Елена Гайдукова
 
Елена Гайдукова,
аналитик группы цифровых инициатив в Comindware

Технологии роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) — это вещь, интуитивно понятная, пожалуй, всем предприятиям корпоративного сектора. Очевидность расчета экономического эффекта добавляет еще больше привлекательности таким ИТ-решениям. Не случайно, по оценкам аналитиков Grand View Research, мировой рынок решений RPA будет ежегодно увеличиваться более чем на 40% вплоть до 2027 г. Аналитики Impact оценивают ежегодный рост сегмента RPA на 31,1% до 2025 г.

А вот по оценкам HFS Research, глобальный рынок RPA-решений покажет в 2021 г. только 25-процентный рост, причем аналитики говорят об общем тренде замедления темпов его роста: с 72% в 2018 г. до 20% в 2022 г.

Динамика глобального RPA-рынка (Robotic Process Automation + Robotic Desktop Automation)

Динамика глобального RPA-рынка

Такую разницу в оценке трендов можно объяснить одной причиной — различными подходами аналитиков к учету различных типов механизмов RPA: классические операционные боты или интеллектуальные Smart RPA.

Боты RPA: обычные и умные

Базовые механизмы RPA — это автоматизация в виде повторения действий пользователя. Очевидно, ситуация, когда рутинные повторяющиеся ручные операции совершаются автоматически, дает компании немало экономической и практической выгоды — в первую очередь кратно возрастает скорость обработки документов, при этом программные роботы не допускают «человеческих» ошибок. Это также объясняет, почему наиболее активно механизмы RPA стали внедряться в банках, страховых компаниях, HR-отделах крупных компаний: там большая доля повторяющихся однообразных операций и есть реальная возможность сократить, например, штат бухгалтеров, заменив соответствующих сотрудников одним или несколькими программными роботами.

Планы различных отраслей глобального корпоративного сектора по внедрению RPA

Планы различных отраслей глобального корпоративного сектора по внедрению RPA

Источник: Impact, 2019 г.

Например, крупным проектом «Сбера» в области RPA стала роботизация оформления кредитных договоров с корпоративными клиентами. «Райффайзенбанк» за счет RPA в три раза ускорил процедуру сравнения условий договоров. «Альфа-Банк» автоматизировал несколько десятков внутренних процессов. По оценкам кредитной организации, это обеспечит ей ежегодную экономию на уровне 85 млн руб. А ВТБ запустил в прошлом году целую «Фабрику роботов» с целью оптимизации внутренних бизнес-процессов, и на сегодня автоматизировано несколько десятков процессов. В частности, робот занимается сверкой бухгалтерских документов банка, выполняя 95% задач этого процесса, а сотрудники банка принимают участие в этой рутинной деятельности лишь в сложных случаях. Предполагается, что к 2021 г. в ВТБ будут трудиться 250 программных роботов.

Однако корпоративный сектор видит более широкие перспективы для RPA, чем исполнение рутинных операций по обработке данных, — например, обработку структурированных и неструктурированных документов, а также обработку голосовых данных (с помощью технологий преобразования речи в текст) и др. Такие варианты RPA оказались востребованными в здравоохранении, промышленности, сфере торговли — там умные роботы занимаются вопросами закупки товаров, автоматизируют финансовые транзакции, помогают в организации удаленного обслуживания и самообслуживания клиентов. Например, в компании «Сургутнефтегаз» создали проектного робота на базе Low-code BPMS-платформы, который выполняет функции администратора проекта: следит за движением проекта по фазам, прохождением «ворот качества», выполнением требований по документированию и т. д., рассылает напоминания и предупреждения, информирует.

Эксперты также видят серьезные перспективы в области информационной безопасности: сами боты, конечно, не смогут бороться с кибернападениями на компании извне, но лучше людей справятся с мониторингом ситуации и предупреждением о возникающих рисках.

Внедрение технологий RPA в корпоративном секторе Москвы

Внедрение технологий RPA в корпоративном секторе Москвы

Источник: исследование ICT.Moscow и ДИТ Москвы, 2019 г.

В целом аналитики «Делойт» выделяют три стадии развития интеллектуальных способностей RPA, соответствующие уровню реализованных интеллектуальных возможностей:

  • Базовые RPA: способны обеспечить автоматизацию множества процессов, но с относительно низкой результативностью для бизнеса.
  • RPA с элементами искусственного интеллекта (ИИ): могут включать, например, элементы машинного обучения, что дает возможность снизить требования к структурированию и единообразию данных, а также открывает некоторые возможности работы с неструктурированными данными. Такие интеллектуальные боты — первые ласточки нового класса технологий интеллектуальной автоматизации процессов Intelligence Process Automation (IPA). На этом уровне появляются также решения интеллектуального анализа процессов Process Mining и аналитические возможности, позволяющие реализовывать нетривиальные RPA.
  • Полноценные механизмы IPA: для них характерны возможности сквозной автоматизации процессов и трансформация набора автономных RPA в новую сущность — «цифровую рабочую силу».

Путь к интеллектуальной автоматизации

Источник: Deloitte, 2020

Очевидно, что количество и ценность получаемых с помощью RPA/IPA возможностей для бизнеса растут по мере того, как мы переходим от RPA к RPA с элементами ИИ, а затем к полному системному набору инструментов автоматизации процессов. Однако это движение сопровождается серьезной трансформацией ИТ-архитектуры и, как любое значительное преобразование, сопровождается новыми рисками для бизнеса. Этот факт находит отражение, в частности, в положении технологий RPA на кривой зрелости технологий Gartner.

О чем говорит кривая Gartner?

В соответствии с представлениями аналитиков Gartner о развитии технологий ИИ, RPA скользит вниз по «склону разочарований», а выход на «плато продуктивности» ожидается в районе нынешнего года — это высшая точка развития базовых RPA. А вот их развитие в сторону IPA связано с разочарованиями рынка.

О чем говорит кривая Gartner?

В первую очередь следует отметить, что параллельно с «интеллектом» ботов резко возрастают накладные расходы по внедрению Smart RPA:

  • Стоимость внедрения RPA вовсе не стремится к нулю даже в случае базовых механизмов: у оптимизации труда бухгалтеров и HR-менеджеров есть оборотная сторона — затраты труда ИТ-специалистов, которые тем больше, чем более сложные задачи автоматизации им приходится решать.
  • RPA-механизмы требуют постоянной техподдержки: любые изменения в бизнес-процессах, программах, с которыми взаимодействует бот, даже незначительное изменение интерфейса, могут стать причиной сбоя в его работе. Эксперты говорят о нынешней «хрупкости» роботизированных процессов, ведь они, по сути, решают ответственную задачу интеграции процессов и данных, опираясь на описания пользовательских сценариев, которые могут оказаться недостаточно четкими и детальными.

30–50% проектов RPA терпят неудачу

Главный барьер, препятствующий успешному функционированию Smart RPA, связан с автоматизацией нетривиальных бизнес-процессов. Здесь в полной мере работает правило, сформулированное несколько десятилетий назад по поводу внедрения ERP-систем: автоматизировать хаос невозможно. Иными словами, если в бизнес-процессах нет порядка, то невозможно четко сформулировать задачу для интеллектуальных систем RPA, ведь ключом к успешному внедрению RPA является формализация всех возможных комбинаций сценариев, с которыми может столкнуться бот.

Это означает, что планирование Smart RPA/IPA — непростая задача. Она связана с обязательностью предварительного аудита процессов и при необходимости — их реорганизации. Недооценка этого фактора приводит сегодня к тому, что, по оценкам Ernst&Young, 30–50% проектов RPA терпят неудачу.

В этом заключается особенность нынешнего состояния технологий RPA / Smart RPA, подмеченная Gartner: для того чтобы они вышли на «плато продуктивности», то есть на широкий рыночный простор, необходима адекватная операционная модель автоматизации.

Методологический базис для создания умных RPA-ботов

Очевидно, что по мере продвижения от базовых RPA к Smart RPA и IPA стираются грани между RPA, управлением бизнес-процессами (BPM) и гиперавтоматизацией (автоматизацией в формате комплексных сквозных процессов). Эти понятия образуют вершины единого «треугольника» цифровой трансформации. На повестке дня — новый единый базис этого «треугольника», в котором традиционные RPA и BPM играют роль инструментов «оркестровки» цифровых процессов, интегрированных с единым базисом. Более того, интеллектуальная автоматизация готова к рывку, полагает Крис Хаф, директор по стратегии компании Kofax (входит в число лидеров мирового рынка RPA по версии Gartner за 2020 год, находится в сегменте Challengers). Он считает, что будущее RPA лежит в русле интеллектуального подхода к автоматизации — это конвергенция RPA на основе правил и ИИ. И этот парень прав на 1000%!

Действительно, главный вызов сегодняшнего дня цифровой трансформации — это интеграция. «Основной вопрос, который приходится сейчас решать на ИТ-уровне, — интеграция различных приложений в рамках сквозных бизнес-процессов. Именно поэтому сейчас на хайпе технология RPA, которая позволяет «склеивать» внутренние и внешние приложения, а также микросервисная архитектура, которая позволяет уйти от монолитных приложений в ИТ-архитектуре», — говорит Андрей Коптелов, вице-президент ABPMP Russia, директор программ Центра развития компетенций в бизнес-информатике Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. При этом вызов сегодняшнего и завтрашнего дня — умная интеграция на уровне данных, что обеспечивает требуемую работу с данными в режиме, близком к реальному времени.

Вырисовывается новая ИТ-архитектура, которая включает два слоя: слой единых данных для всех ИТ-систем и единый слой бизнес-процессов, действующих над единым полем данных через различные прикладные программные системы. Такой подход дает возможность избавиться от главного рудимента базовых RPA — их автономности, когда каждый автоматизированный процесс, по сути, уникален и решает уникальную задачу. В эпоху сквозной автоматизации базовых информационных процессов в фокусе корпоративных ИТ оказывается единая платформа для автоматизации бизнес-процессов, которые базируются на данных, единых для всей компании, и которые могут порождаться в любых процессах.

Сегодня усилиями специалистов прорисовываются очертания такой платформы. В частности, формализация понятия «организация» в виде трехуровневой структуры:

1) функциональная корпоративная иерархия (вертикальные связи по управлению организацией и прочие элементы уровня Enterprise Architecture);
2) совокупность бизнес-процессов (уровень систем BPM);
3) сетевая структура корпоративных данных, объединяющихся в знания (объекты, сущности и связи между ними).

Базис новой архитектуры составляет третий уровень, для которого хорошо подходит математический формализм онтологий (понятия предметной области, связанные различными отношениями). Известный метод описания предметной области в виде семантической сети представляет собой один из вариантов онтологии.

Архитектура цифрового предприятия

В целом данная архитектура соответствует общепринятым канонам. Единственное, но существенное отличие: модель бизнес-процессов имеет вид онтологий. «Это радикально повышает конверсию трудозатрат по разработке и модернизации процессов в готовое бизнес-приложение», — подчеркивает Ринат Гимранов, начальник управления информационных технологий ПАО «Сургутнефтегаз».

Дело в том, что онтологические модели обеспечивают ключевое свойство новой ИТ-архитектуры — единообразный (на базе семантического содержания) подход к реализации как механизмов RPA, так и BPM в терминологии процессов и объектов. А это открывает широкие перспективы для практической реализации Low-code-разработки — максимально гибкой и эффективной, ведь единый подход на базе семантической модели дает возможность бизнес-сотрудникам и ИТ-системе «понимать друг друга» без посредников в виде ИТ-специалистов.

Систематизация знаний в области онтологий

Кроме того, онтологическая модель способна поддерживать целостность данных и обеспечивать их качество при изменении внешних и внутренних условий работы системы. По этим причинам, например, «Сбер» создает единую интегрированную модель данных в формализме семантического описания — таким способом обеспечивается доступ бизнес-подразделений не к сырым, а к качественным данным, а также реализуется гибкая интеграция данных в масштабе всей крупной организации.

При этом онтологическая цифровая платформа, работающая на уровне данных, — универсальная. Она обеспечивает создание и развитие в масштабе времени, близком к реальному, самых разных информационных систем масштаба предприятия, включая учетные транзакционные системы, аналитические системы (BI, OLAP), системы поддержки принятия управленческих решений, системы технологического управления производством и диспетчеризации (SCADA).

С точки зрения программной реализации эта интеграция обеспечивается средствами NoSQL СУБД (например, благодаря хорошо развитому аппарату графовых баз данных). Ведь по своей сути сетевая структура онтологии — это граф. И в виде графа можно описать практически всё: конкретные данные, формулу для расчета, процесс выполнения, визуальное отображение и т. д. В этом смысле онтологии — это универсальный язык описаний разных сущностей. Причем такой подход на 100% реализуем на базе существующих апробированных технологий. По сути, он представляет собой практическую реализацию известного принципа разработки Model-driven (подразумевается разработка, отталкивающаяся от графических моделей).

Онтологический базис обеспечивает в числе прочего прозрачный переход на следующий уровень автоматизации, который эксперты Gartner называют гиперавтоматизацией — это интеллектуальная автоматизация на основе сквозных бизнес-процессов и дальнейший переход на уровень автоматизации всей экосистемы цифрового бизнеса.

Таким образом, ИТ-отрасль быстрыми шагами идет к появлению интегрированной платформы более высокого порядка, которая обеспечит возможность свободного комбинирования широкого спектра цифровых технологий: BPM, RPA, ML, чат-боты, Process Mining и т. д. В полном масштабе ни один вендор такую платформу пока не реализовал, но все экспериментируют с интеграцией. Похоже, что на роль ядра такой платформы цифрового бизнеса более всего подходят соответствующие BPM-платформы. Там более что RPA в ходе своей умной эволюции стремительно превращаются в подсистемы BPMS.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями