı kaslı olun, isterseniz.
Fatura işlemeyi örnek olarak kullanalım.
Tedarikçileriniz size elektronik faturaları e-posta ile gönderir, faturaları bir klasöre indirirsiniz, ilgili bilgileri faturalardan alırsınız ve son olarak muhasebe yazılımınızda faturaları yaratırsınız.
https://www.youtube.com/watch?v=ShdaSYcNKYw
Bu senaryoda, RPA, e-postaları alma (basitlik için, geri alma, e-postanın konusuna bağlıdır), ekleri (yani faturalar) tanımlanmış bir klasöre indirmeye ve muhasebe yazılımında faturaları oluşturmaya (esas olarak kopyalama ve yapıştırma işlemleri aracılığıyla).
Öte yandan, AI'nın faturaları akıllıca "okuması" ve fatura numarası, tedarikçi adı, fatura vade tarihi, ürün açıklaması, ödenmesi gereken tutarlar ve daha fazlası gibi ilgili bilgileri çıkarması gerekir.
Bu neden böyle?
Bunun nedeni, faturaların temelde yapılandırılmamış veya en iyi ihtimalle yarı yapılandırılmış veriler olmasıdır. Örneğin, farklı tedarikçilerin farklı fatura şablonları ve biçimleri vardır. Ayrıca, farklı faturalarda değişen sayıda satır öğesi vardır.
RPA'daki her etkinliğin açıkça programlanması veya komut dosyası oluşturulması gerektiğinden, bota alınan her fatura için ilgili bilgileri tam olarak nereden çıkaracağını öğretmek pratik olarak imkansızdır. Bu nedenle, bir insanın yapacağı gibi, yapay zekanın faturayı akıllıca deşifre etmesi ihtiyacı.
Emin olmak için, fatura işlemlerini yalnızca RPA aracılığıyla yürütmek mümkündür. Bu durumda, genellikle katılımlı otomasyon olarak bilinen şeyi devreye alacağız.
Katılımlı otomasyon veya Robotik Masaüstü Otomasyonu (RDA), insan çalışanlarınızla el ele çalışan sanal bir asistan gibidir.
Örneğimize geri dönersek, faturalar indirildikten sonra, gerekli bilgileri almaya çalışacak bir Optik Karakter Tanıma (OCR) yazılımından geçirilecekler. Bir insan operatörü daha sonra, sistemdeki faturaları oluşturmak için işi RPA botuna geri vermeden önce bu bilgileri doğrulayacaktır.
Bu nedenle, bir RPA ve AI çözümü kullanmanın en önemli avantajı, doğrudan işleme yoluyla (minimum insan müdahalesi ile) başarabilmenizdir. Olumsuz yönler, artan maliyetler ve proje karmaşıklığıdır.
Süreç merkezli mi yoksa Veri merkezli mi?
RPA ve AI arasındaki bir diğer önemli fark, odak noktalarında yatmaktadır.
RPA, büyük ölçüde süreç odaklıdır - tamamen, tipik olarak birden çok, farklı BT sistemleriyle etkileşim gerektiren tekrarlayan, kural tabanlı süreçleri otomatikleştirmekle ilgilidir. RPA uygulamaları için, mevcut "olduğu gibi" süreci haritalamak ve bunları Süreç Tanımlama Belgesinde (PDD) belgelemek için süreç keşif atölyeleri genellikle bir ön koşuldur.
Öte yandan AI, tamamen kaliteli verilerle ilgilidir.
Fatura işleme örneğimiz için, ML algoritmalarımızı eğitmek için yeterli örnek fatura bulmakla ilgileneceğiz, örneklerimizin kaliteli olmasını (özellikle faturalar tarandıysa) ve faturaların veri setini temsil ettiğinden emin olacağız. diğerleri.
Bundan sonra görev, uygun bir makine öğrenimi algoritması seçmek ve ardından algoritmayı, diğer yeni faturaları bir insanın yapabileceğinden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanıyabilmesi için yeterince eğitmektir.
Dijital Merdivenlerden Akıllı Otomasyona
Günün sonunda, RPA ve AI, kuruluşunuzun dijital dönüşümüne yardımcı olmak için kullanabileceğiniz değerli araç kitleridir.
RPA veya AI (veya her ikisini) uygulama seçimi gerçekten sizin özel kullanım durumunuza bağlıdır ve "amaca uygunluğun" sağlanması anahtardır.
RPA örneğinde, birçok kuruluş "düşük asılı meyveleri" yakalamak istemek, hızlı uygulama ve pazara sunma süresi (genellikle birkaç hafta veya ay içinde), düşük maliyetler ve karmaşıklıklar ve diğerleri gibi nedenlerden bahsetmiştir.
Ve birçoğu, akıllı otomasyona giden dijital merdivenlerde ilk adım olarak RPA'yı kullanarak akıllıca bahse giriyor.
Bu makalenin size RPA ve AI'nın ne olduğu konusunda daha fazla netlik sağladığını umuyoruz ve sizi kendi akıllı otomasyon yolculuğunuzda ağırlamayı dört gözle bekliyoruz.
İyi otomatikleştirme.
Bu makale ilk olarak Robotik Süreç Otomasyonu blog dizimizde yayınlandı.
RPA ve AI / ML ile ilgili deneyiminiz nedir? Bunları aşağıdaki yorumlarda paylaşın.