Прошедшая 1 октября конференция «Роботизация бизнес-процессов 2020», организованная издательством «Открытые системы», оказалась богата и на интересные выступления, и на эмоции слушателей — как присутствующих в зале, так и подключившихся к интернет-трансляции. Конференция охватила широкий спектр тем, так или иначе касающихся проблематики RPA. Отдельная ее секция была посвящена технологическим платформам — в первую очередь их новым возможностям, появившимся за год с небольшим со времени проведения предыдущей конференции. (Больше о конференции RPA 2020 см. в статье «RPA 2020: Время роботов наступило».)
Новинки платформ
Так, создатели версии платформы ROBIN 2.0 постарались сделать ее еще более понятной и доступной для восприятия бизнес-пользователей. Среди ее новых возможностей, о которых упомянул Александр Врубель, технический директор компании ROBIN, — разделение ролей бизнес-аналитика и разработчика, возможности описания действий роботов сразу на трех языках — Java, Python и C#, повторное использование действий, записанных разработчиком, разными роботами, а также гибкая поддержка Windows и Linux. Как пояснил Иван Мельников, директор по развитию продуктов компании ROBIN, ключевой идеей версии стала гармоничная поддержка одновременной работы множества версий систем роботизации: предполагается, что при достаточно крупных развертываниях и ранее созданные, и новые роботы смогут «сосуществовать». С точки зрения платформы робот — это не только алгоритм, но и действие, которое можно добавить в блок-схему другого алгоритма. Особое внимание уделено безопасности: реализовано протоколирование практически всех запусков роботов (даже в режиме отладки), предоставлены широкие возможности настройки ролевых моделей, шифрования всего трафика и пр.
В ходе разработки платформы ElectroNeek было решено отказаться от традиционного «всеобъемлющего» подхода, которого придерживаются многие другие игроки рынка RPA, предлагающие заказчикам единый сложный универсальный продукт с богатым функционалом «на все случаи жизни». По словам Сергея Юдовского, генерального директора компании ElectroNeek, вместо этого было выпущено несколько продуктов, которые можно выбрать и приобрести отдельно. В их числе — инструментарий визуальной разработки Studio IDE, система распознавания первичных документов Documents Hub, средство анализа производительности Productivity Analytics, средство интеграции с голосовыми помощниками и чат-ботами Voice AI и ряд других. Такой подход, считает глава компании, позволяет снизить первоначальные затраты заказчиков. Существенно уменьшить совокупную стоимость владения RPA, особенно в ходе масштабирования проектов роботизации, призвана схема ценообразования ElectroNeek: в отличие от большинства игроков этого рынка, компания взимает плату только за свои собственные продукты, не требуя денег за созданных с их помощью роботов — они считаются интеллектуальной собственностью тех, кто их непосредственно создал.
В качестве средства повышения эффективности использования систем роботизации бизнес-процессов компания ELMA предложила «симбиоз» своей системы RPA с другой собственной разработкой — системой управления бизнес-процессами. По мнению Алексея Трефилова, директора компании ELMA, такой «тандем» позволит очень быстро внедрить функционал RPA и затем успешно бороться с непроизводительными издержками заказчика, повышая его эффективность. Среди отличительных особенностей платформы Трефилов, в частности, выделил простоту инструментария, не содержащего «ничего лишнего», низкий порог вхождения и тесную интеграцию с BPM-продуктом компании.
Виктор Тимошин, генеральный директор компании «Лексема», рассказал о новом приложении на RPA-платформе компании — Lexema Rework. Это средство разработки класса low-code позволяет наращивать функциональные возможности практически любых систем, не имея при этом доступа к их кодам, — интеграция обеспечивается на уровне пользовательского интерфейса. Такая возможность, по мнению Тимошина, будет особенно полезной тем, кто вынужден поддерживать и развивать унаследованные приложения, — она позволит заметно продлить им жизнь. Также это пригодится для кастомизации различных систем. Что важно, разработка новых функций не потребует много времени: создание и внедрение доработки займут буквально одну-две недели.
«Lexema Rework позволит снизить общую стоимость владения ИТ-ландшафтом и уменьшить операционные издержки организации», — отметил Тимошин.
Новыми возможностями пополнилась и платформа роботизации Roomy Bots. Как рассказал Алексей Малышев, руководитель отдела информационной безопасности компании CSBI, отвечающий, в частности, за разработку платформы, созданный недавно инструментарий Roomy Process Finder, относящийся к классу Process Discovery, позволяет не только упростить и ускорить поиск подходящих для роботизации процессов, но и получить подробную информацию о продолжительности работы отдельных процессов, о цепочках повторяющихся операций и пр. Результатом работы инструментария является черновик сценария робота.
Михаил Чижиков, технический консультант Mail.ru по решениям на платформе «Mail.ru для бизнеса», рассказал о роботизации, встроенной в корпоративный мессенджер Myteam. По его словам, одно из предназначений этого мессенджера — стать окном в мир корпоративных систем. Встроенные чат-боты и «цифровой ассистент» обеспечивают его интеграцию с ИТ-ландшафтом, что позволяет прямо из мессенджера получать отчеты и доступ к мини-аналитике, передавать обращения и заявки об инцидентах в системы Help Desk, получать информацию из систем, хранящих вопросы и ответы (FAQ), и даже инициировать операции, требующие обработки транзакций, — и все это на естественном языке.
Сценарии использования RPA
Обзор сценариев роботизации операций и бизнес-процессов с применением алгоритмов машинного обучения привел Кирилл Серов, руководитель разработки компании PIX Robotics. Как следует из его рассказа, машинное обучение сегодня наиболее активно используют банки, агрегаторы данных, социальные сети — организации, обрабатывающие по-настоящему большие данные. Например, известен сценарий применения машинного обучения для классификации платежных документов с последующим разнесением содержащихся в них данных по статьям доходов в бухгалтерской системе. Другой сценарий — анализ опубликованных на электронных площадках заданий на покупку с целью поиска подходящих для участия в этих тендерах позиций. Третий сценарий — анализ почтовых писем с их классификацией, выявлением контактных данных и маршрутизацией. По мнению Серова, будущее RPA — за роботами, использующими машинное обучение.
Илья Душин, исполнительный директор компании ComBox Technology, подробнее остановился на реализованных его компанией сценариях использования роботизированных систем на основе видеоаналитики. Один из них — классификация и распознавание потока входящих первичных документов. Второй сценарий известен многим автолюбителям: в нем реализуется анализ потока транспортных средств, попадающих в кадр видеокамер слежения. Третий напрямую касается тех, кто ездит в общественном транспорте: благодаря установленным в автобусах камерам наблюдения видеоаналитика обеспечивает получение статистики перевозок путем подсчета пассажиров по их головам, позволяя существенно повысить точность учета загрузки автобусов, а заодно и выручки от продажи билетов. Широкие возможности для видеоаналитики открываются в области охраны труда: например, можно проверять наличие на лице работника защитной маски, выявлять факты курения в неположенных местах (кстати, эта функция востребована и каршеринговыми компаниями), реагировать на появление людей в «красных» зонах опасных производств и пр. Примечательно, что сроки окупаемости видеоаналитики в проектах совсем не такие долгие, как это может показаться: проект с автобусами окупился уже за месяц.
Очень взвешенный и прагматичный подход к встраиванию RPA в информационные «конвейеры» продемонстрировал Сергей Косенков, руководитель ИТ-проектов НПО «Союзнефтегазсервис». Его компания разработала свою микросервисную платформу, позволяющую легко встраивать различные функции, в том числе RPA, в весьма сложные цепочки обработки информации, касающейся нефтегазовых месторождений. Так, для одного из своих заказчиков компания выстроила цепочку анализа изображений кернов, реализовав ее отдельные этапы средствами UiPath, что позволило ускорить получение результатов. В другой цепочке система RPA помогла роботизировать анализ экономической эффективности месторождений: анализируются данные из формируемых на объектах файлов Excel и PDF, собирается и оценивается информация с измерительных приборов и датчиков, а затем на основе полученных сведений производится расчет KPI. Данные и результаты предоставляются заинтересованным лицам.
В группе компаний «Русагро» роботизация бизнес-процессов позволила решить проблему взаимодействия бизнеса со службой ИТ-поддержки. Как рассказала Наталья Пастернак, менеджер «Русагро» по качеству ИТ-услуг, прежние попытки упорядочить обращения в Service Desk оказывались не слишком удачными: пользователи часто формулировали свои заявки недостаточно четко или отправляли их не туда, а порой и вовсе решали проблемы через свои «каналы» в ИТ-службе. Специалисты компании «РТЛаб», используя технологии RPA и машинного обучения, помогли существенно повысить точность семантического распознавания и маршрутизации заявок в ИТ-службу. В результате затраты ИТ-службы на рутинные операции снизились, индекс удовлетворенности пользователей повысился на 10% и при этом существенно возросла мотивация молодых сотрудников «Русагро» — они были горды тем, что их компания первой в отрасли внедрила подобную интеллектуальную систему.
