ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の統合
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは、人工知能（AI）と機械学習機能を備えたソフトウェアを使用して、これまで人間が実行していた高ボリュームで反復可能なタスクを処理することです。これらのタスクには、クエリ、計算、記録とトランザクションの保守などが含まれます。RPA技術は、ソフトウェアロボットまたはボットと呼ばれることもあり、人間の労働者を模倣し、アプリケーションにログインし、データ入力、計算とタスクの完了、ログアウトを行います。簡単に言うと、RPAは、人間がさまざまな他のソフトウェアタイプやデジタルシステムインフラストラクチャ内の要素と対話するために使用できる仮想ロボットを備えたソフトウェアです。
業界での使用 – ロボティック・プロセス・オートメーション
ロボティック・プロセス・オートメーションツールは、基盤となるビジネスアプリケーションの代替ではなく、人間の労働者のすでに手動で行われているタスクを単に自動化するものです。本質的には、今日の労働者が閲覧している画面を見て、関連データを関連場所から取得し、同じボックスとフィールドをユーザーインターフェース内で入力および更新します。これはいくつかの目的を果たします。
RPAのメリット:
- 迅速なコスト削減: RPAはチームの作業負荷を軽減するため、スタッフを人間の介入を必要とする他の優先度の高い作業に再配置できるため、生産性とROIが向上します。
- より高い精度とコンプライアンス: RPAロボットを特定のワークフローとルールに従うようにプログラムできるため、特に精度とコンプライアンスを必要とする作業（規制基準など）に関して、人的エラーを減らすことができます。
- 高い柔軟性とスケーラビリティ:データ管理における大規模展開に利用可能な自動化されたソリューションの可用性
- クラウドベースの展開: クラウド上に展開されたRPAは、低いインフラストラクチャコスト、自動アップグレード、メンテナンスコストの削減、および展開の容易さを提供します。さらに、クラウドベースのITインフラストラクチャへの移行も、堅牢な方法でサイバーセキュリティの懸念にも対応できるクラウドベースのRPA展開に向けてエンドユーザーを説得しています。
RPAに関連するリスク
- 組織文化: 組織は、仕事の役割内の責任が変化するにつれて、学習とイノベーションの文化を促進する必要があります。労働力の適応性は、自動化およびデジタルトランスフォーメーションプロジェクトの成功のために重要になります。
- RPAの実装を妨げるデータのセキュリティリスク: データ漏洩と盗難は、RPAに関連する2つの主要な脅威です。RPAボットのパスワードやRPAが処理する消費者データなどの重要なデータは、適切なセキュリティ手順が講じられていない場合、攻撃者に公開される可能性があります。
パンデミックによって誘発された在宅勤務状況による企業の事業運営の変化は、RPA業界の成長を促進すると予想されます。さらに、コグニティブテクノロジーと、中小規模を問わず企業全体でのビジネスプロセスの変化との統合とともに進化します。これらの企業はすべて、冗長なタスクを自動化して、コストを削減し、効率を高める方法を探しています。自動化により、機械的プロセスよりも短時間で大量のデータの迅速な実装、実行、配置が可能になり、企業のオーバーヘッドコストが削減されます。したがって、ロボティック・プロセス・オートメーション業界は、今後10年間で約30%のCAGRで成長すると予想されています。
最高のツールとプラットフォームを提供しているRPA業界の主要企業には、UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、WorkFusion、NICE、EdgeVerve Systems、Kofax、 Pegasystems、Redwood Softwareがあります。
主要企業の比較
RPAの統合を検討しているすべての企業または組織は、主にコスト削減、速度、精度、一貫性の向上、生産性の向上とスケーラビリティなどのメリットを求めています。自動化は、特に機密データや金融サービスに関して、追加のセキュリティを提供することもできます。RPAの実際の用途には、銀行および金融プロセスの自動化、住宅ローンおよび融資プロセス、カスタマーケアの自動化、eコマースのマーチャンダイジングオペレーション、光学式文字認識アプリケーション、データ抽出プロセス、および固定自動化プロセスが含まれます。さまざまなビジネスプロセスにおけるロボティック・プロセス・オートメーションの採用は、RPA業界のプレーヤーと他の主要な利害関係者間の戦略的パートナーシップの数を増加させています。さらに、ビジネス上の課題を克服し、絶えず変化する顧客の要件を満たすために、テクノロジーの役割はより速いペースで継続的に進化しています。したがって、機械学習とのロボティック・プロセス・オートメーションの統合は、ルールベースのプロセスを超えてソフトウェアボットの機能を向上させ、人間の意思決定スキルと同様のタスク実行を可能にするのに役立ちます。
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