Cikksorozatunk előző részében azt néztük meg, mit jelentenek az AI as a Service és az RPA as a Service modellek. Ezúttal azt vizsgáljuk, hol és hogyan használható a vállalatok javára. Talán nem meglepő a rövid válasz: egyes eszközök helyett teljes folyamatok automatizálásával várható jó eredmény.

A leggyakoribb belépési pontok

A legtöbb vállalatnál még mindig manuálisan történik a számlák feldolgozása: adatrögzítés, ellenőrzés, könyvelés. Az olyan megoldások, mint az Azure Form Recognizer vagy a Google Document AI képesek automatikusan kinyerni a számlaadatokat, míg RPA-eszközök (például a UiPath vagy az Automation Anywhere) ezeket az adatokat be is viszik az ERP-rendszerbe. Az IBM szerint az ilyen típusú automatizáció akár 40-60 százalékkal csökkentheti a feldolgozási időt, miközben a hibaarány is jelentősen visszaesik.

Egy modern AIaaS-alapú ügyfélszolgálat - például Azure OpenAI vagy Google Dialogflow használatával - képes értelmezni a kéréseket, míg a háttérben RPA botok végzik az adatlekérést több rendszerből. Egy e-kereskedelmi környezetben ez azt jelenti, hogy a chatbot nemcsak megmondja, hol a csomag, hanem automatikusan lekérdezi a logisztikai rendszerből az aktuális státuszt. Az IBM elemzései alapján az ilyen megoldások az ügyfélszolgálati terhelés akár 30%-át is levehetik az emberi operátorokról.

Egy új munkatárs beléptetése tipikusan több rendszer érintését igényli: HR, IT, jogosultságkezelés, bérszámfejtés. RPAaaS megoldásokkal ezek a lépések automatizálhatók: a bot létrehozza a felhasználói fiókokat, kiosztja a hozzáféréseket, és rögzíti az adatokat a szükséges rendszerekben. MI-alapú dokumentumfeldolgozás (például CV-k vagy szerződések feldolgozása) tovább gyorsítja a folyamatot. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy az onboarding ideje napokról órákra csökkenhet.

Order-to-cash, pénzügyi jelentések és audit

Az egyik legnagyobb üzleti hatás az úgynevezett order-to-cash (O2C) folyamat automatizálásában jelenik meg. Ide tartozik a rendelés feldolgozása, a számlázás és a fizetések követése. RPA segítségével automatizálható a rendelésrögzítés és a számlázás, míg az MI modellek azonosíthatják a fizetési anomáliákat. Egyes vállalatoknál ez a megközelítés érezhetően csökkenti a kintlévőségek idejét, ami közvetlenül javítja a cash flow-t.

A pénzügyi riportok elkészítése sok helyen még mindig Excel-alapokon nyugvó manuális folyamat. RPA botok ugyanakkor képesek különböző rendszerekből (ERP, BI, CRM) összegyűjteni az adatokat, majd strukturált riportokat készíteni. Erre épülhet MI-alapú szöveggenerálás, amely automatikusan összefoglalja az eredményeket. Az eredmény: gyorsabb zárási ciklusok és kevesebb manuális hiba.

Szabályozott iparágakban - például pénzügy vagy egészségügy - az auditálhatóság és a megfelelés kulcskérdés. RPA segítségével automatizálható az auditnaplók létrehozása és a jelentések elkészítése, míg az MI modellek képesek kiszűrni az anomáliákat vagy gyanús tranzakciókat. Ez a kockázatcsökkentés mellett jó hatással van az auditfolyamatok sebességére is.

Hol érdemes kezdeni?

Az AIaaS és az RPAaaS önmagukban ritkán jelentenek megoldást. Az igazi érték akkor jelenik meg, amikor egy teljes folyamat automatizálódik, ahol a mesterséges intelligencia értelmez és döntést támogat, az RPA pedig végrehajt. A legtöbb vállalatnál ezek a projektek a back office-ban indulnak - például pénzügy vagy HR területen -, és csak később jelennek meg az ügyféloldali folyamatokban.

A tapasztalatok szerint a leggyorsabban megtérülő területek a számlafeldolgozás, a jelentéskészítés (riporting) automatizálása és a HR adminisztráció. Ezek a szegmensek az RPA bevezetésben együtt nagyjából 70 százalékos részesedést képviselnek. A vállalatok 6-9 hónapos megtérülési idővel számolhatnak, a költségek pedig akár 25-50 százalékkal csökkenhetnek, így a fenti három terület az alacsonyan csüngő gyümölcsök tipikus példájának számít.

Következő cikkünkben mutatjuk meg, hogyan kell jól hozzáfogni a bevezetéshez és mit kell tenni annak érdekében, hogy az üzemeltetés is minél zökkenőmentesebb legyen.

Ez a cikk független szerkesztőségi tartalom, mely a One Solutions támogatásával készült. Részletek »