По мере того как предприятия стремятся к цифровой трансформации, интеллектуальная оркестрация все чаще сочетает агентный ИИ с детерминированным исполнением, позволяя ИИ принимать решения на основе правил, не заменяя их. Такое сочетание позволяет организациям справляться с более сложными решениями и исключениями в рамках бизнес-процессов.

Основные выводы

Цифровая автоматизация процессов расширяет возможности управления бизнес-процессами за счет использования low-code инструментов, ИИ и автоматизации для оркестрации рабочих процессов в нескольких приложениях и системах.
Основное внимание уделяется сквозным процессам, объединяющим отдельные задачи и этапы передачи данных в скоординированные рабочие процессы, а не автоматизации изолированных действий.
Low-code платформы делают автоматизацию более доступной, позволяя бизнес-пользователям и «гражданским разработчикам» создавать и адаптировать рабочие процессы с меньшей зависимостью от традиционной разработки программного обеспечения.
Она дополняет ботов, ориентированных на задачи, и ИИ, используя детерминированные правила для рутинных операций, в то время как ИИ поддерживает принятие решений, обработку исключений и неструктурированных данных.
Целью является более широкая цифровая трансформация, повышение операционной эффективности при одновременном создании более быстрого и качественного взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

DPA использует инструменты low-code разработки для автоматизации и оркестрации процессов, охватывающих несколько приложений, фокусируясь на сквозных рабочих процессах, а не на изолированных задачах. Этот термин был введен Forrester Research в 2017 году для описания перехода от громоздких устаревших пакетов ПО к более гибкой low-code оркестрации.

Современная DPA объединяет четыре основных строительных блока: low-code платформы, механизмы оркестрации рабочих процессов, искусственный интеллект и роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Вместе эти технологии позволяют организациям координировать работу между приложениями, которые исторически функционировали изолированно. Интерфейсы прикладного программирования (API) могут напрямую соединять современные приложения, в то время как программные боты могут взаимодействовать с системами, в которых отсутствуют API или другие методы интеграции. ИИ может интерпретировать информацию и поддерживать принятие решений в рамках рабочего процесса.

Low-code интерфейсы дополнительно расширяют круг лиц, которые могут участвовать в автоматизации. Вместо того чтобы требовать от разработчиков написания кода для каждой автоматизации рабочего процесса с нуля, уполномоченные «гражданские разработчики» могут использовать визуальные инструменты с функцией перетаскивания (drag-and-drop) для проектирования и изменения процессов, работая при этом в рамках стандартов корпоративного управления.

DPA Deep против DPA Wide: концепция Forrester

Существует два различных уровня этого подхода, которые Forrester Research разделяет на технологии DPA Deep и DPA Wide.

Уровень Deep представляет собой эволюцию устаревших платформ в облачные low-code системы, способные управлять сложными, насыщенными интеграциями корпоративными процессами. Уровень Wide делает упор на более легкие и доступные инструменты, которые позволяют более широким группам бизнес-пользователей автоматизировать относительно простые рабочие процессы.

Это различие помогает организациям сопоставлять технологии со сложностью процессов. Критически важный рабочий процесс, охватывающий несколько корпоративных систем, может потребовать возможностей Deep, в то время как ведомственные рабочие процессы могут выиграть от инструментов Wide, которые расширяют возможности «гражданских разработчиков».

Различия между уровнями автоматизации

Сквозная оркестрация, управление устаревшими процессами и боты для выполнения задач решают разные уровни задач по улучшению. Современная оркестрация эволюционировала из BPM и может включать программных ботов в качестве компонентов исполнения в рамках более крупных рабочих процессов. Вместо того чтобы конкурировать, эти технологии все чаще работают вместе.

BPM

DPA

RPA

Область применения

Сквозные бизнес-процессы

Сквозные цифровые рабочие процессы

Автоматизация задач

Фокус

Управление и оптимизация процессов

Цифровая оркестрация и опыт

Выполнение повторяющихся задач

Технология

Модели процессов, правила, BPM-пакеты

Low-code, оркестрация, ИИ, API, RPA

Программные боты и правила

Лучшее применение

Сложные бизнес-процессы

Цифровые рабочие процессы между приложениями

Повторяющиеся задачи с большим объемом

Эволюция от традиционного управления рабочими процессами: DPA против BPM

Основное различие между DPA и BPM заключается в том, как процессы оцифровываются и реализуются. BPM традиционно фокусируется на моделировании, управлении и оптимизации бизнес-процессов, в то время как DPA расширяет эти принципы с помощью low-code разработки, ИИ, современных интеграций и цифрового опыта. DPA не исключает управление бизнес-процессами. Она модернизирует и расширяет многие из его фундаментальных концепций.

Различия в области применения и исполнения: DPA против RPA

Ключевое различие между DPA и RPA заключается в охвате. Роботизированная автоматизация процессов обычно автоматизирует конкретные повторяющиеся задачи, имитируя взаимодействие человека с программным обеспечением, в то время как DPA оркестрирует полную автоматизацию рабочих процессов, охватывающую приложения, людей, данные и средства автоматизации.

Основные преимущества цифровой автоматизации процессов

DPA обеспечивает операционную эффективность, экономию затрат, сокращение количества ручных ошибок, улучшение качества обслуживания клиентов и большую масштабируемость за счет оцифровки сквозных рабочих процессов и объединения изолированных систем. Это снижает количество ошибок при ручном вводе данных и оптимизирует взаимодействие с клиентами и сотрудниками.

Ключевые преимущества включают:

Повышение операционной эффективности и производительности. Автоматизация рабочих процессов сокращает количество повторяющихся операций по вводу данных и переключению между системами, давая сотрудникам больше времени для более ценной работы.
Снижение операционных расходов. Обработка в режиме реального времени позволяет организациям справляться с большими объемами транзакций без соответствующего увеличения ручного труда.
Повышение точности и соответствия требованиям. Стандартизированные процессы могут уменьшить количество ручных ошибок, создавая при этом последовательные рабочие процессы и контрольные журналы, что особенно важно в финансовых услугах, здравоохранении и других регулируемых отраслях.
Улучшение клиентского опыта. Сквозная обработка сокращает задержки между запросами клиентов и их выполнением.
Большая масштабируемость. Цифровые рабочие процессы позволяют компаниям справляться с увеличением объемов транзакций без увеличения численности персонала.

Потенциальные выгоды могут быть значительными. Один телекоммуникационный клиент достиг 108-кратного повышения эффективности операций по взысканию задолженности и экономил 635 000 долларов в месяц на ручных часах благодаря 102 автоматизациям.

Распространенные примеры и варианты использования

Распространенные варианты использования DPA включают адаптацию клиентов, управление счетами и закупками, выполнение заказов и обработку запросов самообслуживания — процессы, которые охватывают несколько систем и ранее требовали ручной передачи данных.

Адаптация клиентов: DPA может координировать проверки «знай своего клиента» (KYC), создание учетных данных и приветственные сообщения. Соединяя эти этапы, организации могут сократить циклы адаптации. Например, агентное ИИ-решение для адаптации сокращает время проверки KYC/противодействия отмыванию денег (AML) до 60% при сокращении количества ручных ошибок на 50%.
Управление счетами и закупками: автоматизация рабочих процессов может извлекать информацию из счетов, проверять ее на соответствие заказам на закупку, передавать данные между финансовыми системами и системами планирования ресурсов предприятия (ERP), направлять исключения на проверку и инициировать утверждение или оплату.
Выполнение заказов: DPA может подключаться к системам заказов для расчета налогов, создания манифестов и информирования клиентов о статусе отслеживания.

Process Discovery помогает организациям выявлять возможности для сквозной обработки данных, обнаруживая повторяющиеся действия, «узкие места» и неэффективные этапы передачи задач, прежде чем принимать решение о том, что именно следует автоматизировать.

Стимулирование цифровой трансформации с помощью ИИ и оркестрации

Цифровая автоматизация процессов (DPA) связывает ERP, CRM-системы и облачные сервисы через API, применяет аналитику в реальном времени и направляет исключительные ситуации, требующие принятия решений, ИИ-агентам или людям для проверки и утверждения.

Агентный ИИ дополняет этот уровень, а не заменяет его. Детерминированное исполнение продолжает обрабатывать высокообъемные, основанные на правилах этапы рабочего процесса, в то время как агентный ИИ анализирует исключения, неоднозначные входные данные и ситуации, требующие суждения, с которыми логика, основанная на правилах, не может справиться самостоятельно.

Инструменты low-code автоматизации рабочих процессов расширяют этот подход для бизнес-пользователей, позволяя авторизованным «гражданским разработчикам» создавать и корректировать рабочие процессы, не дожидаясь, пока инженерные команды напишут код для каждого изменения.

В этом видео лидеры отрасли Михир Шукла, генеральный директор Automation Anywhere, и Крейг Ле Клэр, вице-президент и главный аналитик Forrester Research, разъясняют ключевые различия между ИИ-агентами, агентным ИИ и автоматизацией процессов. Они исследуют три класса ИИ-агентов и объясняют, почему межфункциональная корпоративная оркестрация является ключом к достижению трансформационного возврата инвестиций (ROI) и операционной эффективности.

Распространенные проблемы внедрения (и способы их избежать)

Самые большие проблемы DPA в процессе эволюции от управления бизнес-процессами (BPM) — это сопротивление изменениям, сложность интеграции с устаревшими системами, нечеткое распределение ответственности за процессы и управление в масштабах всей компании, а не сама технология.

Организации могут снизить эти риски, начав с анализа процессов (process discovery) и определения наиболее ценных рабочих процессов вместо запуска масштабных программ трансформации «одним махом». Пилотные проекты дают возможность продемонстрировать измеримую ценность перед масштабированием. Рекомендации по структурированию этих инициатив можно найти в National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework — добровольном ресурсе для управления интеллектуальными системами.

Не менее важно, что организациям не следует оптимизировать неэффективный рабочий процесс. Оцифровка неэффективной последовательности может просто привести к тому, что неэффективность будет проявляться быстрее. Организациям следует выявить ненужные шаги и неясную ответственность до автоматизации исполнения.

Предприятиям также с самого начала необходимо обеспечить управление для «гражданских разработчиков», ИИ, доступа к данным и исполнения. Наконец, командам следует учитывать «интеграционный долг»: API могут упростить подключение к современным приложениям, но устаревшие системы часто требуют дополнительных стратегий интеграции или использования ботов.

Как Automation Anywhere обеспечивает цифровую автоматизацию процессов корпоративного уровня

Automation Anywhere объединяет оркестрацию рабочих процессов, роботизированную автоматизацию процессов (RPA), ИИ и корпоративное управление для автоматизации процессов в сложных технологических средах.

Система Agentic Process Automation (APA) расширяет возможности автоматизации с помощью ИИ-агентов, способных рассуждать и действовать в рамках рабочих процессов. Процессный движок рассуждений (Process Reasoning Engine) обеспечивает агентное принятие решений для сложных процессов, а Process Discovery помогает организациям выявлять возможности автоматизации рабочих процессов и понимать, как работа на самом деле перемещается между командами и системами.

В совокупности эти возможности позволяют предприятиям сочетать детерминированное исполнение с генеративным и агентным ИИ, поддерживая при этом безопасность, управление и человеческий контроль, необходимые для автоматизации промышленного масштаба.

Заключение: превращение сложности процессов в конкурентное преимущество

С помощью Automation Anywhere предприятия могут превратить устаревшие операции в связные, управляемые данными рабочие процессы. Система Agentic Process Automation (APA) выстраивает последовательность действий ИИ-агентов наряду с детерминированной автоматизацией и действиями людей в рамках сквозных процессов, помогая командам быстрее достигать ценности и обеспечивать более стабильный клиентский и пользовательский опыт.

Цифровая автоматизация процессов эволюционировала из BPM в дисциплину на базе ИИ для оркестрации сквозных рабочих процессов, которые сокращают расходы, уменьшают количество ошибок и повышают качество обслуживания клиентов и сотрудников.

Благодаря приоритизации на основе анализа, строгому управлению и правильной платформе автоматизации предприятия, организации могут объединить DPA, RPA и агентный ИИ, чтобы превратить фрагментированные процессы в фундамент для цифровой трансформации.

Узнайте, как Automation Anywhere может оркестровать сквозные цифровые процессы на вашем предприятии. Закажите персональную демонстрацию, чтобы изучить возможности для повышения эффективности, интеграции и интеллектуальной автоматизации.

Часто задаваемые вопросы

Что такое цифровая автоматизация процессов?

Цифровая автоматизация процессов использует low-code технологии, оркестрацию рабочих процессов, ИИ и автоматизацию для оцифровки сквозных бизнес-процессов. Развиваясь из BPM, DPA соединяет изолированные системы и автоматизирует передачу задач между приложениями, помогая организациям повысить операционную эффективность и создать более быстрый и последовательный опыт для клиентов и сотрудников.

Чем подход DPA отличается от традиционного BPM?

BPM фокусируется в широком смысле на моделировании, управлении и оптимизации бизнес-процессов. DPA развивает BPM, добавляя low-code разработку, ИИ, современные интеграции и кросс-прикладную оркестрацию, позволяя организациям быстрее оцифровывать операции и уделять больше внимания опыту клиентов и сотрудников.

В чем разница между RPA и DPA?

RPA автоматизирует отдельные повторяющиеся задачи, имитируя взаимодействие человека с программным обеспечением. Цифровая автоматизация процессов координирует более крупные сквозные рабочие процессы. DPA может оркестровать работу нескольких ботов наряду с API, ИИ, бизнес-правилами и одобрениями со стороны людей для автоматизации процессов, охватывающих несколько корпоративных систем.

Каковы основные преимущества цифровой автоматизации процессов?

Преимущества цифровой автоматизации процессов включают повышение эффективности, снижение операционных расходов, сокращение количества ручных ошибок, улучшение соответствия требованиям, повышение качества обслуживания клиентов и большую масштабируемость. Соединяя изолированные системы и автоматизируя передачу задач, DPA также освобождает сотрудников от рутинной работы, чтобы они могли сосредоточиться на более ценных задачах.

Каковы распространенные примеры цифровой автоматизации процессов?

Примеры цифровой автоматизации процессов включают адаптацию клиентов (onboarding), управление счетами, закупки, выполнение заказов, обработку претензий и самообслуживание сотрудников. Эти рабочие процессы обычно охватывают несколько приложений и выигрывают от сквозной обработки, которая сокращает ручной ввод данных, переключение между системами и передачу задач между сотрудниками.

Как DPA улучшает клиентский опыт по сравнению с традиционным BPM?

DPA улучшает клиентский опыт за счет предоставления быстрых, персонализированных цифровых взаимодействий через веб-каналы и мобильные приложения, в то время как традиционный BPM фокусируется на моделировании и управлении самим процессом. Внедрение ИИ и low-code пользовательского интерфейса (UX) оптимизирует весь путь клиента.