Strategiczne podejście firm do hiperautomatyzacji pozwala na optymalizację procesów. Taki kierunek widać też w przypadku platform SAP. Efektem inicjatyw technologicznych i cyfrowej transformacji biznesu, z wykorzystaniem systemu ERP, jest zautomatyzowane oraz inteligentne przedsiębiorstwo.
W firmach przetwarza się coraz więcej informacji, dlatego tak istotne jest redukowanie powtarzalnej pracy manualnej i minimalizowanie ryzyka popełnienia błędów. Analitycy Gartnera zwracają uwagę na ścisłą korelację przejrzystości i bezpieczeństwa informacji oraz podejmowania decyzji, które przekładają się na wyniki biznesowe. Stanowi to podstawę efektywnego zarządzania danymi.
Integracja – ważny aspekt automatyzacji
W dobie hiperautomatyzacji, umieszczonej przez Gartnera na liście strategicznych trendów technologicznych na rok 2021, rozwiązania klasy Robotic Process Automation (RPA) umożliwiają szybsze i bardziej elastyczne usprawnianie procesów. Fakt, że są to narzędzia LowCode, powoduje, że zyskują one coraz większą popularność. Ich konfiguracja nie wymaga zaawansowanych umiejętności programistycznych, co pozwala na sprawne budowanie kompetencji wewnątrz firmy oraz daje możliwość szybkiego dostosowania rozwiązania do zmieniających się wymagań. Zrobotyzowana automatyzacja procesów w pełni odzwierciedla działania użytkownika biznesowego. Przykładowo, umożliwia odczyt danych z arkusza kalkulacyjnego oraz logowanie do systemów trzecich. Takie rozwiązanie sprawdzi się w przypadku integracji systemu klasy ERP z portalem starszej generacji, który nie posiada własnego API. Analogicznie dzieje się w kontekście chatbotów, które łączą się z innymi systemami, żeby odpowiedzieć na zadane pytania. Chatbot może funkcjonować w ramach strony internetowej jako użytkownik w komunikatorze, czy jako FAQ Bot – wtedy na podstawie wgranej listy pytań jest w stanie odpowiednio zareagować.
RPA i działania biznesowe w praktyce
Pierwszym krokiem w kierunku inteligentnych procesów jest dokładne rozpoznanie potrzeb firmy. Odpowiedzią na tę potrzebę mogą być dedykowane warsztaty, które służą zdefiniowaniu procesów o największym potencjale do optymalizacji i usprawnień. W przypadku NTT DATA Business Solutions, problemy i wąskie gardła są definiowane oraz walidowane podczas sesji Design Thinking. W rezultacie tworzymy plan automatyzacji, a następnie na testowej instancji platformy powstaje demo robota, który wykonuje konkretne operacje. Takie podejście sprawia, że finalne rozwiązanie w pełni wykorzystuje funkcjonujące w firmie procesy biznesowe i środowisko IT, bez konieczności zmian w aplikacjach oraz systemach. W tym miejscu należy też wspomnieć, że podstawą elastycznych optymalizacji są platformy chmurowe, które oferują wiele powiązanych ze sobą usług wykorzystywanych w automatyzacji na przykład w zakresie RPA, czy algorytmów uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji.
Elastyczny obieg dokumentów
Indywidualne potrzeby firm są spełniane dzięki autorskim rozwiązaniom, dostępnym w ramach naszej platformy AddStore. Narzędzia te można wykorzystać na przykład w procesie przetwarzania faktur zakupowych. W pierwszej kolejności usługa OCR może „odczytać” dane z faktury oraz za pomocą dedykowanego interfejsu lub bota RPA przesłać je do systemu ERP. Kolejne rozwiązania pozwalają na zastosowanie algorytmów AI do automatycznej klasyfikacji oraz dekretacji dokumentu na podstawie historycznych danych z systemu. Automatyzowanie prostych, ale kłopotliwych i zabierających czas czynności jest kluczowe. W przypadku obiegu dokumentów, ich treści często są powtarzalne. Automatyzacja pozwala na szybsze procesowanie faktury, a w efekcie – sprawne płatności. Co za tym idzie, minimalizujemy ryzyko płacenia odsetek, a użytkownicy biznesowi mogą skupić się na rozwijaniu swoich kluczowych kompetencji. Oszczędność czasu, obniżenie kosztów działania i efektywne zarządzanie danymi to niewątpliwie największe zalety szeroko rozumianej optymalizacji procesów.
Jakub Płocki, SAP Solutions Architect, NTT DATA Business Solutions sp. z o.o.
Bardzo ciekawy artykuł. Zdecydowanie automatyzacja prostych procesów, jednocześnie czasochłonnych, to krok do przodu do dobrej zmiany i do odciążenia nakładu codziennej pracy. Moją uwagę przykuło wykorzystywanie algorytmów AI(pojęcia powszechnie stosowanego, często mylnie, gdyż zazwyczaj w takich sytuacjach jest mowa o algorytmach ML). Skuteczność oraz stosowność takich rozwiązań to przede wszystkim poziom precyzji modelu. Ciekawi mnie na jakim średnim poziomie się on kształtuje, przyjmując, że każda organizacja jest różna, ma różne potrzeby, różne procesy biznesowe?
Pozdrawiam,
Emil