Apa arti penyeimbangan beban kerja cerdas untuk RPA

Bagaimana keseimbangan beban kerja cerdas dapat dicapai dalam ruang ini?

Konsep penyeimbangan beban kerja cerdas yang relatif baru merupakan konsep yang penting untuk dipertimbangkan saat mengoperasikan RPA, karena menentukan apakah tugas lebih cocok untuk karyawan manusia atau rekan digital mereka.

Dengan pemikiran ini, lima pakar industri mengidentifikasi cara-cara tertentu di mana hal ini dapat diterapkan pada ruang ini.

Mengelola aturan dan transaksi

Pertama, penyeimbangan beban kerja yang cerdas dapat digunakan untuk memeriksa apakah bot dapat mematuhi aturan yang dibuat oleh perusahaan.

“Kemampuan untuk secara otomatis memutuskan apakah suatu aktivitas memerlukan intervensi manusia atau dapat dilakukan oleh bot biasanya disebut ‘penyeimbangan beban kerja cerdas’,” kata Sathya Srinivasan, wakil presiden, konsultan solusi (Mitra) di Appian. “Kecerdasan berasal dari aturan bisnis yang menentukan siapa kandidat terbaik untuk menyelesaikan pekerjaan – manusia atau bot. Jika manusia, departemen, kelompok, tingkat pengalaman, atau manajemen mana yang terbaik untuk menangani kasus ini, dan jika bot, apa yang diperlukan untuk membawa bot, seberapa fleksibel bot dapat memenuhi berbagai jenis permintaan.

“Agar benar-benar efektif, bot harus dapat bekerja di berbagai parameter. Katakanlah, misalnya, aturan melibatkan bot untuk menyelesaikan pekerjaan untuk barang yang dikembalikan yang nilainya kurang dari $100, tetapi selama waktu puncak ketika pengembalian tinggi, aturan dapat secara dinamis mengubah ambang batas ke angka yang lebih tinggi. Bot harus tetap dapat melakukan semua langkah yang diperlukan untuk jumlah persetujuan tersebut tanpa harus dikonfigurasi ulang setiap saat.”

Gopal Ramasubramanian, direktur senior, otomatisasi cerdas &teknologi di Cognizant, menambahkan:“Jika ada 100.000 transaksi yang perlu dilakukan dan alih-alih menetapkan transaksi secara manual ke robot yang berbeda, fitur penyeimbangan beban kerja cerdas dari platform RPA akan secara otomatis mendistribusikan 100.000 transaksi. transaksi di berbagai robot dan pastikan transaksi diselesaikan sesegera mungkin.

“Jika perjanjian tingkat layanan (SLA) terkait dengan penyelesaian transaksi ini dan robot tidak akan dapat memenuhi SLA, penyeimbangan beban kerja cerdas juga dapat menugaskan robot tambahan sesuai permintaan untuk mendistribusikan beban kerja dan memastikan tugas yang diberikan diselesaikan. tepat waktu.”

Proses solusi intelijen

Neil Murphy, wakil presiden global di ABBYY, menjelaskan bagaimana solusi intelijen proses dapat digabungkan untuk mendapatkan perspektif yang lebih baik tentang area mana yang perlu dioptimalkan.

“Dalam RPA, mengulangi sejumlah besar proses dapat menjadi tantangan jika prosesnya rusak atau tidak sepenuhnya dipahami – karena ini sering menyebabkan intervensi manusia,” kata Murphy. “Karena itu, pasti ada kasus untuk menerapkan penyeimbangan beban kerja cerdas ke RPA.

“Inilah sebabnya kami melihat solusi intelijen proses muncul. Ini membantu bisnis mengidentifikasi dengan lebih baik proses mana yang terbaik untuk dioptimalkan untuk RPA, dan memastikan mereka sepenuhnya memahami suatu proses dengan mendeteksi hambatan yang mungkin menyebabkan kesalahan atau meningkatkan waktu tunggu.

“Kecerdasan proses juga akan mengungkapkan jalur yang paling sering dalam mengeksekusi proses, mengekspos variasi proses yang rusak, dan mengungkap inefisiensi tersembunyi lainnya dalam proses organisasi. Praktik yang berkembang dalam organisasi yang menginginkan transformasi digital yang sebenarnya – bukan hanya mengotomatiskan proses manual – adalah menggabungkan kecerdasan proses dengan RPA. Ini menjamin hasil terbaik.”

Lisensi bot

Chris Porter, CEO NexBotix, memperluas penggunaan penyeimbangan beban kerja cerdas untuk mengoptimalkan operasi, berbicara tentang pentingnya mempertimbangkan lisensi bot.

“Vendor RPA tradisional sebagian besar berfokus pada lisensi bot – menjual lisensi per bot,” kata Porter. “Setiap bot adalah sumber daya tetap yang hanya dapat memproses sejumlah pekerjaan tertentu, dan setelah itu penuh, Anda harus pergi dan membeli bot lain. Masalah lain dengan lisensi bot adalah bot secara efektif dijadwalkan secara manual; itu adalah overhead yang besar untuk memiliki seseorang yang duduk di sana, menjadwalkan pekerjaan dan mengelola kumpulan lisensi Anda, dan setiap organisasi harus bertujuan untuk meminimalkan pengeluaran dan memaksimalkan otomatisasi.

“Penyeimbangan beban kerja yang cerdas adalah dengan melihat sumber daya yang Anda miliki, lalu mengalokasikan pekerjaan ke sumber daya tersebut secara dinamis. Secara efektif apa yang dilakukan adalah memaksimalkan pemanfaatan sumber daya Anda dengan secara otomatis mengalokasikan pekerjaan ke bot yang berbeda, atau server yang berbeda tergantung pada jenis pekerjaan yang Anda lakukan. Tidak harus RPA – bisa berupa machine learning atau OCR, dan mendistribusikan tugas tersebut secara otomatis.

“Ketika ini menjadi sangat penting adalah di mana Anda memiliki peningkatan volume atau musim dalam tenaga kerja Anda dan Anda perlu secara otomatis mengalokasikan pekerjaan ke lebih banyak bot atau mengaktifkan lebih banyak bot. Misalnya, sektor asuransi biasanya mengalami peningkatan beban kerja pada bulan Januari ketika ada tingkat pembaruan yang tinggi dan lonjakan proses.

“Dengan RPA tradisional Anda harus membeli untuk puncak – Anda perlu memastikan bahwa Anda memiliki lisensi yang tersedia untuk puncak. Sisa tahun lisensi tersebut tidak digunakan – Anda masih membayarnya karena model lisensi tradisional berarti Anda harus memilikinya.”

Pekerja digital

Contoh terakhir dari tindakan manajemen beban kerja cerdas dalam RPA adalah di antara pekerja digital.

Peter Walker, CTO EMEA di Blue Prism, menjelaskan:“Tidak seperti robot lainnya, pekerja digital secara proaktif bekerja dengan menjalin kemampuan AI untuk beroperasi dengan mudah di lingkungan digital yang selalu berubah – tanpa gagal. Pekerja digital dapat merencanakan alur kerja dan eksekusi beban kerja secara optimal untuk memberikan hasil terbaik untuk mengelola beban kerja secara instan dan cerdas, menskalakan pekerja digital lainnya secara otomatis sesuai kebutuhan kondisi bisnis, dan menggunakan penambangan proses otomatis untuk menganalisis proses bisnis.

“Pekerja digital dapat memecahkan masalah logika, bisnis, dan sistem tanpa intervensi untuk menggunakan deteksi masalah otomatis guna memastikan tingkat layanan tertinggi guna meningkatkan produktivitas di seluruh otomatisasi proses. Untuk mengurangi waktu dalam melayani pelanggan dan meningkatkan kualitas secara keseluruhan, pekerja digital dapat berkomunikasi dan menyelesaikan tugas dengan orang, sistem, dan pekerja digital lainnya.

“Misalnya, chatbots dapat digunakan untuk bekerja dengan pekerja digital yang melayani pelanggan secara mandiri, dan bila diperlukan, meningkatkan tindakan kepada orang-orang.”