26 августа 202112:30
Внедрение RPA и AI: автоматизация и роботизация бизнеса с помощью RPA и ИИ
Автоматизированная роботизация процессов (RPA) зарекомендовала себя как надежный инструмент для оптимизации рутинных, повторяющихся задач по принципу «правило-если-то». Программный робот RPA отлично справляется с имитацией действий человека в цифровых системах, однако бизнес-процессы требуют технологии с более глубоким погружением в аналитические и стратегические процессы.
Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект (ИИ, AI). ИИ наделяет роботов «зрением», «мозгом» и способностью к пониманию. Вместо простой автоматизации дуэт RPA+AI создает интеллектуальную автоматизацию — где бот не просто выполняет действия, но и анализирует, учится и адаптируется.
Вместе с экспертом Puzzle RPA Кириллом Дядиным разбираем, как интеграция RPA и AI в бизнес-процессы меняет подход к их ведению.
Как работают технологии RPA и AI
RPA (англ. Robotic Process Automation, роботизированная автоматизация процессов) — технология автоматизации бизнес-процессов, которая позволяет программно повторять рутинные действия человека в компьютерной среде:
— кликнуть по кнопке,
— заполнить форму,
— перенести данные между системами.
Основная идея RPA — создавать интеллектуальные макросы, которые работают поверх существующих интерфейсов приложений без необходимости вносить изменения в их исходный код.
Ключевые результаты от внедрения RPA —
— ускорение выполнения повторяющихся задач,
— снижение влияние человеческого фактора,
— повышение предсказуемости процессов.
RPA хорошо работает там, где процессы стандартизированы и требуют высокой точности выполнения повторяющихся действий.
AI (англ. Artificial intelligence, искусственный интеллект, сокр. ИИ) охватывает набор технологий, которые позволяют системам
— учиться на данных,
— распознавать паттерны,
— делать выводы,
— принимать решения.
В контексте бизнес-процессов AI включает
— обработку естественного языка,
— компьютерное зрение,
— прогнозирование,
— анализ тональности,
— полноценное принятие решений на основе статистики и причинно-следственных связей.
AL выполняет различные «умные» задачи:
— способен понимать контент,
— делает выводы,
— адаптируется к изменяющимся условиям,
— улучшает свои прогнозы на основе новых данных.
Взаимодействие RPA от AI: гармонизация и отличия
В отличие от RPA, который в первую очередь автоматизирует действия на уровне интерфейса, AI добавляет «ум» к автоматизации.
Гармония RPA и AI строится на разделении ролей. RPA выполняет рутинные операции точно и быстро, действуя как исполнитель, который не устает и не отвлекается.
AI выступает как мозг, который позволяет системам принимать более сложные решения, обрабатывать неструктурированные данные и обучаться на ранее накопленных примерах.
В сочетании они выстраивают гибкую платформу для цифровой трансформации: RPA обеспечивает надежность и непрерывность операций, а AI добавляет адаптивность, прогнозирование и улучшение процессов.
Концепции интеграции RPA и AL
RPA как мост для передачи информации
RPA может служить мостом между различными системами, собирая данные и передавая их в AI-модели, которые затем анализируют информацию и возвращают результаты обратно в процессы.
AL как архиватор знаний
AI может обогащать данные, которые RPA фрагментами извлекает из документов или интерфейсов, превращая неструктурированную информацию в структурированные форматы, пригодные для автоматизации.
AL как управляющий
AI поддерживает динамическое управление рабочими потоками. Системы на основе AI могут предлагать оптимизацию маршрутов обработки, перенастраивать сценарии RPA в зависимости от контекста и условий.
Взаимодействие RPA и AL расширяет спектр возможностей автоматизации.
Возможности взаимодействия ИИ и RPA в рамках платформы
RPA обеспечивает скорость и точность выполнения повторяющихся действий, освобождая людей от рутинной работы.
AI позволяет системам «видеть» больше контекста: извлекать смысл из текста и изображений, прогнозировать будущие события, распознавать аномалии и принимать решения на основе вероятностей.
Вместе они создают более устойчивые, масштабируемые и умные решения для бизнеса: от обработки документов до взаимодействия с клиентами и управления операциями.
Важно: успешная реализация требует четких целей, понимания исходных данных и корректной архитектуры интеграции.
Какие исходные необходимы для успешного внедрения AL и RPA
На вопрос отвечает Кирилл Дядин, IT-эксперт и владелец платформы Puzzle RPA:
«В первую очередь, вы определяете, какие задачи можно автоматизировать с помощью RPA, а где необходима поддержка AI для анализа и принятия решений. Например, среди клиентов Puzzle RPA продолжительное время не было выраженного запроса на работу с ИИ. Но чем популярнее становилась тема, тем быстрее рос спрос. В 2025 году мы запустили собственный Puzzle GPT.
Также вам необходимо разобрать с поставщиком, как организовать совместную работу компонентов так, чтобы результаты были объяснимыми и регулируемыми. Технически разработчик может сделать всё это на вашей базе. В этом главная фишка RPA-систем: благодаря low-code подходу они не требуют дополнительных изменений в основной системе. Вам останется лишь определить критерии.
Не менее важно уделять внимание вопросам безопасности, хранения данных, контроля доступа и аудита. Тогда автоматизированные решения будут работать еще надежнее и соответствовать принятым требованиям. Разрабатывая платформу Puzzle RPA, мы сразу поставили себе в приоритет высокий уровень информационной безопасности. Этот аспект очень откликается заказчикам, особенно из госсектора. Поэтому нашу платформу выбрал, к примеру, ФНС России, где уровень требований максимальный», — отмечает Кирилл.
Примеры внедрения ИИ и RPA для совместной работы
Рассмотрим примеры совмещенного использования RPA и AI в разных бизнес-контекстах. Кейсы помогут представить путь внедрения и ожидаемые результаты.
Поддержка клиентов через чат-агентов + автоматизация бэк-офиса
Как работает: AI-чат-бот обрабатывает запросы клиента, оценивает его намерения и передает структурированные данные в RPA-процессы для создания заявок, проверки статуса заказов, обновления учетной записи и эскалации в CRM.
Эффекты для бизнеса:
— мгновенная ответная реакция клиенту,
— устранение рутины у операторов,
— консистентность данных,
— ускорение обработки запросов,
— улучшение клиентского опыта,
— рост лояльности к бренду.
Распознавание документов и автоматизированный цикл обработки
Как работает: AI-компонент распознает бумажные или сканированные документы (инвойсы, контракты) с извлечением ключевых полей и контекста. RPA ориентируется в системах и вносит данные в ERP/CRM, выполняет проверки соответствия и уведомляет ответственным.
Эффекты для бизнеса:
— снижение ошибок распознавания,
— быстрая обработка документов,
— контроль полноты данных,
уменьшение задержек в закупках и бухгалтерии.
Контентная и маркетинговая оптимизация с персонализацией
Как работает: AI анализирует данные клиентов и внешние источники, генерирует персонализированные сообщения, предложения и сценарии коммуникации. RPA размещает контент в системе управления содержимым (CMS), обновляет сегменты, запускает рассылки и регистрирует отклики в системах аналитики.
Эффекты для бизнеса:
— более точная персонализация,
— единая цепочка публикаций,
— автоматический сабмит материалов,
— KPI-отчеты.
Финансовый анализ и прогнозирование
Как работает: AI моделирует сценарии и прогнозирует финансовые показатели на основе больших данных. RPA автоматически формирует и отправляет финансовые отчёты, загружает данные в BI-системы, обновляет дашборды и уведомляет руководителей о рисках.
Эффекты для бизнеса:
— оперативная аналитика,
— сокращение цикла подготовки отчетности,
— улучшение принятия решений.
Управление запасами и цепочкой поставок
Как работает: AI прогнозирует спрос, сезонность и риски поставок. RPA выполняет автоматические пополнения запасов, создание заказов поставщикам, сверку остатков в разных системах, формирует платежные документы и накладные.
Эффекты для бизнеса:
— снижение дефицитов / переборов,
— оптимизация уровня запасов,
— прозрачность цепочек поставок.
HR и управление талантами
Как работает: AI оценивает резюме, применяет фильтры на основе требований, проводит предварительное скрининг-интервью через чат-бот. RPA продолжает процесс найма: оформление документов, создание учетной записи в системах, отправка соглашений, планирование собеседований.
Эффекты для бизнеса:
— ускорение подбора персонала,
— снижение ручной рутины рекрутеров,
— единая обработка данных кандидатов.
Преимущества роботизации бизнес-процессов с модулем искусственного интеллекта
Ключевые преимущества интеллектуальной автоматизации (RPA + AI) комментирует Кирилл Дядин (Puzzle RPA).
Возможность обрабатывать неструктурированные данные
Суть процесса: RPA работает только с структурированными данными из таблиц и баз. ИИ позволяет анализировать электронные письма, PDF-документы, сканы счетов-фактур, изображения и даже голосовые сообщения.
Комментарий эксперта: «До 80% корпоративных данных являются неструктурированными. RPA с модулем AI, например, компьютерным зрением, может самостоятельно извлечь реквизиты из скана паспорта или накладной, верифицировать их и внести в нужную систему. Это убирает самый трудоемкий и подверженный ошибкам этап — ручной ввод».
Прогнозирование помогает принимать решения
Суть процесса: AI-модуль анализирует большие массивы исторических данных, выявляет закономерности и предлагает оптимальные решения или прогнозы. RPA-бот затем выполняет действие на основе этого прогноза.
Комментарий эксперта: «Приведу пример. В кредитном отделе интеллектуальный бот не просто собирает справки о клиенте. AI-алгоритм анализирует его кредитную историю, поведение в приложении и тысячи других точек данных, рассчитывает скоринговый балл и мгновенно принимает предварительное решение. RPA-бот затем формирует и отправляет персональное предложение клиенту. Скорость и точность принятия решений вырастают на порядок».
Непрерывное обучение и адаптация оптимизируют автоматизацию
Суть процесса: Системы на основе AI постоянно учатся на новых данных и паттернах. Это значит, что процесс автоматизации со временем не устаревает, а становится только умнее и эффективнее.
Комментарий эксперта: «Это главное отличие от “статичного” RPA. Если процесс изменился, классического бота придется донастроить. Интеллектуальный бот с AI, столкнувшись с аномалией или новым форматом данных, может либо самостоятельно адаптироваться (в рамках заданных рамок), либо эскалировать исключение человеку, попутно запоминая решение на будущее. Это снижает затраты на техническое обслуживание автоматизации».
Регулярно ведется глубокая аналитика и доступен когнитивный инсайт
Суть процесса: Интеллектуальные боты не только выполняют задачи, но и становятся источником ценной аналитики. Они выявляют скрытые узкие места, аномалии и возможности для оптимизации процессов, которые не видны человеческому глазу.
Комментарий эксперта: «Для одного из клиентов мы внедрили решение для автоматизации обработки заказов. Помимо самого выполнения, AI-модуль начал анализировать тональность писем от клиентов и выявил, что задержки возникают не на этапе сборки, а из-за сложной навигации на сайте. Это был когнитивный инсайт, который привел к перепроектированию всего клиентского пути, а не к точечной автоматизации».
Заключение
Синергия технологий умной автоматизации меняет правила игры. Одновременное внедрение RPA и искусственного интеллекта — это не просто их арифметическая сумма, а качественный скачок. Это переход от автоматизации рутинных задач к автоматизации сложных процессов, требующих элементарного восприятия, анализа и принятия решений.
Чем полезно совместное использование RPA и AL? Ответ прост: масштабом и интеллектом. RPA предоставляет «руки» для работы в интерфейсах, а AI — «мозг» для понимания контекста.
Вместе технологии позволяют автоматизировать сквозные процессы, которые ранее считались прерогативой исключительно человека: от обработки сложных запросов в службе поддержки до управления цепочками поставок в режиме, близком к реальному времени.
Симбиоз автоматизированной роботизации процессов и искусственного интеллекта открывает путь к созданию по-настоящему когнитивного предприятия, где сотрудники высвобождаются для творческой, стратегической и эмоциональной работы. В то время как машины надежно управляют операционной деятельностью, постоянно учась и совершенствуясь.
В современной конкурентной среде это уже не опция, а необходимость для устойчивого роста и развития бизнеса.
Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект (ИИ, AI). ИИ наделяет роботов «зрением», «мозгом» и способностью к пониманию. Вместо простой автоматизации дуэт RPA+AI создает интеллектуальную автоматизацию — где бот не просто выполняет действия, но и анализирует, учится и адаптируется.
Вместе с экспертом Puzzle RPA Кириллом Дядиным разбираем, как интеграция RPA и AI в бизнес-процессы меняет подход к их ведению.
Как работают технологии RPA и AI
RPA (англ. Robotic Process Automation, роботизированная автоматизация процессов) — технология автоматизации бизнес-процессов, которая позволяет программно повторять рутинные действия человека в компьютерной среде:
— кликнуть по кнопке,
— заполнить форму,
— перенести данные между системами.
Основная идея RPA — создавать интеллектуальные макросы, которые работают поверх существующих интерфейсов приложений без необходимости вносить изменения в их исходный код.
Ключевые результаты от внедрения RPA —
— ускорение выполнения повторяющихся задач,
— снижение влияние человеческого фактора,
— повышение предсказуемости процессов.
RPA хорошо работает там, где процессы стандартизированы и требуют высокой точности выполнения повторяющихся действий.
AI (англ. Artificial intelligence, искусственный интеллект, сокр. ИИ) охватывает набор технологий, которые позволяют системам
— учиться на данных,
— распознавать паттерны,
— делать выводы,
— принимать решения.
В контексте бизнес-процессов AI включает
— обработку естественного языка,
— компьютерное зрение,
— прогнозирование,
— анализ тональности,
— полноценное принятие решений на основе статистики и причинно-следственных связей.
AL выполняет различные «умные» задачи:
— способен понимать контент,
— делает выводы,
— адаптируется к изменяющимся условиям,
— улучшает свои прогнозы на основе новых данных.
Взаимодействие RPA от AI: гармонизация и отличия
В отличие от RPA, который в первую очередь автоматизирует действия на уровне интерфейса, AI добавляет «ум» к автоматизации.
Гармония RPA и AI строится на разделении ролей. RPA выполняет рутинные операции точно и быстро, действуя как исполнитель, который не устает и не отвлекается.
AI выступает как мозг, который позволяет системам принимать более сложные решения, обрабатывать неструктурированные данные и обучаться на ранее накопленных примерах.
В сочетании они выстраивают гибкую платформу для цифровой трансформации: RPA обеспечивает надежность и непрерывность операций, а AI добавляет адаптивность, прогнозирование и улучшение процессов.
Концепции интеграции RPA и AL
RPA как мост для передачи информации
RPA может служить мостом между различными системами, собирая данные и передавая их в AI-модели, которые затем анализируют информацию и возвращают результаты обратно в процессы.
AL как архиватор знаний
AI может обогащать данные, которые RPA фрагментами извлекает из документов или интерфейсов, превращая неструктурированную информацию в структурированные форматы, пригодные для автоматизации.
AL как управляющий
AI поддерживает динамическое управление рабочими потоками. Системы на основе AI могут предлагать оптимизацию маршрутов обработки, перенастраивать сценарии RPA в зависимости от контекста и условий.
Взаимодействие RPA и AL расширяет спектр возможностей автоматизации.
Возможности взаимодействия ИИ и RPA в рамках платформы
RPA обеспечивает скорость и точность выполнения повторяющихся действий, освобождая людей от рутинной работы.
AI позволяет системам «видеть» больше контекста: извлекать смысл из текста и изображений, прогнозировать будущие события, распознавать аномалии и принимать решения на основе вероятностей.
Вместе они создают более устойчивые, масштабируемые и умные решения для бизнеса: от обработки документов до взаимодействия с клиентами и управления операциями.
Важно: успешная реализация требует четких целей, понимания исходных данных и корректной архитектуры интеграции.
Какие исходные необходимы для успешного внедрения AL и RPA
На вопрос отвечает Кирилл Дядин, IT-эксперт и владелец платформы Puzzle RPA:
«В первую очередь, вы определяете, какие задачи можно автоматизировать с помощью RPA, а где необходима поддержка AI для анализа и принятия решений. Например, среди клиентов Puzzle RPA продолжительное время не было выраженного запроса на работу с ИИ. Но чем популярнее становилась тема, тем быстрее рос спрос. В 2025 году мы запустили собственный Puzzle GPT.
Также вам необходимо разобрать с поставщиком, как организовать совместную работу компонентов так, чтобы результаты были объяснимыми и регулируемыми. Технически разработчик может сделать всё это на вашей базе. В этом главная фишка RPA-систем: благодаря low-code подходу они не требуют дополнительных изменений в основной системе. Вам останется лишь определить критерии.
Не менее важно уделять внимание вопросам безопасности, хранения данных, контроля доступа и аудита. Тогда автоматизированные решения будут работать еще надежнее и соответствовать принятым требованиям. Разрабатывая платформу Puzzle RPA, мы сразу поставили себе в приоритет высокий уровень информационной безопасности. Этот аспект очень откликается заказчикам, особенно из госсектора. Поэтому нашу платформу выбрал, к примеру, ФНС России, где уровень требований максимальный», — отмечает Кирилл.
Примеры внедрения ИИ и RPA для совместной работы
Рассмотрим примеры совмещенного использования RPA и AI в разных бизнес-контекстах. Кейсы помогут представить путь внедрения и ожидаемые результаты.
Поддержка клиентов через чат-агентов + автоматизация бэк-офиса
Как работает: AI-чат-бот обрабатывает запросы клиента, оценивает его намерения и передает структурированные данные в RPA-процессы для создания заявок, проверки статуса заказов, обновления учетной записи и эскалации в CRM.
Эффекты для бизнеса:
— мгновенная ответная реакция клиенту,
— устранение рутины у операторов,
— консистентность данных,
— ускорение обработки запросов,
— улучшение клиентского опыта,
— рост лояльности к бренду.
Распознавание документов и автоматизированный цикл обработки
Как работает: AI-компонент распознает бумажные или сканированные документы (инвойсы, контракты) с извлечением ключевых полей и контекста. RPA ориентируется в системах и вносит данные в ERP/CRM, выполняет проверки соответствия и уведомляет ответственным.
Эффекты для бизнеса:
— снижение ошибок распознавания,
— быстрая обработка документов,
— контроль полноты данных,
уменьшение задержек в закупках и бухгалтерии.
Контентная и маркетинговая оптимизация с персонализацией
Как работает: AI анализирует данные клиентов и внешние источники, генерирует персонализированные сообщения, предложения и сценарии коммуникации. RPA размещает контент в системе управления содержимым (CMS), обновляет сегменты, запускает рассылки и регистрирует отклики в системах аналитики.
Эффекты для бизнеса:
— более точная персонализация,
— единая цепочка публикаций,
— автоматический сабмит материалов,
— KPI-отчеты.
Финансовый анализ и прогнозирование
Как работает: AI моделирует сценарии и прогнозирует финансовые показатели на основе больших данных. RPA автоматически формирует и отправляет финансовые отчёты, загружает данные в BI-системы, обновляет дашборды и уведомляет руководителей о рисках.
Эффекты для бизнеса:
— оперативная аналитика,
— сокращение цикла подготовки отчетности,
— улучшение принятия решений.
Управление запасами и цепочкой поставок
Как работает: AI прогнозирует спрос, сезонность и риски поставок. RPA выполняет автоматические пополнения запасов, создание заказов поставщикам, сверку остатков в разных системах, формирует платежные документы и накладные.
Эффекты для бизнеса:
— снижение дефицитов / переборов,
— оптимизация уровня запасов,
— прозрачность цепочек поставок.
HR и управление талантами
Как работает: AI оценивает резюме, применяет фильтры на основе требований, проводит предварительное скрининг-интервью через чат-бот. RPA продолжает процесс найма: оформление документов, создание учетной записи в системах, отправка соглашений, планирование собеседований.
Эффекты для бизнеса:
— ускорение подбора персонала,
— снижение ручной рутины рекрутеров,
— единая обработка данных кандидатов.
Преимущества роботизации бизнес-процессов с модулем искусственного интеллекта
Ключевые преимущества интеллектуальной автоматизации (RPA + AI) комментирует Кирилл Дядин (Puzzle RPA).
Возможность обрабатывать неструктурированные данные
Суть процесса: RPA работает только с структурированными данными из таблиц и баз. ИИ позволяет анализировать электронные письма, PDF-документы, сканы счетов-фактур, изображения и даже голосовые сообщения.
Комментарий эксперта: «До 80% корпоративных данных являются неструктурированными. RPA с модулем AI, например, компьютерным зрением, может самостоятельно извлечь реквизиты из скана паспорта или накладной, верифицировать их и внести в нужную систему. Это убирает самый трудоемкий и подверженный ошибкам этап — ручной ввод».
Прогнозирование помогает принимать решения
Суть процесса: AI-модуль анализирует большие массивы исторических данных, выявляет закономерности и предлагает оптимальные решения или прогнозы. RPA-бот затем выполняет действие на основе этого прогноза.
Комментарий эксперта: «Приведу пример. В кредитном отделе интеллектуальный бот не просто собирает справки о клиенте. AI-алгоритм анализирует его кредитную историю, поведение в приложении и тысячи других точек данных, рассчитывает скоринговый балл и мгновенно принимает предварительное решение. RPA-бот затем формирует и отправляет персональное предложение клиенту. Скорость и точность принятия решений вырастают на порядок».
Непрерывное обучение и адаптация оптимизируют автоматизацию
Суть процесса: Системы на основе AI постоянно учатся на новых данных и паттернах. Это значит, что процесс автоматизации со временем не устаревает, а становится только умнее и эффективнее.
Комментарий эксперта: «Это главное отличие от “статичного” RPA. Если процесс изменился, классического бота придется донастроить. Интеллектуальный бот с AI, столкнувшись с аномалией или новым форматом данных, может либо самостоятельно адаптироваться (в рамках заданных рамок), либо эскалировать исключение человеку, попутно запоминая решение на будущее. Это снижает затраты на техническое обслуживание автоматизации».
Регулярно ведется глубокая аналитика и доступен когнитивный инсайт
Суть процесса: Интеллектуальные боты не только выполняют задачи, но и становятся источником ценной аналитики. Они выявляют скрытые узкие места, аномалии и возможности для оптимизации процессов, которые не видны человеческому глазу.
Комментарий эксперта: «Для одного из клиентов мы внедрили решение для автоматизации обработки заказов. Помимо самого выполнения, AI-модуль начал анализировать тональность писем от клиентов и выявил, что задержки возникают не на этапе сборки, а из-за сложной навигации на сайте. Это был когнитивный инсайт, который привел к перепроектированию всего клиентского пути, а не к точечной автоматизации».
Заключение
Синергия технологий умной автоматизации меняет правила игры. Одновременное внедрение RPA и искусственного интеллекта — это не просто их арифметическая сумма, а качественный скачок. Это переход от автоматизации рутинных задач к автоматизации сложных процессов, требующих элементарного восприятия, анализа и принятия решений.
Чем полезно совместное использование RPA и AL? Ответ прост: масштабом и интеллектом. RPA предоставляет «руки» для работы в интерфейсах, а AI — «мозг» для понимания контекста.
Вместе технологии позволяют автоматизировать сквозные процессы, которые ранее считались прерогативой исключительно человека: от обработки сложных запросов в службе поддержки до управления цепочками поставок в режиме, близком к реальному времени.
Симбиоз автоматизированной роботизации процессов и искусственного интеллекта открывает путь к созданию по-настоящему когнитивного предприятия, где сотрудники высвобождаются для творческой, стратегической и эмоциональной работы. В то время как машины надежно управляют операционной деятельностью, постоянно учась и совершенствуясь.
В современной конкурентной среде это уже не опция, а необходимость для устойчивого роста и развития бизнеса.
