Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA) nedir?

Büyük ölçekte manuel çabayı azaltır

Geleneksel otomasyon genellikle yakın denetime ihtiyaç duyar. Ekipler hala istisnaları incelemek, veri uyuşmazlıklarını çözmek ve komut dosyasının dışında kalan görevleri yönetmek için zaman harcıyor.

IPA bu gözetimi azaltır. Talepleri iş kurallarına göre yorumlayabilir ve her adımda insan müdahalesine ihtiyaç duymadan eylemleri gerçekleştirebilir.

Bazı şirketler bu iş akışlarını tasarlamak için yapay zeka ajanslarıyla birlikte çalışır. Bu iş ortakları, sistemlerin istikrarlı, verimli ve gerçek iş operasyonlarına uygun olduğundan emin olmaya odaklanır.

Değişen girdilere ve bağlama uyum sağlar

Geleneksel botlar tutarlı biçimlendirmeye dayanır. Yazım hatası veya yeni belge düzeni gibi küçük bir değişiklik bile süreci bozabilir.

IPA çeşitlilikle başa çıkabilir. Girdiyi okur, niyeti anlar ve yapı ideal olmasa bile yanıt verir. Bu, isteklerin her zaman aynı kalıbı takip etmediği günlük kullanımda daha güvenilir olmasını sağlar.

Operasyonlarda şeffaflığı artırır

Kural tabanlı otomasyon genellikle bağlam olmadan başarısız olur. Ne olduğunu, nerede olduğunu veya başarısızlığı neyin tetiklediğini anlamak zordur.

Bu durum, farklı aracıların paralel veya sıralı olarak çalıştığı çoklu aracı sistemlerinde daha büyük bir sorun haline gelir. Görünürlük olmadan, etkileşimleri izlemek veya aracılar arasında güvenilir performans sağlamak zordur.

IPA, süreçteki her adımı günlüğe kaydederek gözlemlenebilirliği artırır. Bu ayrıntı düzeyi, özellikle çok etmenli sistemleri değerlendirirken kullanışlıdır ve ekiplerin sorunları izole etmesine ve etmenlerin birlikte nasıl çalıştığını iyileştirmesine yardımcı olur.

Adım 1: Tetikleyici olay süreci başlatır

Bir müşteri bir iade talebi formu doldurur veya bir ürünü iade etmek istediğini belirten bir mesaj gönderir. Bu mesaj iade iş akışını etkinleştirir.

Temsilci, manuel triyajı beklemeden hemen alır.

Adım 2: Yapay zeka ajanı bilgileri ayrıştırır

Temsilci, sipariş numarası, ürün adı, iade nedeni ve müşteri kimliği gibi temel bilgileri almak için mesajı veya formu tarar.

Yapılandırılmamış mesajlar için, niyeti yorumlamak ve doğru sırayı belirlemek için büyük dil modelleriniLLMs'ler) kullanır.

Adım 3: Yapay zeka ajanı bir sonraki adıma karar verir

Temsilci, iş kurallarını ve iade politikalarını kullanarak ürünün iade için uygun olup olmadığını ve para iadesi veya mağaza kredisi gibi ne tür bir iade olacağını kontrol eder.

Bir destek temsilcisinin tipik olarak yapacağı şeyi kopyalayarak kararı anında ele alır.

Adım 4: Yapay zeka ajanı sistemler arasında eylemler gerçekleştirir

Bir karar verildiğinde, temsilci:

• Sipariş durumunu günceller
• İade etiketi oluşturur
• Müşteriye talimatlar gönderir
• Depoyu bilgilendirir

Her şey birbirine bağlı sistemler içinde, ekipler arasında aktarım olmadan yapılır.

Adım 5: Yapay zeka ajanı sonuçları kaydeder

İlk talepten son yanıta kadar her adım kaydedilir. Bu kayıtlar gösterge tablolarına ve uyarı sistemlerine akarak süreci izlenebilir hale getirir.

Bir vakanın manuel olarak incelenmesi gerekiyorsa, takip için tam bağlamla birlikte yükseltilir.

Yapılandırılmamış belge ve formların işlenmesi

Kural tabanlı botlar dağınık girdileri işlerken hızla bozulur. Faturalar, talepler, sözleşmeler veya işe alım paketleri gibi birçok iş belgesi, tutarlı bir formatı takip etmeyen yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veriler içerir.

IPA aracıları bunu optik karakter tanıma (OCR) ve doğal dil işleme (NLP) kullanarak gerçekleştirir:

• Makbuzlardan toplamları çıkarın
• Sözleşme maddelerini ayrıştırma
• Taranan formlardan kimlik doğrulama

Veriler yorumlandıktan sonra sistem, insan gözetimi olmadan veriler üzerinde işlem yapabilir. Bu, çalışan formlarını işleyen bir İK sohbet robotu veya belge tabanlı destek taleplerini alan bir müşteri hizmetleri sohbet robotu gibi araçların içindeki uçtan uca iş akışlarının kilidini açar.

Sistemler arasında çok adımlı iş akışlarını otomatikleştirme

İşe alım veya iade işlemleri gibi süreçler tek bir sistemde gerçekleşmez. Genellikle CRM'leri, dahili veritabanlarını, zamanlama platformlarını ve bildirim araçlarını kapsarlar. Her bileşen kendi bağımlılık katmanını ekler.

IPA aracıları akışı adım adım yönetir. Girdiyi değerlendirir, bağlama dayalı bir karar verir ve eylemi bağlı sistemler içinde yürütürler.

Manuel yönlendirmeye veya kırılgan geçici çözümlere gerek kalmadan mantık bozulmadan kalır.

Bu, IPA'yı randevu rezervasyon sohbet robotu gibi bir iş akışının arkasında ideal bir motor haline getirir. Arayüz temel girdileri toplarken, sistem uygunluk kontrollerini yapar, randevuları planlar, onayları gönderir ve arka uç araçlarını günceller.

Destek biletlerini mesaj amacına göre yönlendirme

Destek kuyrukları genellikle tıkanır çünkü mesajlar net değildir. Müşteriler her zaman temiz bir formatı takip etmez ve çoğu sistem gerçekte ne sorulduğunu anlayamaz.

IPA temsilcileri bunu mesajı yorumlayarak, önemli ayrıntıları belirleyerek ve doğru eylemi belirleyerek gerçekleştirir.

Aciliyeti değerlendirebilir ve insan girdisi gerektirmeden bileti uygun sisteme veya ekibe iletebilirler.

Yapay zeka biletleme sistemlerini daha ölçeklenebilir kılan da budur. Biletler bağlamla zenginleştirilir ve doğru yere yönlendirilir.

Dahili portallarda self-servisi güçlendirme

Dahili ekipler genellikle insan girdisi gerektirmeyen onayları veya cevapları beklemek için zaman harcarlar. Bu gecikmeler genellikle belirsiz sahiplik veya yavaş manuel süreçlerden kaynaklanır.

IPA dahili portalları daha kullanışlı hale getirir. Kullanıcının neye ihtiyacı olduğunu anlar, arka uç sistemlere bağlanır ve görevi doğrudan tamamlar; bunların tümü, gereksiz ileri geri işlemleri ortadan kaldıran tek bir arayüz aracılığıyla gerçekleştirilir.

Bu iş akışları, her bir etkileşimin net kayıtlarını tutarken birden fazla kanal ve kullanıcı arasında ölçeklenebilir olduğundan son derece iyi çalışır.

1. Botpress

Botpress , otomasyonun nasıl çalıştığı üzerinde kontrol sahibi olmak isteyen ekipler için geliştirilmiştir. Sadece kuralları takip etmekle kalmayan, girdiye, belleğe ve gerçek zamanlı bağlama dayalı kararlar alan aracılar tanımlamanıza olanak tanır.

İade uygunluğunu doğrulayan, iade taleplerini yorumlayan veya sistemler arasında kayıtları güncelleyen akışlar oluşturabilirsiniz. Her temsilci kurallar, LLMs'ler veya karar mantığı kullanabilir ve her şey web, Slack, WhatsApp ve daha fazlası üzerinden yinelenen çaba olmadan çalışır.

Değişken girdiler, API tetikleyicileri ve gerçek operasyonel sonuçlar içeren akıllı iş akışları oluştururken idealdir.

Temel Özellikler:

• Akış mantığı, bellek ve koşullara sahip yapay zeka aracıları için görsel oluşturucu
• Birden fazla kanalda çalışır ve arka uç araçlarıyla entegre olur
• Gerçek zamanlı API çağrılarını, dinamik yönlendirmeyi ve özel eylemleri destekler
  
  

Fiyatlandırma:

• Kullanıma dayalı AI kredileri ile ücretsiz plan
• Plus: Canlı temsilci aktarımı ve akış testi için ayda 89 ABD doları
• Ekip: İşbirliği, SSO ve erişim kontrolü ile ayda 495 ABD doları
• Kurumsal: Özel

2. Make (eski adıyla Integromat)

Make, kod yazmadan uygulamaları bir araya getirmek için tasarlanmıştır. Size çok adımlı senaryolar oluşturabileceğiniz görsel bir tuval sunar - araçlar arasındaki eylemleri otomatikleştirirken IPA için idealdir.

Bir sistemin başka bir sistemdeki bir şeye tepki vermesi gereken iş akışlarında parlar - bir CRM'yi bir sipariş sistemiyle senkronize etmek veya koşullu eylemlerle bir destek formuna yanıt vermek gibi.

Temsilci düzeyinde bağlam veya yapay zeka karar verme süreçleri elde edemezsiniz, ancak süreç düzeyinde entegrasyon ve tetikleyiciler için hızlı ve esnektir.

Temel Özellikler:

• Yüzlerce uygulama için sürükle ve bırak iş akışı oluşturucu
• Koşullu mantık, zamanlama, veri ayrıştırma ve web kancaları
• Karmaşık dallanma ve çok adımlı akışları destekler
  
  

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: 1.000 operasyon/ay
• Çekirdek: $9/ay
• Daha yüksek kullanım ve gelişmiş kontroller için Pro ve Teams planları
  
  

3. Zapier

Zapier , araçları hızlı bir şekilde bağlamak istediğinizde ve karmaşık dallanmaya ihtiyaç duymadığınızda en iyisidir. Tam bir düzenleme katmanı değildir - ancak sohbet botunuz ile CRM'niz, zamanlayıcınız veya veritabanınız arasındaki veri aktarımını sıfır kodla gerçekleştirir.

IPA için Zapier , yorumlanan amacı arka uç eylemlerine dönüştürmek için harikadır. "Düşünme" işini yapmaz, ancak düşünme sistemini işi yapan araçlara bağlayan şeydir.

Temel Özellikler:

• 6.000'den fazla entegrasyon
• Sohbet robotlarından, formlardan veya web kancalarından gelen tetikleyiciler
• Mühendislik desteği olmayan ekipler için kolay kurulum

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: 100 görev/ay
• Başlangıç: $19,99/ay
• Profesyonel: Gelişmiş özellikler için $49/ay

4. Tidio

Tidio, otomasyon katmanlı bir canlı sohbet platformudur. Tam bir IPA platformu değildir, ancak yönlendirme, girdi toplama veya destek sorgularını yanıtlama gibi müşteriye yönelik görevleri otomatikleştirdiğinizde harikadır.

Yapay zeka yanıtlarını, koşullu akışları ve arka uç aktarımlarını destekleyerek yüzey düzeyinde karar otomasyonu için kullanışlı hale getirir. Küçük operasyon ekipleri veya KOBİ'ler için başlamak için kolay bir yer.

Temel Özellikler:

• Otomasyon şablonlarıyla yapay zeka destekli canlı sohbet
• Chat yönlendirme, form işleme ve CRM entegrasyonları
• Esnek yanıtlar için GPT asistan

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: Temel sohbet ve otomasyon
• Başlangıç: $29/ay
• Plus: Yapay zeka özellikleri ve CRM senkronizasyonu

5. n8n

n8n, mantık, tetikleyiciler ve entegrasyonlar üzerinde tam kontrol sağlayan açık kaynaklı bir iş akışı otomasyon platformudur. Zapier veya Make'in aksine, kendi kendine barındırılabilir ve gerektiğinde kod yazmanıza izin verir.

Bu sayede esneklik ve gizlilik isteyen teknik kaynaklara sahip ekipler için idealdir. IPA aracılarını çalıştırabilir, API'lere bağlanabilir ve yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verileri işleyebilirsiniz - tüm bunları özelleştirilebilir iş akışları içinde yapabilirsiniz.

Temel Özellikler:

• Kod düğümü destekli görsel editör
• Web kancaları, zamanlayıcılar, koşullu dallar
• Kendiniz barındırın veya bulut teklifini kullanın

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: Kendi kendine barındırılan
• Cloud Basic: $20/ay
• Pro: Ekip özellikleriyle ayda 50 ABD doları

1. Darboğazlara neden olan bir iş akışıyla başlayın

Geri ödeme onayı iş akışı buna iyi bir örnektir. Talepler geliyor, ancak tutarsızlar. Bazıları sipariş numarası içerirken bazıları içermiyor. Temsilcilerin ayrıntıları takip etmesi, uygunluğu doğrulaması ve iş mantığını manuel olarak uygulaması gerekir.

Bu sürtünme onu akıllı otomasyon için ideal bir aday haline getiriyor - mantık açık, ancak girdiler kural tabanlı botları çelmeleyecek kadar değişken.

2. İstisnalar da dahil olmak üzere uçtan uca akışı haritalayın

Sürecin nasıl işlediğini belgeleyin. İade taleplerinin nasıl geldiğini, temsilcilerin bilgileri nereden aldığını, hangi kararları verdiklerini ve hangi eylemleri gerçekleştirdiklerini takip edin.

Yaygın istisnaları eklediğinizden emin olun: eksik veriler, iade için belirsiz nedenler veya sipariş bilgileri ile iade politikası arasındaki uyumsuzluklar.

İşte bu noktada akıllı otomasyonun devreye girmesi gerekiyor.

3. Kararların nerede alındığını belirleyin

Bir insanın girdiyi yorumladığı veya muhakeme uyguladığı noktaları arayın. Bir iade iş akışında bu, müşterinin gerekçesini okumak, iade kurallarına göre kontrol etmek ve iade, mağaza kredisi veya ret arasında karar vermek olabilir.

Bu kararların her biri, mantık tanımlandığı ve verilere erişilebildiği sürece bir yapay zeka ajanı tarafından ele alınabilir.

4. Eyleme güç veren araçları bağlayın

Karar verildikten sonra, sistemin sipariş durumunu güncellemesi, müşteriyi bilgilendirmesi, bir etiket düzenlemesi veya bir ödemeyi tetiklemesi gerekir.

Bunu otomatikleştirmek için, bu araçlara bağlanan ve eylemleri güvenilir bir şekilde koordine eden bir platforma ihtiyacınız olacaktır. Bu, bir aracı düzenleme katmanı veya entegrasyon desteği olan bir otomasyon çerçevesi olabilir.

5. Test edin, izleyin, iyileştirin

Geri ödeme süreci otomatikleştirildikten sonra nasıl performans gösterdiğini takip edin. Hangi vakaların doğru şekilde ele alındığına ve sistemin nerede zorlandığına bakın. Karar mantığını iyileştirmek ve güvenilirliği artırmak için bu geri bildirimi kullanın.

IPA sistemleri dinamiktir. Ne kadar çok uç vaka yakalar ve ele alırsanız, iş akışı o kadar güçlü ve ölçeklenebilir hale gelir.

Zayıf süreç ve veri hazırlığı

Otomasyon, süreçler tutarlı olduğunda en iyi şekilde çalışır. Ancak birçok kuruluşta iş akışları belgelenmemiş veya ekipler arasında farklı şekilde ele alınmaktadır. Veriler genellikle bağlantısız sistemlerde bulunur veya formatları farklıdır, bu da istikrarlı bir otomasyon oluşturmayı zorlaştırır.

Akıllı süreç otomasyonunu uygulamaya koymadan önce, sürecin şu anda nasıl işlediğini haritalamak için zaman ayırın. Girdileri, bilinen istisnaları, araç bağımlılıklarını ve insan müdahalesinin hala gerekli olduğu noktaları belgeleyin.

İlk uygulamaların aşırı karmaşıklaştırılması

Ekipler genellikle çok fazla şeyi çok erken otomatikleştirmeye çalışır. İlk uygulama birkaç sistemi kapsadığında veya başlangıçtan itibaren uç durumlar içerdiğinde, gecikme veya başlatma başarısızlığı olasılığını artırır.

Bunun yerine, net bir karar noktası ve ölçülebilir bir çıktısı olan tek bir süreçle başlayın. Kapsamı odaklı tutarak değeri erkenden kanıtlayın.

Net bir sahiplenme veya uzun vadeli vizyon eksikliği

Akıllı süreç otomasyon sistemleri uyarlanabilir ve gelişen projelerdir. Performans, mantık ve bakımdan sorumlu bir ekip veya kişi olmadan, sistem genellikle modası geçmiş veya yanlış hizalanmış hale gelir.

Başlangıçtan itibaren sürekli sahiplik atayın. Birisinin otomasyonun nasıl çalıştığını, neyin bozulduğunu ve nerede ayarlama yapılması gerektiğini takip etmesi gerekir.

İş hedefleri ve otomasyon mantığı arasındaki uyumsuzluk

Her süreç otomatikleştirilmeye değer değildir ve her otomasyon değer yaratmaz. Bazen mantık, teknik olarak mümkün olanı yansıtır, ancak işin gerçekte neye ihtiyaç duyduğunu yansıtmaz.

Bunu önlemek için, iş akışlarını onları kullanan kişilerle işbirliği içinde tasarlayın. Buna destek ekipleri, operasyon liderleri ve ürün sahipleri de dahildir.

Otomasyon gerçek ihtiyaçlarla uyumlu olduğunda, kalıcı sonuçlar sağlama olasılığı çok daha yüksektir.

IPA'nın İş Süreçleri Yönetiminden (BPM) farkı nedir?

BPM daha çok iş süreçlerini haritalamak ve optimize etmekle ilgiliyken, IPA bu süreçleri kendi başlarına düşünebilen ve hareket edebilen yapay zeka ajanlarıyla gerçekten otomatikleştirmekle ilgilidir.

IPA insan çalışanların yerini tamamen alabilir mi, yoksa sadece iş yüklerini azaltabilir mi?

IPA, insanların önemli şeylere odaklanabilmesi için tekrarlayan, sıkıcı şeyleri azaltmakla ilgilidir. IPA insanların yerini almaz ama onların işlerini kolaylaştırır.

IPA'da tipik olarak ne tür makine öğrenimi modelleri kullanılır?

IPA genellikle karar ağaçları, doğal dil modelleri ( GPT veya BERT'i düşünün) ve niyet tespiti veya belge ayrıştırma gibi görevler için sınıflandırıcılar gibi modeller kullanır.

IPA sadece büyük işletmeler için mi geçerli yoksa KOBİ'ler de faydalanabilir mi?

KOBİ'ler, özellikle zaman veya personel sıkıntısı çektiklerinde IPA'dan faydalanabilir. Küçük ekiplerin aksi takdirde manuel olarak yapacakları işleri otomatikleştirerek ağırlıklarının üzerine çıkmalarına yardımcı olur.

IPA modellerini etkili bir şekilde eğitmek veya yapılandırmak için ne tür verilere ihtiyaç vardır?

Çoğunlukla e-postalar, sohbetler, formlar veya günlükler gibi gerçek dünya girdileri ve bu girdilere bağlı net iş kuralları veya sonuçları örnekleri. Veriler ne kadar gerçek (ve dağınık) olursa, sistem o kadar akıllı hale gelir.