Bagaimana Penyeimbang Beban Kerja Cerdas Meningkatkan Kinerja RPA

Bagaimana penyeimbang beban kerja cerdas dapat dicapai dalam ruang lingkup ini?

Konsep yang cukup baru tentang penyeimbang beban kerja cerdas adalah hal yang penting untuk dipertimbangkan saat mengoperasikan RPA, karena ini menentukan apakah tugas lebih cocok untuk karyawan manusia atau rekan digital mereka.

Dengan demikian, lima ahli industri mengidentifikasi cara-cara tertentu di mana ini dapat diterapkan ke ruang lingkup ini.

Mengelola aturan dan transaksi

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

“Kemampuan untuk secara otomatis memutuskan apakah aktivitas memerlukan intervensi manusia atau dapat dilakukan oleh bot biasanya disebut ‘penyeimbang beban kerja cerdas’,” kata Sathya Srinivasan, vice-president, solutions consulting (Partners) di Appian. “Intelijen datang dari aturan bisnis yang menentukan siapa kandidat terbaik untuk menyelesaikan pekerjaan ‖ manusia atau bot. Jika manusia, departemen, grup, tingkat pengalaman, atau manajemen mana yang terbaik untuk menangani kasus ini, dan jika bot, apa yang dibutuhkan untuk menarik bot, seberapa fleksibel bot dapat memenuhi berbagai jenis permintaan.

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

Gopal Ramasubramanian, senior director, intelligent automation & technology di Cognizant, menambahkan: “Jika ada 100.000 transaksi yang perlu dilakukan dan alih-alih secara manual menetapkan transaksi ke berbagai robot, fitur penyeimbang beban kerja cerdas platform RPA akan secara otomatis mendistribusikan 100.000 transaksi di seluruh berbagai robot dan memastikan transaksi diselesaikan secepat mungkin.

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

Solusi intelijen proses

Neil Murphy, global vice-president di ABBYY, menjelaskan bagaimana solusi intelijen proses dapat diintegrasikan untuk mendapatkan perspektif yang lebih baik tentang area mana yang perlu dioptimalkan.

“Di RPA, mengulangi volume proses yang tinggi dapat menantang jika prosesnya rusak atau tidak sepenuhnya dipahami ‖ karena ini mengarah pada intervensi manusia yang sering,” kata Murphy. “Sehingga pasti ada kasus untuk menerapkan penyeimbang beban kerja cerdas ke RPA.

“Ini adalah alasan kita telah melihat solusi intelijen proses muncul. Ini membantu bisnis untuk lebih baik mengidentifikasi proses mana yang paling baik untuk dioptimalkan untuk RPA, dan memastikan mereka sepenuhnya memahami proses dengan mendeteksi hambatan yang mungkin menyebabkan kesalahan atau meningkatkan waktu pemrosesan.

“Intelijen proses juga akan mengungkap jalur paling sering dalam mengeksekusi proses, mengungkap variasi proses yang rusak, dan mengungkap ketidakefisienan tersembunyi lainnya dalam proses organisasi. Praktik yang berkembang dalam organisasi yang ingin transformasi digital yang sebenarnya ‖ bukan hanya mengotomatisasi proses manual ‖ adalah menggabungkan intelijen proses dengan RPA. Ini mengamankan hasil terbaik.”

Lisensi bot

Chris Porter, CEO di NexBotix, memperluas penggunaan penyeimbang beban kerja cerdas untuk mengoptimalkan operasi, membicarakan pentingnya mempertimbangkan lisensi bot.

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

“Penyeimbang beban kerja cerdas adalah melihat sumber daya yang Anda miliki, dan kemudian mengalokasikan pekerjaan kepada mereka dengan cara yang dinamis. Secara efektif apa yang dilakukan ini adalah memaksimalkan penggunaan sumber daya Anda dengan secara otomatis mengalokasikan pekerjaan ke berbagai bot, atau server berbeda tergantung pada jenis pekerjaan yang Anda lakukan. Ini tidak harus RPA ‖ bisa jadi pembelajaran mesin atau OCR, dan secara otomatis mendistribusikan tugas-tugas tersebut.

“Ini menjadi sangat penting ketika Anda memiliki peningkatan volume atau musiman dalam tenaga kerja Anda dan perlu secara otomatis mengalokasikan pekerjaan ke lebih banyak bot atau menyalakan lebih banyak bot. Misalnya, sektor asuransi biasanya melihat beban kerja yang meningkat pada Januari ketika ada tingkat perpanjangan yang tinggi dan lonjakan proses.

“Dengan RPA tradisional Anda harus membeli untuk puncak ‖ Anda perlu memastikan Anda memiliki lisensi yang tersedia untuk puncak. Sisa tahun lisensi itu duduk diam ‖ Anda masih membayarnya karena model lisensi tradisional berarti Anda harus memiliki lisensi yang tersedia.”

Pekerja digital

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

Peter Walker, CTO EMEA di Blue Prism, menjelaskan: “Tidak seperti robot apa pun, pekerja digital secara proaktif bekerja dengan menyatukan kemampuan AI untuk beroperasi dengan mudah di seluruh lingkungan digital yang selalu berubah ‖ tanpa gagal. Pekerja digital dapat secara optimal merencanakan pelaksanaan alur kerja dan beban kerja untuk memberikan hasil terbaik untuk mengelola beban kerja secara instan dan cerdas, menskalakan pekerja digital lain sesuai dengan kondisi bisnis, dan menggunakan pemrosesan 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 pelayanan tertinggi untuk meningkatkan produktivitas di seluruh otomatisasi proses. Untuk mengurangi waktu melayani pelanggan dan meningkatkan kualitas secara keseluruhan, pekerja digital dapat berkomunikasi dan menyelesaikan tugas dengan orang, sistem, dan pekerja digital lainnya.

“Misalnya, chatbot dapat diterapkan untuk bekerja dengan pekerja digital secara otonom melayani pelanggan, dan saat diperlukan, mengeskalasi tindakan ke manusia.”