RPA хорошо справляется с процессами по жесткому сценарию, но самостоятельно почти не умеет работать с неструктурированными данными. Обычный робот не распознает произвольный текст в письме и не примет решение в нестандартной ситуации.
Здесь в дело вступает искусственный интеллект. Модели распознавания текста, компьютерное зрение и алгоритмы классификации помогают роботу понять данные, которые раньше требовали участия человека.
В связке RPA берёт на себя механическое выполнение операций, а ИИ отвечает за интерпретацию данных и простые решения внутри сценария. Вместе эти технологии закрывают более широкий участок процесса, чем каждая из них по отдельности.
Такой подход особенно полезен там, где данные поступают в разном формате, например из Excel-таблиц, сканов документов или писем, и их сначала нужно распознать, а потом перенести в целевую систему.
Пример того, как это работает на практике, можно увидеть в одном из
проектов KitBot.
Централизованная бухгалтерия департамента образования обслуживает десятки подведомственных учреждений, включая школы, детские сады и колледжи. Подведомственные организации присылали платёжные заявки в виде Excel-файлов, а бухгалтеры вручную переносили данные в систему учёта НПО «Криста».
KitBot воспроизвел действия бухгалтера на уровне интерфейса. Робот считывает данные из Excel-файла, определяет назначение платежа и сумму, заходит в систему «Криста», проходит авторизацию и переносит данные в нужные поля.
В результате точность обработки достигла 100%, одна заявка обрабатывается быстрее чем за две секунды вместо нескольких минут, а трудозатраты бухгалтерии сократились на 70%.