RPA-роботизация: будущее ИТ-экосистемы?
Курс на цифровизацию экономики, которому следует Россия вместе со всем миром уже на протяжении нескольких лет, вызвал большой интерес к теме, неизбежно возникающей вслед, – роботизации. Что это такое – угроза или помощь?
Первым делом заговорили о том, что впереди нас ждет массовый выпуск человекообразных роботов. Похожие устройства стали появляться повсюду, они неизменно встречали посетителей выставок, – однако вряд ли руководители компаний воспринимали это всерьез. Появится такой робот при входе в офис – какая польза? Нужно считать баланс, нужно вести переговоры с заказчиками. Этот милый механизированный болванчик навряд ли быстро научится выполнять рутинные офисные операции.
В то же время никто не отрицал возможности массового применения механизированных роботов в производстве – на конвейерной сборке, на складах, в торговле. Однако было очевидно: роботы-мутанты ориентированы больше на выполнение механических операций, а не офисных, которые, хотя и являются рутинными, но требуют определенных умственных навыков, которые на тот момент мог предоставить только сотрудник-человек.
Предчувствие, что начинает происходить что-то интересное, появилось, когда на арену вышли программные роботы. Многие столкнулись с ними на примере чатов в мессенджерах или на сайтах, когда вместо человека появилась некая «меня зовут Илона, чем я могу вам помочь?». Позднее они узнали, что нечто похожее на роботизацию создается как отдельное направление в программных разработках, получив название RPA (Robotic Process Automation).
RPA — это компьютерная программа, которая способна работать с теми же системами и приложениями, с которыми работает обычно человек: реагировать на события, происходящие в подконтрольных работающих программных системах, и выбирать логически верные решения, и точно так же использует мышь и клавиатуру. И позволяет тем самым заменить человека во многих ситуациях. Но для этого RPA-робот должен пройти курс обучения, в результате он сможет научиться автоматизировать любую работу.
Однако есть и отличия. Человек в своей работе руководствуется инструкциями и своим опытом, который постоянно расширяется. Робот же опирается только на ранее созданные правила – их можно гибко изменять с учетом модернизации ИТ-экосистемы. Но мыслить робот не умеет, во всяком случае пока…
Такая автоматизация избавляет от ошибок, которые неминуемо встречаются в работе человека. Но внедрение роботов не предполагает, что люди перестанут работать, – наоборот, они способствуют тому, чтобы сотрудники переходили на интеллектуальные виды деятельности, а рутинные, утомительные операции передаются под управление RPA-механизмов.
RPA можно интегрировать в ИТ-структуру практически любой компании для автоматизации различных бизнес-задач. Источник: компания «Первый Бит»
Почему RPA-робот лучше человека?
Если отвлечься от хайпа, возникшего вокруг цифровизации, то любой руководитель компании неизбежно задает себе вопрос: а нужен ли робот, если и без него обходились раньше? Постараемся развеять эти сомнения и приведем соответствующие доводы, доказывающие полезность роботизации.
Прежде всего, легкость переобучения. Бизнес – это живой организм, в котором постоянно происходят всевозможные изменения. Их необходимо учитывать в работе сотрудников, принимать адаптивные решения при работе с программами. Это также имеет и негативные последствия, в коллективах возникают сложные взаимоотношения: в случае выявления ошибок очень трудно найти не только виновных, но и принимать ответные решения, помогающие уберечься от повторения ошибок. Забывчивость сотрудников, утомляемость, уход специалиста – все это может привести к повторным сбоям.
Современные RPA-роботы помогают устранить эти проблемы. Конечно, их настройка требует привлечения программиста, зато после внесения изменений в алгоритме работы робота можно не волноваться – о произошедших изменениях больше никто не забудет. Учитывая, что в новейших моделях RPA-систем настройку может производить бизнес-аналитик без привлечения программиста, это особенно удобно.
В отличие от человека, RPA-робот будет исправно работать 24 часа в сутки – без перерыва на обед, без отпуска или ухода на больничный, будет продолжать работать даже ночью. Учитывая, что программному роботу не нужно выделять даже рабочее место в офисе, дополнительная экономия очевидна.
Однако самое главное достоинство RPA-технологии – высокое качество его работы. Правильно настроенный робот работает без ошибок, четко выполняет все намеченные команды, ведет журнал своих действий, позволяет легко восстановить время и причины отклонений, исправляет ошибки в алгоритмах бизнес-обработки, которые также не редкость.
Большим достоинством RPA-автоматизации является также то, что для ее внедрения нет необходимости пересмотра ИТ-структуры компании. Робот будет встроен или сможет работать поверх уже работающих прикладных программ. Это случится уже через один-два месяца – приблизительно такова продолжительность типовых RPA-проектов даже в крупных компаниях.
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).
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.
Артур Самуэль работает со своей программой Checkers
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.
Где можно применять RPA-автоматизацию?
-
Роботизация на базе RPA может быть применена в самых разных отраслях. Назовем лишь некоторые примеры, где она может быстро принести существенный эффект:
-
Работа с данными: копирование и обработка экранных данных, заполнение форм ввода в приложениях, прямая запись в базы данных.
-
Работа с электронной почтой: открытие и обработка E-mail-сообщений и прикрепленных файлов, копирование, сохранение и перемещение файлов и папок в хранилище и автоматизированная передача адресатам.
-
Работа с документами офисных приложений, анализ содержащейся в них информации и выгрузка ее с формированием структурированных массивов данных.
-
Распознавание и извлечение данных из файлов с изображениями.
-
Сбор данных из социальных сетей, получение на их базе статистики и ее анализ.
-
Работа в бизнес-приложениях, требующих учета принятых правил бизнес-логики и особенностей применений бизнес-функции в самих приложениях.
-
Выгрузка и обработка данных из различных прикладных бизнес-систем, ее анализ и переформатирование, подготовка отчетов, размещение сводной или выборочной информации на информационных панелях.
-
Выполнение сложных рутинных операций, связанных с вводом или переносом данных между системами.
-
Проведение сложных вычислений, анализ и обработка информации с использованием элементов искусственного интеллекта и машинного обучения.
-
Анализ и консолидация данных, полученных из различных источников.
Это список можно продолжить.
RPA в мире и России
Интенсивные инициативные разработки RPA-продуктов в мире стали проводиться с начала 2000-х годов. Первые RPA-системы появились на рынке уже во второй половине десятилетия. В дальнейшем они дорабатывались с учетом опыта пилотных внедрений в компаниях всех уровней ─ от малого бизнеса SOHO до крупных корпораций. В результате уже к середине 2010-х был создан развитый рынок RPA-продуктов и начался процесс их широкого внедрения в бизнесе.
Прошедший, 2019 год стал переломным, сделали недавно вывод эксперты Deloitte Insights. Такую же точку зрения высказали аналитики Gartner, выпустив летом прошлого года исследование «Gartner Magic Quadrant for RPA Software 2019»: согласно их оценкам, мировой рынок RPA достиг к концу 2019 года $1,3 млрд. А по прогнозам экспертов McKinsey & Co, к 2025 году рост рынка средств автоматизации, в число которых входят и RPA, достигнет $6,7 трлн: технология RPA названа «главным двигателем» программной автоматизации в мире.
Лучшие продукты категории RPA по «магическому квадранту» Gartner, 2019. Источник: Gartner
Развитие рынка RPA в России имело свои особенности. Еще несколько лет назад рынок системной интеграции был более склонен к применению классического подхода в решении практических задач автоматизации процессов применения бизнес-систем. Компания-интегратор, изучив потребности заказчика, внедряла готовые бизнес-продукты, а для автоматизации взаимосвязей применялись встроенные в продукты механизмы. В отдельных случаях также создавались кастомные решения. Все остальные варианты работы с приложениями, требующие интеграции их данных, были связаны с использованием ручного труда. Это было надежно.
«За 2019 год российский рынок RPA-решений претерпел качественные изменения: он достаточно хорошо наполнен, успешно внедряются решения на платформах мировых лидеров. Уже существуют как минимум три российских продукта, практически в полной мере покрываюх задачи роботизации процессов», ─ заявил руководитель направления роботизации и заказной разработки компании Softline Станислав Маслов. По его словам, сегодня уже практически каждый вендор готов предоставить многофункциональный продукт, состоящий из модулей, которые в совокупности обеспечивают не только полноценную автоматизацию бизнес-процессов, при которой роботы и люди работают рука об руку, но и решают сопутствующие задачи ─ интеллектуальное распознавание документов, или Process Mining. Теперь на очереди внедрение компонентов искусственного интеллекта и машинного обучения ─ этот тренд на рынке эксперты Gartner назвали «гиперавтоматизацией».
Этапы эволюции RPA-архитектур: от простых систем интеграции бизнес-процессов (Task-Based systems) к комплементарным CoRPA-системам и автоматизированным комплексам гиперавтоматизации цифровых решений (DigitalOps Toolbox)
Российские RPA-продукты
Рынок российских RPA-продуктов только формируется. Тем не менее, на нем уже появились заметные игроки. Мы коротко расскажем о двух платформах этого класса – ROBIN и PIX RPA.
ROBIN
Платформа ROBIN появилась на рынке в январе 2018 года и стала первой RPA-разработкой, созданной не только целиком отечественными разработчиками на базе C# и Java, но и вошедшей в Реестр российского ПО, реализовав тем самым возможность внедрения средств RPA-автоматизации в госсекторе.
Опыт успешных внедрений ROBIN у таких заказчиков, как ТВЭЛ, «Первая грузовая компания», «ПИК», «Росэнергоатом», Bonduelle, «Московская биржа», «Сургутнефтегаз», банк «Россия», «Экспобанк» и др., вызвал большой интерес к платформе со стороны коммерческих предприятий и госкомпаний прежде всего крупного и среднего бизнеса.
Среди функциональных преимуществ ROBIN можно выделить наличие встроенного классификатора неструктурированных текстов, отдельного инструмента по созданию текстовых чат-ботов, поддержку вариантов интеграции с различными бизнес-продуктами, среди которых ABBYY FlexiCapture и Yandex OCR, используемые для распознавания документов, Word, Excel, Outlook, почтовые сервисы, FTP/SFTP, Google Sheets, вызовы REST- и SOAP-сервисов.
По сравнению с зарубежными аналогами платформа ROBIN отличается простотой создания роботов: в среднем на его внедрение в бизнес-процесс уходит три-четыре недели. Имеется готовая интеграция с такими известными системами, как «1C», SAP, Creatio (BPM Online), Naumen, Elma, Jira и др. Если пользователем большинства зарубежных платформ является прежде всего программист, то настройку программных роботов для российской платформы может выполнять бизнес-аналитик, что позволяет быстрее получать результат и значительно сокращает себестоимость применения инструмента.
Уже сейчас в рамках стратегического партнерства с компаниями «Промышленные инновации», IBS, Reveal Group, NAUMEN, DM Solutions, КРОК, KPMG ведутся проекты внедрения RPA в бизнес-процессы заказчиков с использованием платформы ROBIN.
Недавно было открыто первое кадровое агентство программных роботов, позволяющее осуществлять подбор квалифицированного бот-персонала. Доступны роботы «Диспетчер», «Регистратор», «Брокер», «Аналитик» и др.
Маркет-плейс программных роботов на базе российской RPA-платформы ROBIN.
PIX RPA PLATFORM
PIX RPA PLATFORM — еще одна российская RPA-разработка, выпущенная компанией PIX Robotics, резидентом «Сколково» (основана в 2018 году). Эта система позволяет роботизировать практически любые действия пользователя на компьютере, минимизировав ошибки, вызванные человеческим фактором. Наиболее примечательная функция – нативная интеграция с любыми продуктами платформы «1C» («из коробки»).
Студия разработки программных роботов PIX Studio российской RPA-платформы PIX.
Сердцем системы является студия разработки программных роботов PIX Studio. Именно через этот механизм разработчики закладывают в робота цикл процесса, который тот будет исполнять при запуске, учитывая все возможные отклонения и исключения. Используя административный оркестратор Master, пользователь может контролировать большое количество роботов. В оркестраторе задается график работы, проводится аналитическая оценка эффективности, осуществляется контроль за прикрепленными лицензиями роботов, находящихся в работе.
С помощью PIX Robot можно воспроизводить нужные последовательности нажатий на клавиши и движений курсора, имитируя тем самым аналогичные манипуляции человека. Робот может проводить распознавание текстов и изображений с помощью OCR («компьютерное зрение»), выполнять различные интеллектуальные операции.
Опубликовано 27.02.2020