Otomasi proses robotik (RPA):dari rutin hingga revolusioner
Masih banyak peluang yang bisa diambil dalam hal teknologi RPA.
Otomatisasi proses robot, atau RPA, sering memunculkan gambar robot yang merakit mobil, atau bahkan droid yang duduk di sebelah Bob di Hutang Usaha. Namun pada kenyataannya, RPA hanyalah perangkat lunak yang mengotomatiskan proses berulang, biasanya manual, dan menjalankannya secara akurat, efisien, dan hemat biaya – menjadikannya sangat dicari di dunia bisnis.
Mengingat bahwa pasar RPA diperkirakan akan mencapai $7,1 miliar pada tahun 2025, jelas bahwa teknologi ini dengan cepat menjadi alat penting bagi perusahaan untuk mempertahankan kecepatan dengan rekan-rekan. RPA sangat bermanfaat bagi bisnis yang memproses data terstruktur dalam jumlah besar, yaitu data spesifik yang disimpan dalam format yang telah ditentukan sebelumnya, seperti dalam sel tertentu dalam spreadsheet, bidang dalam database, atau entri dalam formulir online.
RPA dalam bisnis
Selama pandemi, RPA telah menjadi pusat perhatian, karena bisnis mencari cara untuk menyediakan barang dan jasa dengan mengurangi kontak manusia. Banyak dari bisnis ini menggunakan RPA sekarang untuk mengotomatisasi proses rantai pasokan seperti entri data, sistem penagihan, dan dukungan layanan purna jual. RPA tidak hanya menawarkan penghematan biaya dan efisiensi yang besar, tetapi juga membebaskan waktu karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih kreatif.
Dari asalnya sebagai alat perangkat lunak yang diprogram untuk bekerja semata-mata dengan data terstruktur dan untuk mengotomatisasi proses bisnis yang berulang, RPA dan definisinya telah berkembang. Deloitte baru-baru ini menggambarkan RPA sebagai sesuatu yang “menggabungkan kecerdasan buatan — termasuk pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, otonomi, dan visi mesin — dengan otomatisasi”.
RPA bertemu AI
Sementara beberapa orang akan berdalih dengan definisi itu, tidak diragukan lagi bahwa RPA dan AI bersama-sama adalah alat yang ampuh. Menggunakan aspek AI seperti visi komputer, yang dapat "membaca" gambar digital dan mengekstrak data dari dokumen, dan pemrosesan bahasa alami dan analisis semantik, yang digunakan untuk memahami dan menafsirkan teks dalam konteks, otomatisasi proses mengambil langkah maju yang besar. Kombinasi ini memungkinkan sistem untuk memahami data terstruktur dan tidak terstruktur, serta belajar dari miliaran transaksi, titik data, dan masukan pengguna.
Dengan biaya dan pemrosesan faktur, misalnya, otomatisasi cerdas tidak hanya dapat mengekstrak data terstruktur yang dapat diprediksi dari formulir templat, tetapi juga dapat membaca teks dari tanda terima, bahkan jika hampir tidak terbaca, dan menerapkan pemahaman semantik ke faktur. Didukung oleh AI, alat keuangan dapat membuat keputusan independen dengan memahami apa yang dibeli, siapa yang membelinya, dan bagaimana hal itu harus diklasifikasikan dan dipertanggungjawabkan.
Sistem AI menggunakan data yang diserap untuk mempelajari dan mengembangkan pemahaman yang lebih luas tentang skenario bisnis, yang selanjutnya meningkatkan pengambilan keputusan dan kemampuan prediktifnya. Semakin banyak informasi yang dikonsumsi, semakin cerdas mereka tumbuh. Sementara RPA dapat memerlukan intervensi manusia jika sistem tidak mengenali jenis data tertentu, AI dapat memproses situasi menggunakan konteks, memberikan keputusan yang cerdas dan terinformasi. RPA biasanya terbatas pada tugas berbasis aturan, sedangkan AI dilengkapi dengan alat untuk memahami pengecualian aturan.
Apa selanjutnya untuk RPA dan AI?
Ketika datang ke otomatisasi bisnis, baik RPA dan AI menambah nilai, tetapi ada skenario khusus di mana setiap teknologi lebih masuk akal. Misalnya, banyak sistem manajemen pengeluaran memanfaatkan RPA untuk mengekstrak data terstruktur yang dapat diprediksi dari templat formulir pengeluaran yang diisi karyawan. Otomatisasi ini menghilangkan keterlibatan manusia lebih lanjut dengan memvalidasi dan selanjutnya menyetujui atau menolak laporan.
Namun, untuk perusahaan dengan banyak data tidak terstruktur, jika sistem tidak dapat memproses data dan perlu diinstruksikan tentang cara mengklasifikasikan dan memprosesnya, campur tangan manusia masih diperlukan. Dalam kasus seperti itu, solusi bertenaga AI mungkin lebih disukai, karena alat tersebut dapat dengan mudah membaca data tidak terstruktur, seperti tanda terima tulisan tangan dari taksi hitam atau persyaratan kontrak dari kontrak.
Terlepas dari manfaat RPA dan AI yang telah terbukti, operasi akuntansi dan keuangan masih tertinggal dalam hal otomatisasi. Hanya 12% perusahaan yang disurvei menggunakan alat RPA, sementara sekitar 11% memanfaatkan AI. Akibatnya, bisnis memiliki peluang besar untuk meningkatkan kinerja, produktivitas, dan efisiensi melalui otomatisasi – sesuatu yang masuk akal secara bisnis bagi setiap organisasi.
