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）と機械学習の機能を備えたソフトウェアを使用して、これまで人が行っていた大量の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メンテナンスが含まれます。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るRPAテクノロジーは、アプリケーションへのログイン、データの入力、タスクの計算と完了、ログアウトなど、人間の作業者を模倣します。より簡単に言うと、RPAは、人間が使用して、デジタルシステムインフラストラクチャ内のさまざまな他のソフトウェアタイプおよび要素と対話できる仮想ロボットを備えたソフトウェアです。
業界での用途–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品ではありません。むしろ、人間の作業者のすでに手作業で行われているタスクを自動化するだけです。彼らは基本的に、今日の労働者が見ている画面を見て、関連する場所から関連するデータを取得することにより、ユーザーインターフェイス内の同じボックスとフィールドに入力して更新します。これは、いくつかの目的に役立ちます：
RPAの利点：
- 迅速なコスト削減： RPAによりチームの作業負荷が軽減されるため、スタッフは人的入力を必要とする他の優先度の高い作業に再割り当てできるため、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ロボットが特定のワークフローとルールに従うようにプログラミングできるため、特に規制基準のような精度とコンプライアンスが要求される作業に関して、人的エラーを減らすことができます。
- 高度な柔軟性とスケーラビリティ： データ管理の大規模展開に実行可能な自動化ソリューションの可用性
- クラウドベースのデプロイメント： クラウドにデプロイされた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、少ないメンテナンスコスト、および簡単なデプロイメントを提供します。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、クラウドベースのRPAデプロイメントに向けてエンドユーザーを魅了しており、堅牢な方法でサイバーセキュリティの懸念にも対処できます。
RPAに関連するリスク
- 組織文化： 組織は、職務内容内の責任が移行するにつれて、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。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で成功を収めるには、労働力の適応性が重要になります。
- RPAの実装を妨げるデータ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整っていない場合、攻撃者にさら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の状況による企業業務のシフトは、RPA業界の成長を促進すると予想されます。中小企業であろうと大規模企業であろうと、企業の認知テクノロジーの統合とビジネスプロセスの変化とともに、さらに進化します。これらの企業はすべて、冗長なタスクを自動化し、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、機械的な手順よりも短時間で大量のデータを迅速に実装、実行、および配置できるため、企業の諸経費が削減されます。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ます。
最高のツールとプラットフォームを提供する主要なRPA業界のプレーヤーには、UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、WorkFusion、NICE、EdgeVerve Systems、Kofax、Pegasystems、Redwood Softwareなどがあります。
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、および一貫性の向上、品質の向上、および生産のスケーラビリティなどの利点があるためです。自動化は、特に機密データや金融サービスの場合、セキュリティを強化することもできます。 RPAの実際の使用例には、銀行および金融プロセス自動化、住宅ローンおよび融資プロセス、カスタマーケア自動化、eコマースマーチャンダイジング運用、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でのロボティック・プロセス・オートメーションの採用により、RPA業界のプレーヤーと他の主要な利害関係者との間の戦略的パートナーシップの数が増加しました。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、ロボティック・プロセス・オートメーションと機械学習の統合は、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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