Четыре понятия, которые важны, когда вы оцениваете автоматизацию для своего бизнеса. Понятные объяснения, без жаргона, с реальными примерами.
RPA — это программное обеспечение, которое повторяет действия человека за компьютером: читает данные, переходит между системами, заполняет формы, формирует отчёты. Без перерывов. Без ошибок. Круглосуточно.
Обработка счетов и банковская сверка
Обработка заказов и подтверждение отгрузки
Адаптация сотрудников и ввод данных
Мониторинг госзакупок и e-Factura
Автоматическое формирование и рассылка отчётов
Любой массовый процесс, основанный на правилах
Процессы, на которые у человека уходят минуты на каждую операцию, выполняются за секунды. Часы ежедневной работы сводятся к нулю.
Роботы не путают цифры местами, не пропускают поля и не делают опечаток. Стабильная точность независимо от объёма и времени суток.
Большинство клиентов полностью окупают вложения в первые два квартала. Фиксированная ежемесячная плата заменяет переменные расходы на персонал.
Чем RPA отличается от обычного ПО?
Обычному ПО нужна интеграция через API — оно создаётся для подключения к конкретным системам. RPA работает поверх существующего ПО точно так же, как человек, — через пользовательский интерфейс. Никаких изменений в ваших системах и никакого интеграционного проекта.
Сломаются ли RPA-роботы при обновлении наших систем?
Изменения интерфейса могут повлиять на роботов. В нашей модели RaaS Memesis контролирует каждого робота и устраняет сбои в рамках ежемесячной платы — как правило, в тот же день, когда их обнаружит.
Сколько времени занимает автоматизация процесса?
Простой процесс — одна система, один результат — обычно запускается за 2–3 недели. Более сложные процессы, затрагивающие несколько систем, занимают 4–6 недель. Мы анализируем и подтверждаем сроки до подписания договора.
Нужна ли нам ИТ-команда, чтобы использовать RPA?
Нет. В модели RaaS Memesis берёт на себя всю техническую часть: инфраструктуру, внедрение, мониторинг и обслуживание. Ваша команда описывает процесс и проверяет результат.
Традиционная RPA следует правилам. ИИ добавляет способность к суждению. Вместе они обрабатывают те 20 % исключений, которые иначе вернулись бы на стол вашей команды.
Структурированные данные, фиксированные шаблоны, предсказуемые поля. RPA выполняет эти шаги в больших объёмах без отклонений.
Разные форматы, пропущенные поля, неоднозначные данные. ИИ учитывает контекст и принимает решение, которое робот принять не может.
Робот обрабатывает предсказуемые 80 %. ИИ решает оставшиеся 20 %. Ваша команда занимается только настоящими исключениями.
Чистая RPA обычно автоматизирует 60–80 % процесса. ИИ повышает этот показатель до 85–95 % и резко сокращает число исключений, которые достаются сотрудникам.
ИИ-агенты обрабатывают исключения с тем же журналом аудита, что и робот: каждое решение записывается, его можно проверить и исправить.
Полный журнал аудита и по шагам робота, и по решениям ИИ. Каждые входные данные, результат и исключение фиксируются.
Нужен ли нам ИИ или достаточно базовой RPA?
Если в вашем процессе используются фиксированные шаблоны и структурированные данные, базовой RPA достаточно. Если вы получаете данные в разных форматах — счета от множества поставщиков, письма с разной структурой, — ИИ даёт ощутимую пользу. Мы оцениваем это при анализе процесса.
Автоматизация с ИИ обходится дороже?
ИИ добавляет затраты, когда работает ИИ-компонент — при обработке документов и классификации входных данных. Для большинства процессов эти затраты невелики по сравнению со стоимостью ручного труда, который они заменяют. Мы представляем сравнение затрат до заключения любого договора.
Может ли ИИ обработать документ любого типа?
Большинство структурированных и полуструктурированных деловых документов: счета, заказы на закупку, договоры, кадровые формы, банковские выписки. Совершенно неструктурированный свободный текст требует предварительной оценки — мы подтверждаем осуществимость до начала разработки.
Генеративный ИИ создаёт контент, извлекает смысл из текста и принимает решения на основе неструктурированных данных, с которыми не справился бы ни один шаблон. В автоматизации это важнее всего там, где разнородные документы создают узкие места.
Читает счета в любом формате, понимает письма клиентов, определяет суть неструктурированных запросов — без фиксированного шаблона.
Превращает неструктурированные входные данные в чистые структурированные данные, которые могут обработать ваши системы: JSON, записи в базе данных, поля форм.
Классифицирует документы, перенаправляет исключения, отмечает аномалии — применяя ваши бизнес-правила к данным, с которыми не справился бы один лишь набор правил.
Какие модели ИИ использует Memesis?
Мы используем коммерчески доступные большие языковые модели от поставщиков, в том числе OpenAI и Azure AI, и выбираем их под каждую задачу с учётом точности, стоимости и требований к месту хранения данных. Собственные модели мы не создаём.
Безопасны ли наши данные при использовании генеративного ИИ?
Где это возможно, мы используем эндпоинты моделей, размещённые в ЕС, и не используем ваши данные для обучения внешних моделей. Соответствие GDPR обеспечивается на всех этапах. Для конфиденциальных данных мы согласовываем порядок обработки до любого внедрения.
Может ли генеративный ИИ ошибаться в бизнес-процессах?
Да — у любой системы ИИ есть доля ошибок. Мы проектируем процессы с порогами уверенности: результаты с высокой уверенностью обрабатываются автоматически, а с низкой — передаются на проверку человеку. Цель — исключить ложноотрицательные результаты, а не полностью убрать людей из процесса.
Гиперавтоматизация объединяет RPA, ИИ и интеграции систем в сквозные процессы, в которые человек не вмешивается, если этого не требует настоящее исключение. Автоматизируется не один шаг, а вся цепочка.
Выполняют структурированные шаги, основанные на правилах: считывают поля, проводят записи, обновляют данные.
Обрабатывают неструктурированные данные и принимают решения по исключениям, с которыми не справляются роботы, работающие по правилам.
ERP, WMS, электронная почта, государственные порталы — автоматизация охватывает все системы, задействованные в процессе.
Счёт поступил → прочитан → проверен → сопоставлен → проведён → подтверждён. Человек к нему не прикасается, если только настоящее исключение не требует решения.
Точечная автоматизация обычно охватывает 60 % процесса. Гиперавтоматизация поднимает этот показатель выше 90 % — каждая устранённая передача между людьми и системами приумножает эффект.
Объём вырос вдвое — процесс справляется. Без дополнительного персонала, сверхурочных и завалов: та же инфраструктура масштабируется вместе со спросом.
Гиперавтоматизация — только для крупных компаний?
Нет. Термин пришёл из аналитических исследований крупного бизнеса, но подход применим в любом масштабе. Дистрибьюторская компания из 50 человек, обрабатывающая 500 счетов в месяц, может получить от сквозной автоматизации такую же пользу, как крупная корпорация, — а часто и больше, потому что её ручные процессы пропорционально дороже.
С чего начать?
Начните с одного массового процесса, в котором люди многократно работают с данными. Сначала постройте сквозную автоматизацию этого процесса — подтвердите модель, измерьте ROI, а затем распространите её на смежные процессы. Мы поможем расставить приоритеты при анализе процессов.
Чем это отличается от внедрения ERP?
ERP заменяет ваши системы. Гиперавтоматизация связывает уже имеющиеся у вас системы и работает в них. Внедрение занимает недели, а не месяцы. Без замены существующего ПО, без миграции данных и без переобучения команды работе с новыми интерфейсами.
Готовы к автоматизации?
20 минут. Один процесс. Мы разберём RPA, ИИ-агентов и то, как они сочетаются в вашем конкретном случае, — и честно скажем, подходит ли здесь автоматизация.
Бесплатное демо на 20 минутНачать
Возьмите один процесс, который хотели бы автоматизировать. Мы разберём, что для этого потребуется, сколько это будет стоить и действительно ли автоматизация — подходящий инструмент. Без продающих презентаций.
Бесплатное демо на 20 минут