Robotikus folyamatautomatizálási (RPA) trendek 2023-ban

2022 izgalmas év volt az RPA számára, kezdve az intelligens automatizálás feltörekvő jelenségével, a felhőben történő automatizálás növekedésén át. Számos 2022-es trend elsősorban a középvállalatok számára volt adaptálható, de ezek a nagyvállalatokat is a váltásra ösztönözte. Mivel egyre közelebb vagyunk 2023-hoz, itt az ideje, hogy megnézzük, mit tartogat számunkra a robotikus folyamatautomatizálás a következő évben. 
Az idő és a pénz a legértékesebb tényezők, amelyekre a vállalkozások hosszú távú céljaik elérése érdekében összpontosítanak, és nem meglepő, hogy az RPA-t azért hozták létre, hogy támogassa ezen célokat. Mint már tudjuk, a robotikus folyamatautomatizálás (RPA) az ismétlődő folyamatok, szabályokon alapuló automatizálására összpontosít, hogy egyszerre utánozhassa az emberi interakciókat különböző alkalmazásokkal. 

A robotokat széles körben alkalmazzák különböző iparágakban - például az autóiparban, a bankszektorban, a gyártásban, a kiskereskedelemben, az egészségügyben, hogy felszabadíthassák a munkavállalókat az ismétlődő, monoton feladatoktól, és ezzel növeljék a hatékonyságot, miközben csökkentik az emberek okozta hibákat. Az RPA hasznosításának listája végtelen, ezért az automatizálás 2023-ban is izgalmasan megvalósítható.

Az RPA növekvő implementálása a kkv-k körében

Many of us identify RPA as an asset that requires high initial investment to reach ROE in a shorter period. In reality, the market of RPA is so volatile and expanded that it pushed vendors to divert to low-cost RPA services without quality deterioration. The pandemic was a major trigger that enhanced the adoption of robotic process automation across diverse segments; therefore it's no surprise that RPA became a tool for small and medium-sized businesses to decrease their expenses without the need to start mass downsizing in the organization.

Az intelligens automatizáció (IA) erősödése

Kezdetben az RPA robotokat egyszerűbb üzleti folyamatok automatizálására használták, de ahogy a megoldandó problémák egyre összetettebbé váltak, ezek az RPA határait feszegették. Mind az RPA, mind pedig az intelligens automatizálás (IA) hozzájárul az üzleti folyamatok hatékonyságának javításához, de alkalmazásuk nagyban eltér. Az intelligens automatizáció esetében a robotok adatokra támaszkodva hoznak valós idejű döntéseket, tehát az üzleti intelligencia mellett megjelenik az machine learning (ML) is a robotok működésében. Az IA robotok tipikusan nem ismétlődő, rutinjellegű feladatokat végeznek, hanem olyan automatizálási megoldást nyújtanak, ahol kulcsfontosságú az adatok gyors és mélyreható megértése. Az IA jelenleg a banki és pénzügyi szektorban implementált széles körben, például vagyonkezelő cégek az IA robotok használatával elemzik és vizsgálják ügyfeleik befektetéseinek alakulását, illetve a bankok az IA segítségével szűrik ki a szabálytalan tevékenységekre utaló jeleket. Az intelligens automatizálás olyan trend, amelyre 2023-ban is érdemes lesz figyelni, mivel gyorsan alakítja az RPA jövőjét.

Az RPA és az ERP rendszerek elválaszthatatlanok lesznek

Az ERP rendszerek egységesítik és automatizálják az üzleti műveleteket a felhasználói adatok kinyerésével, az eljárások végrehajásával és ütemezésével, illetve az adatrekordok karbantartásával. A szervezetek számára komoly kihívást jelent a régebbi rendszerek felgyorsítása, miközben tudatosan terveznek a pénzügyi erőforrásokkal. Az RPA komptibilis mind a legacy, mind a modern rendszerekkel, az RPA botok a legköltséghatékonyabb módon segítik a vállalatokat a skálázhatóságban. Az RPA robotok nagyobb sebességgel és pontossággal kezelik az időigényes, ismétlődő feladatokat, így az emberek további, nagyobb hozzáadott értékű feladatokra összpontosíthatnak.

A számlázási és adminisztratív folyamatok racionalizálása

A házon belüli pénzügyes csapat kezeli a szállítói számlákat, a vevői számlákat, a pénzügyi nyilvántartásokat és a rövid lejáratú tartozásokkal kapcsolatos ügyeket. Folyamataik számos része időigényes, ismétlődő és hihetetlenül érzékeny a hibákra, amikor pedig a hiba csúszik a folyamatba, a vállalat jelentős visszaesést érzékel a napi működésben. A magas hibaarány ellenére a vállalatok még mindig a kézi alkalmazotti beavatkozásra és a papíralapú számlákra hagyatkoznak a kifizetések feldolgozásában. Azáltal, hogy a manuális feladatokat a dolgozókról robotokra helyezzük át, a banki és pénzügyi szektor vállalatai növelhetik az általános hatékonyságot, miközben csökkentik a kiadásokat. 

Hatékonyabb ügyfélkezelés

Az RPA növeli az ügyfélkiszolgálást azáltal, hogy segít kiküszöbölni a manuálisan végzett adminisztratív és back-office feladatokat. A szoftverrobotok felgyorsítják az ügyfélkiszolgálást azáltal, hogy különböző rendszerekből információkat és dokumentumokat gyűjtenek össze, kezelik a szolgáltatási kérelmeket és frissítik az ügyfélnyilvántartást. A robotizált folyamatok nem igényelnek emberi interakciókat vagy különleges emberi készségeket. Az a képesség, hogy bizonyos feladatokat szakemberek segítsége nélkül is el tudnak végezni, lehetővé teszi a többi alkalmazott számára, hogy más kihívást jelentő, fontosabb feladatokat hatékonyan és eredményesen végezzenek el. Ahelyett, hogy arra kényszerítenénk a munkaerőnket, hogy copy-and-paste feladatokat végezzenek, arra ösztönözzük őket, hogy mélyebb ismeretekkel rendelkezzenek az emberi interakcióhoz szükséges folyamatokban, legyenek felelősek valami jelentősebb dologért.

Az RPA elengedhetetlen a készletgazdálkodási folyamatokban

A készletgazdálkodás a szervezet anyagi javainak - nyersanyagok, alkatrészek és késztermékek - beszerzésével, tárolásával és felhasználásával foglalkozik. Biztosítja, hogy a vállalat mindig rendelkezzen a szükséges nyersanyagokkal, fél- és késztermékekkel, miközben a költségeket a lehető legalacsonyabban tartja. Nem meglepő jelenség, hogy a vállalatok több, különböző legacy rendszerekkel rendelkeznek a készletgazdálkodásban, több forrásból gyűjtik és kezelik az adatokat. Gondoljunk csak a belső rendszerekre, vagy a beszállítóktói és partnereri rendszerekre. Az RPA segítségével a vállalkozások optimalizálhatják a költségeket a készletgazdálkodási folyamatokban, miközben a szoftverrobotok különböző rendszereket kapcsolnak össze az adatkonszolidáció érdekében.