Robotic Process Automation (RPA): Mengubah Tugas Rutin menjadi Efisiensi Revolusioner
Masih ada banyak peluang yang dapat diambil ketika datangnya pada teknologi RPA.
Otomatisasi proses robotik, atau RPA, seringkali mengajak gambar robot merakit mobil, atau bahkan droid duduk di samping Bob di Accounts Payable. Namun dalam kenyataan, RPA hanyalah perangkat lunak yang mengotomatisasi proses berulang, biasanya manual, dan melakukannya dengan akurat, efisien dan hemat biaya — menjadikannya sangat dicari di dunia bisnis.
Mengingat pasar RPA diperkirakan mencapai $7,1 miliar pada tahun 2025, jelas bahwa teknologi ini dengan cepat menjadi alat penting bagi perusahaan untuk tetap beriring dengan rekan-rekannya. RPA sangat bermanfaat bagi bisnis yang memproses sejumlah besar data terstruktur, yaitu data tertentu yang disimpan dalam format yang telah ditentukan, seperti dalam sel tertentu dalam spreadsheet, bidang dalam basis data, atau entri dalam formulir online.
RPA di bisnis
Selama pandemi, RPA telah menjadi pusat perhatian, saat bisnis mencari cara untuk menyediakan barang dan jasa dengan kontak manusia yang berkurang. Banyak bisnis ini sekarang menggunakan RPA untuk mengotomatisasi proses rantai pasokan seperti entri data, sistem penagihan dan dukungan pasca penjualan. RPA tidak hanya menawarkan penghematan biaya dan efisiensi yang hebat, tetapi juga membebaskan waktu karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih kreatif.
Dari asal-usulnya sebagai alat perangkat lunak yang diprogram untuk bekerja sepenuhnya dengan data terstruktur dan untuk mengotomatisasi proses bisnis yang dapat diulang, RPA dan definisinya telah berkembang. Deloitte baru-baru ini menggambarkan RPA sebagai sesuatu yang "menggabungkan kecerdasan buatan — termasuk pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, autonomics, dan visi mesin — dengan otomasi."
RPA bertemu AI
Sementara beberapa orang mungkin menentang definisi itu, tidak ada keraguan bahwa RPA dan AI bersama-sama adalah alat yang kuat. Menggunakan aspek AI seperti visi komputer, yang dapat "membaca" gambar digital dan mengekstrak data dari dokumen, dan pemrosesan bahasa alami serta analisis semantik, yang digunakan untuk memahami dan menafsirkan teks dalam konteks, otomatisasi proses sedang melangkah besar ke depan. Kombinasi ini memungkinkan sistem untuk memahami data terstruktur dan tidak terstruktur, dan belajar dari miliaran transaksi, titik data, dan umpan balik pengguna.
Misalnya, dalam pemrosesan biaya dan faktur, otomasi cerdas tidak hanya dapat mengekstrak data terstruktur yang dapat diprediksi dari formulir templat, itu dapat membaca teks dari kwitansi, meskipun hampir tidak terbaca, dan menerapkan pemahaman semantik pada faktur. Didukung oleh AI, alat keuangan dapat membuat keputusan independen dengan memahami apa yang dibeli, siapa yang membelinya, dan bagaimana itu harus diklasifikasikan dan diakuntansi.
Sistem AI menggunakan data yang dimasukkan untuk belajar dan untuk mengembangkan pemahaman yang lebih luas tentang skenario bisnis, yang secara lebih lanjut meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan dan prediktif mereka. Semakin banyak informasi yang dikonsumsi, semakin cerdas mereka tumbuh. Meskipun 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 dari aturan.
Apa selanjutnya untuk RPA dan AI?
Ketika datangnya pada otomatisasi bisnis, baik RPA maupun AI menambah nilai, tetapi ada skenario spesifik di mana setiap teknologi lebih masuk akal. Misalnya, banyak sistem manajemen biaya memanfaatkan RPA untuk mengekstrak data terstruktur yang dapat diprediksi dari formulir biaya templat yang diisi karyawan. Otomatisasi ini menghilangkan intervensi manusia lebih lanjut dengan memvalidasi dan kemudian menyetujui atau menolak laporan.
Namun, bagi perusahaan dengan sejumlah besar data tidak terstruktur, jika sistem tidak dapat memproses data dan perlu diajarkan cara mengklasifikasikan dan memprosesnya, intervensi manusia masih diperlukan. Dalam kasus seperti itu, solusi yang didukung AI mungkin lebih disukai, karena alat-alat tersebut dapat dengan mudah membaca data tidak terstruktur, seperti kwitansi tangan dari taksi hitam atau syarat kontrak dari kontrak.
Meskipun manfaat RPA dan AI telah terbukti, operasi akuntansi dan keuangan masih ketinggalan ketika datangnya pada 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 bisnis untuk setiap organisasi.
