Robotic process automation (Otomatisasi proses robotik/RPA), juga dikenal sebagai robotika peranti lunak, menggunakan teknologi otomatisasi cerdas untuk melakukan tugas kantor berulang yang dilakukan oleh pekerja manusia, seperti mengekstraksi data, mengisi formulir, memindahkan file, dan banyak lagi.
RPA menggabungkan API dan interaksi antarmuka pengguna (UI) untuk mengintegrasikan dan melakukan tugas berulang antara perusahaan dan aplikasi produktivitas. Dengan menerapkan skrip yang meniru proses manusia, alat RPA menyelesaikan eksekusi otonom dari berbagai aktivitas dan transaksi di seluruh sistem peranti lunak yang tidak terkait.
Bentuk otomatisasi ini menggunakan peranti lunak berbasis aturan untuk melakukan aktivitas proses bisnis dengan volume tinggi, sehingga membebaskan sumber daya manusia untuk memprioritaskan tugas-tugas yang lebih kompleks. RPA memungkinkan CIO dan pengambil keputusan lainnya untuk mempercepat upaya transformasi digital mereka dan menghasilkan laba atas investasi (ROI) yang lebih tinggi dari staf mereka.
Pelajari blok bangunan dan praktik terbaik untuk membantu tim Anda mempercepat AI yang bertanggung jawab.
Daftar untuk mendapatkan ebook di Presto
Agar alat RPA di pasar tetap kompetitif, kemampuannya harus melampaui otomatisasi tugas dan memperluas penawarannya dengan menyertakan otomatisasi cerdas (IA). Jenis otomatisasi ini memperluas fungsionalitas RPA dengan menggabungkan sub-disiplin kecerdasan buatan, seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer.
Otomatisasi proses cerdas menuntut lebih dari sekadar sistem RPA berbasis aturan sederhana. Anda dapat menganggap RPA sebagai tugas "melakukan", sementara AI dan ML lebih banyak mencakup "berpikir" dan "pembelajaran,". RPA melatih algoritma menggunakan data sehingga peranti lunak dapat melakukan tugas dengan cara yang lebih cepat dan lebih efisien.
Otomatisasi proses robot sering disalahartikan sebagai kecerdasan buatan (AI), tetapi keduanya jelas berbeda. AI menggabungkan otomatisasi kognitif, machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), penalaran, pembuatan hipotesis, dan analisis.
Perbedaan yang paling penting adalah bahwa RPA digerakkan oleh proses, sedangkan AI digerakkan oleh data. Bot RPA hanya dapat mengikuti proses yang ditentukan oleh pengguna akhir, sedangkan bot AI menggunakan machine learning untuk mengenali pola dalam data, khususnya data yang tidak terstruktur, dan belajar dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, AI dimaksudkan untuk menyimulasikan kecerdasan manusia, sedangkan RPA semata-mata mereplikasi tugas-tugas yang diarahkan oleh manusia. Meskipun penggunaan alat kecerdasan buatan dan RPA meminimalkan kebutuhan akan campur tangan manusia, cara keduanya mengotomatiskan proses berbeda.
Konon, RPA dan AI juga saling melengkapi dengan baik. AI dapat membantu RPA mengotomatiskan tugas secara lebih lengkap dan menangani contoh penggunaan yang lebih kompleks. RPA juga memungkinkan insight AI ditindaklanjuti dengan lebih cepat daripada menunggu implementasi manual.
Menurut Forrester, alat peranti lunak RPA harus mencakup kemampuan inti berikut:
Teknologi otomatisasi, seperti RPA, juga dapat mengakses informasi melalui sistem lama, terintegrasi dengan baik dengan aplikasi lain melalui integrasi front-end. Hal ini memungkinkan platform otomatisasi untuk berperilaku mirip dengan pekerja manusia, melakukan tugas-tugas rutin, seperti login, dan juga menyalin dan menempel dari satu sistem ke sistem lainnya. Meskipun koneksi back-end ke database dan layanan web perusahaan juga membantu otomatisasi, nilai sebenarnya dari RPA ada pada integrasi front-end yang cepat dan sederhana.
Ada beberapa manfaat dari RPA, antara lain:
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang diperlukan pengguna bisnis untuk menyiapkan alat RPA, baca terus di blog kami di sini.
Meskipun peranti lunak RPA dapat membantu perusahaan berkembang, ada beberapa kendala, seperti budaya organisasi, masalah teknis, dan penskalaan.
Budaya organisasi
Meskipun RPA akan mengurangi kebutuhan atas peran pekerjaan tertentu, RPA juga akan mendorong pertumbuhan peran baru untuk menangani tugas yang lebih kompleks, sehingga memungkinkan karyawan untuk fokus pada strategi dengan tingkat yang lebih tinggi dan pemecahan masalah yang kreatif. Organisasi perlu mempromosikan budaya pembelajaran dan inovasi karena tanggung jawab dalam peran pekerjaan bergeser. Kemampuan beradaptasi tenaga kerja akan menjadi penting untuk mendukung kesuksesan proyek otomatisasi dan transformasi digital. Dengan mendidik staf Anda dan berinvestasi dalam program pelatihan, Anda dapat mempersiapkan tim untuk perubahan prioritas yang sedang berlangsung.
Kesulitan dalam penskalaan
Meskipun RPA dapat melakukan beberapa operasi simultan, RPA terbukti sulit untuk diskalakan di perusahaan karena pembaruan peraturan atau perubahan internal. Menurut laporan Forrester, 52% pelanggan mengklaim bahwa mereka kesulitan dalam meningkatkan skala program RPA mereka. Sebuah perusahaan harus memiliki 100 atau lebih robot yang bekerja aktif untuk memenuhi syarat sebagai program lanjutan, tetapi hanya sedikit inisiatif RPA yang berkembang melampaui 10 bot pertama.
Ada beberapa industri yang memanfaatkan teknologi RPA untuk merampingkan operasi bisnis mereka. Implementasi RPA dapat ditemukan di seluruh industri berikut:
Perbankan dan jasa keuangan: Dalam laporan Forrester tentang “Pasar Layanan RPA Akan Tumbuh Mencapai USD 12 Miliar Pada Tahun 2023”, 36% dari seluruh contoh penggunaan berada di bidang keuangan dan akuntansi. Saat ini, lebih dari 1 dari 3 bot berada di industri keuangan, dan hal ini tidak mengherankan mengingat penerapan otomatisasi pada perbankan sejak dini. Saat ini, banyak bank besar menggunakan solusi otomatisasi RPA untuk mengotomatiskan tugas-tugas, seperti riset pelanggan, pembukaan rekening, pemrosesan penyelidikan, dan anti pencucian uang. Sebuah bank menyebarkan ribuan bot untuk mengotomatiskan entri data manual bervolume tinggi. Proses-proses ini memerlukan banyak tugas melelahkan dan berbasis aturan yang disederhanakan oleh otomatisasi.
Asuransi: Asuransi penuh dengan proses berulang yang cocok untuk otomatisasi. Sebagai contoh, Anda dapat menerapkan RPA pada operasi pemrosesan klaim, kepatuhan terhadap peraturan, manajemen polis, dan tugas-tugas underwriting.
Ritel: Munculnya e-commerce menjadikan RPA sebagai komponen integral dari industri ritel modern yang telah meningkatkan operasi back office dan pengalaman pelanggan. Contoh aplikasi yang populer adalah manajemen hubungan pelanggan, manajemen gudang dan pesanan, pemrosesan masukan pelanggan, dan deteksi penipuan.
Perawatan Kesehatan: Akurasi dan kepatuhan merupakan hal yang terpenting dalam industri perawatan kesehatan. Beberapa rumah sakit terbesar di dunia menggunakan peranti lunak otomatisasi proses robotik untuk mengoptimalkan manajemen informasi, manajemen resep, pemrosesan klaim asuransi, dan siklus pembayaran, serta proses-proses lainnya.
Jelajahi uji coba kami untuk memulai perjalanan otomatisasi Anda hari ini.
Raih ROI lebih cepat dengan otomatisasi proses robotik yang didorong oleh AI (RPA) dan memiliki fitur lengkap.
Mulai dari alur kerja bisnis hingga operasi TI, kami siap membantu Anda dengan otomatisasi yang didukung AI.
Proses yang lebih cepat dan waktu tunggu pelanggan yang lebih singkat - itulah kehebatan otomatisasi yang didukung oleh AI.
Baca panduan pembeli untuk mempelajari apa itu RPA, pro dan kontra, dan cara memulai.
Alihkan tugas berulang kepada bot yang selalu aktif agar tim Anda bebas berinovasi.
Pelajari tentang penambangan proses, sebuah metode yang menerapkan algoritme khusus pada data log peristiwa untuk mengidentifikasi tren, pola, dan detail tentang bagaimana suatu proses berlangsung.