Apa yang dimaksud dengan Otomasi Proses Robotik?

Kapan menggunakan RPA

RPA paling cocok untuk mengotomatiskan tugas yang berulang, mengintegrasikan sistem lama, menangani data terstruktur, dan tugas bervolume tinggi apa pun yang membutuhkan pengambilan keputusan minimal. 

Kekuatan-kekuatan ini berarti bisnis harus menggunakan RPA jika mereka ingin mengotomatiskan pemrosesan faktur, rekonsiliasi catatan, menavigasi mainframe lama, atau memproses pesanan pelanggan.

Kapan harus menggunakan solusi AI yang berbeda

Ada banyak tugas yang tidak dapat ditangani dengan baik oleh RPA, termasuk:

• Menangani data yang tidak terstruktur
• Interaksi yang dipersonalisasi
• Analisis prediktif
• Pengambilan keputusan
• Pembelajaran berkelanjutan

Jadi, jika sebuah organisasi ingin menggunakan solusi AI untuk mengkategorikan dan merespons email pelanggan secara otomatis, solusi yang lebih tepat adalah perangkat lunak pemrosesan bahasa alami atau AI percakapan.

Jika bisnis menginginkan solusi AI untuk memprediksi tren, mereka harus memilih solusi pembelajaran mesin. Jika mereka menginginkan solusi yang berinteraksi dengan pelanggan secara otomatis, mereka harus memilih chatbot AI daripada RPA.

Pemantauan harga dan sistem

RPA sangat ideal untuk mengotomatiskan pemantauan harga dan kinerja sistem secara terus menerus. Bot dapat melacak perubahan harga di seluruh platform, memastikan harga perusahaan tetap kompetitif dan terkini.

Untuk pemantauan sistem, RPA dapat memeriksa masalah kinerja dan mengirimkan peringatan untuk setiap anomali yang terdeteksi. Jenis bot RPA ini sering kali berjalan terus menerus di latar belakang perangkat lunak atau sistem.

Pemrosesan penggajian

Penggajian dan bentuk lain dari akuntansi organisasi sering kali dibayarkan secara teratur, menjadikannya kasus penggunaan yang mudah untuk RPA.

Manajemen data

Sebagian besar aplikasi RPA berada di bawah istilah umum 'manajemen data'. Di seluruh industri, tugas manajemen data RPA yang umum meliputi:

• Entri data
• Ekstraksi data
• Validasi data
• Migrasi data
• Pembersihan data
• Pembaruan basis data
• Rekonsiliasi data
• Penyortiran dan kategorisasi data

Tugas-tugas yang luas ini dapat diterapkan di hampir semua industri atau kasus penggunaan - yang berubah hanyalah jenis data dan bagaimana data tersebut perlu ditangani.

Pemenuhan pesanan

Tugas yang berulang seperti pemenuhan pesanan - termasuk memproses pengemasan dan pengiriman - sangat cocok untuk RPA. Hal ini membutuhkan akurasi tinggi, melibatkan entri dan validasi data dalam jumlah besar, dan mengulangi proses yang sama ribuan kali.

Dokumentasi 

RPA dapat digunakan untuk memastikan kepatuhan dan dokumentasi yang tepat. 

Misalnya, firma hukum yang mengisi dokumen yang rumit dapat menggunakan solusi RPA untuk secara otomatis mengisi informasi yang benar, memverifikasi kelengkapan dan keakuratan, serta memastikan bahwa dokumen akhir sesuai dengan standar peraturan.

Bot RPA juga dapat mengarsipkan dan mengambil dokumen dan data seperti yang diminta oleh karyawan manusia, atau bahkan membuat jejak audit untuk melacak alur kerja dan perubahan.

RPA tanpa pengawasan

Bot RPA tanpa pengawasan beroperasi secara independen, tanpa campur tangan manusia. Alih-alih dipicu oleh manusia, bot ini dapat berjalan sesuai jadwal, dipicu oleh peristiwa tertentu, atau beroperasi 24/7.

Misalnya, bot RPA yang tidak diawasi dapat memproses data secara batch di akhir hari kerja, atau mengotomatiskan proses penggajian.

Menghadiri RPA

Bot RPA yang hadir bekerja bersama pengguna manusia dan biasanya dipicu oleh pengguna itu sendiri. Bot ini membantu tugas-tugas yang membutuhkan campur tangan manusia atau pengambilan keputusan.

Misalnya, perwakilan layanan pelanggan dapat menggunakan bot RPA yang hadir untuk mengambil informasi pelanggan saat sedang menelepon.

RPA hibrida

Hybrid RPA menggabungkan RPA yang diawasi dan tidak diawasi. Bot RPA hibrida berinteraksi dengan manusia jika diperlukan dan beroperasi secara mandiri jika memungkinkan. 

Bot ini digunakan untuk menciptakan alur yang mulus antara tugas-tugas yang membutuhkan input manusia dan tugas-tugas yang dapat diotomatisasi sepenuhnya.

Misalnya, bot RPA hibrida dapat membantu dan karyawan selama panggilan berlangsung, kemudian secara otomatis memproses sisa tugas setelah panggilan selesai.

RPA yang cerdas

Intelligent RPA sering disebut sebagai otomatisasi cerdas, dan ini melibatkan penambahan AI ke perangkat lunak RPA.

RPA secara tradisional digunakan untuk tugas-tugas yang dapat diprediksi yang dipicu oleh pemicu yang ditetapkan. Namun, penambahan AI memungkinkan RPA untuk melakukan tugas-tugas yang sebelumnya membutuhkan campur tangan manusia.

Peningkatan produktivitas

Bot RPA dapat menangani tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu jauh lebih cepat daripada manusia, yang membebaskan karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih strategis.

Mengurangi biaya

Mengotomatiskan tugas-tugas berbasis aturan secara signifikan mengurangi biaya tenaga kerja untuk organisasi, terutama ketika sistem RPA ditingkatkan, atau ketika RPA diperluas di seluruh proses bisnis.

Akurasi yang lebih baik 

RPA meminimalkan kesalahan manusia dalam proses seperti entri data, penghitungan, dan penanganan dokumen, sehingga menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dan lebih sedikit kesalahan yang merugikan.

Mereka juga dapat diprogram untuk mengikuti pedoman peraturan dan kepatuhan secara ketat, jika perusahaan ingin memastikan dokumentasi tindakan yang ketat.

Kepuasan karyawan yang lebih tinggi

Karyawan akan lebih puas di tempat kerja ketika mereka dapat fokus pada tugas-tugas yang menarik, daripada tugas-tugas yang biasa dan berulang-ulang.

Terukur dan mudah beradaptasi 

Solusi RPA dapat ditingkatkan atau dikurangi berdasarkan kebutuhan bisnis, semua tanpa investasi yang signifikan dalam infrastruktur atau sumber daya.

Dan jika proses bisnis atau persyaratan peraturan berubah, tidak perlu melatih ulang karyawan - bot RPA dapat dengan cepat dikonfigurasi ulang atau diperbarui agar sesuai dengan standar yang baru.

1. 1. Mengidentifikasi tugas yang sesuai 

Langkah pertama dalam menerapkan RPA adalah mengidentifikasi tugas-tugas yang berulang, berbasis aturan, dan memakan waktu. 

Tugas-tugas ini kemudian dipetakan untuk memahami langkah-langkah spesifik yang terlibat. Hal ini termasuk merinci input data, poin keputusan, dan tindakan yang diperlukan untuk menyelesaikan proses.

2. Merancang dan membangun bot

Setelah tugas-tugas dipetakan, pengembang atau analis bisnis merancang bot RPA. Ini melibatkan pembuatan skrip atau alur kerja yang menginstruksikan bot tentang apa yang harus dilakukan.

3. Menyebarkan bot 

Setelah bot dirancang, bot digunakan di lingkungan tempat bot akan beroperasi - biasanya di dalam aplikasi perangkat lunak perusahaan yang sudah ada. Bot berinteraksi dengan perangkat lunak seperti halnya manusia, menavigasi antarmuka, memasukkan data, dan menjalankan perintah.

4. Eksekusi bot

Ketika bot digunakan, bot mulai melakukan tugas secara otomatis. Bot dapat masuk ke aplikasi, memindahkan file, mengisi formulir, atau mengekstrak data dari dokumen.

5. Pemantauan bot

Setelah bot beroperasi, bot dapat dipantau secara real-time melalui dasbor kontrol. Hal ini memungkinkan bisnis untuk melacak kinerja bot, mengelola aktivitasnya, dan membuat penyesuaian sesuai kebutuhan. 

Jika muncul masalah, seperti kesalahan sistem atau perubahan dalam proses, bot dapat dikonfigurasi ulang untuk beradaptasi dengan kondisi baru.

6. Peningkatan berkelanjutan

RPA bukanlah solusi yang siap pakai dan lupa. Seiring berjalannya waktu, seiring berkembangnya proses, bot mungkin perlu diperbarui untuk menangani tugas-tugas baru atau perubahan alur kerja yang ada. 

Selain itu, ketika perusahaan menjadi lebih akrab dengan RPA, mereka sering menemukan area baru di mana otomatisasi dapat diterapkan, yang mengarah pada ekspansi berkelanjutan dalam organisasi.