Como RPA e IA impulsionam a automação de processos inteligentes de ponta a ponta

A sinergia de Automação de Processos Robóticos (RPA) e Inteligência Artificial (IA) é a base da Automação Inteligente de Processos (IPA), transformando tarefas manuais em fluxos de trabalho digitais otimizados e integrados de ponta a ponta.

RPA: Bots de software que executam tarefas repetitivas e baseadas em regras, usando dados estruturados, como inserção de dados, preenchimento de formulários e atualizações de registros.

IA: Sistemas avançados que imitam a inteligência humana para analisar dados não estruturados, reconhecer padrões e tomar decisões complexas que melhoram ao longo do tempo.

IPA: A integração de RPA e IA para gerenciar processos de negócios inteiros, permitindo que as organizações automatizem ciclos completos de trabalho com mínima intervenção humana.

Casos de uso

Atendimento ao Cliente: RPA automatiza transações de reembolso e agendamentos, enquanto chatbots alimentados por IA categorizam consultas e fornecem respostas personalizadas.

Serviços Financeiros: RPA lida com downloads de faturas, enquanto Hyland IDP baseado em IA cuida do processamento.

Saúde: RPA gerencia o armazenamento de registros de pacientes e lembretes de consultas, enquanto IA auxilia na precisão diagnóstica, identificando irregularidades em imagens médicas.

A combinação de RPA e IA na automação inteligente de processos transforma a maneira como as organizações operam, aumentando a eficiência, melhorando a tomada de decisão e otimizando processos.

Automação inteligente de processos (IPA) tem se tornado uma pedra angular da eficiência e inovação. Automação de processos robóticos (RPA) e inteligência artificial (IA) estão na vanguarda dessa transição, proporcionando às organizações uma combinação capaz de revolucionar a forma como as operações são realizadas.

Exploramos a diferença entre RPAe IA, seus usos comuns, como eles interagem e a melhor maneira de preparar sua organização para aproveitar ambas as tecnologias em uma estratégia IPA.

> Saiba mais |Um mergulho profundo em RPA e automação inteligente

A diferença entre RPA e IA é que RPA automatiza tarefas repetitivas com base em regras fixas e entradas, enquanto IA é capaz de fazer muito mais.

RPAé uma tecnologia que utiliza robôs de software (às vezes simplesmente chamados de bots) para realizar tarefas rotineiras. RPA opera dentro dos limites de regras de negócios pré-programadas, tornando-a hábil em gerenciar tarefas estruturadas e seguir um conjunto de comandos predefinidos.

Por exemplo, RPA pode ser empregada para automatizar tarefas rotineiras como entrada de dados ou processamento de faturas, realizando as tarefas muito mais rápido e sem erro.

IA, por outro lado, é um conceito mais amplo que se refere a máquinas ou softwares que exibem capacidades que imitam ou simulam a inteligência humana. Por exemplo, chatbots de atendimento ao cliente podem aproveitar o processamento de linguagem natural (NLP) e modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para entender o contexto e responder às consultas dos clientes com um alto grau de relevância e personalização.

Pense na IA como o tomador de decisões e na RPA como uma das ferramentas que ela pode usar para completar a tarefa.

Enquanto RPA automatiza tarefas repetitivas sem necessidade de intervenção humana, IA simula a inteligência e a tomada de decisões humanas.

Embora distintas em suas capacidades, RPA e IA muitas vezes trabalham em conjunto para complementar as forças uma da outra.

Aqui está como elas trabalham lado a lado se um cliente de um banco deseja abrir uma conta:

Processos de RPA:

• Verificação de clientes:RPA pode automatizar o processo de verificação cruzando detalhes do cliente, como pontuações de crédito em bancos de dados estabelecidos, acelerando significativamente esta etapa.

• Preenchimento de formulários:O software RPA pode preencher automaticamente formulários necessários usando informações fornecidas pelo cliente, reduzindo a chance de erro humano.

• Criação de contas:Uma vez que os detalhes do cliente são verificados, RPA pode iniciar o processo de criação de conta sem necessidade de intervenção humana.

Processos de IA:

• Verificações de conformidade automatizadas:IA pode garantir conformidade com as regulamentações bancárias, reduzindo o risco de penalizações por não conformidade.

• Chatbots de atendimento ao cliente:Com base em suas consultas, chatbots alimentados por IA orientam os clientes para completar o formulário relevante ao tipo de solução ou produto de interesse do cliente.

• Detecção de fraudes:Sistemas de IA podem identificar padrões incomuns que possam indicar tentativas fraudulentas.

> Explore o mercado | A ascensão da automação inteligente de processos (IPA)

De acordo com Grand View Research, o mercado global de processamento documental inteligenteestá projetado para alcançar incríveis US$ 11,29 bilhões até 2030, sublinhando a rápida adoção de tecnologias de automação inteligente de processos (IPA) em diversos setores.

IPA combina tecnologias como RPA, IA, modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e integração de sistemas. Diferente da automação tradicional, IPA pode ser programada com lógica de negócio e adaptar-se a contextos mutáveis.

É uma combinação que oferece uma abordagem integrada à automação, capaz de executar tarefas, adaptar-se a novos contextos ou padrões de dados e tomar decisões informadas — otimizando processos empresariais e de TI de ponta a ponta. Isso acelera a execução de tarefas para encurtar ciclos de negócios, reduzir transferências e oferecer ROI mensurável.

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Aqui estão mais benefícios de aproveitar RPA e IA para IPA de ponta a ponta:

Operações otimizadas

RPA impulsiona a eficiência em tarefas repetitivas, mas pode enfrentar dificuldades ao gerenciar dados não estruturados. IA usa raciocínio similar ao humano para completar tarefas mais complexas ao estar mais ciente de contextos e várias exceções.

No processamento de documentos, a tecnologia IA pode empregar técnicas como reconhecimento de texto, extração de entidades e outras capacidades de NLP para entender o conteúdo. Isso garante que o sistema se torne ciente do contexto, compreendendo não apenas a informação, mas também as nuances e relações dentro dos dados.

Maior percepção dos dados

A combinação de RPA e IA permite uma visão mais abrangente e holística dos dados dos clientes. RPA pode integrar dados de várias fontes, garantindo um perfil unificado do cliente. Depois disso, algoritmos de IA podem analisar esses dados para identificar padrões e fornecer insights mais valiosos.

Por exemplo, um sistema de IA pode reconhecer que certos segmentos de clientes preferem comprar online durante horários específicos ou respondem positivamente a promoções particulares. Esses insights vão além do que as análises tradicionais poderiam oferecer, pois IA pode discernir relações complexas dentro dos dados.

Eficiência de custos

A automação impulsionada por IA também reduz seu custo operacional e risco ao eliminar trabalhos de dados repetitivos — reduzindo erros, melhorando a governança e diminuindo o custo por transação. Descobertas de um Deloitte relatório sugerem que organizações atualmente escalando automação inteligente dizem que já alcançaram uma redução de 27% nos custos, em média, desde suas implementações até o momento.

No setor de saúde, o RPA pode automatizar o sistema de processamento de sinistros, garantindo que a cobrança e os pagamentos sejam sem erros e pontuais, enquanto a IA pode ser usada para detectar sinistros fraudulentos. O resultado é uma redução nos custos, pois tanto a eficiência administrativa quanto a prevenção de fraudes são maximizadas.

Aumento da conformidade

RPA e AI juntos reforçam os esforços de conformidade garantindo estrito cumprimento dos protocolos e, assim, reduzindo riscos.

Em instituições financeiras, o RPA é utilizado para automatizar verificações contra lavagem de dinheiro enquanto a IA monitora continuamente dados transacionais em busca de atividades suspeitas. Esta colaboração garante estrita adesão às regulações e protege tanto a reputação quanto a estabilidade financeira da instituição.

Aqui estão nove casos de uso comuns onde RPA e IA trabalham em uníssono para remodelar como organizações operam, bem como os benefícios finais que seus clientes podem ver.

1. Atendimento ao cliente

Os bots de RPA podem facilmente escalar para lidar com um volume aumentado de tarefas de atendimento ao cliente sem a necessidade de contratações adicionais. Isso é útil quando lidando com picos súbitos em consultas de clientes, garantindo que o serviço permaneça eficiente e responsivo. Isso inclui:

• Extraindo informações relevantes de faturas, atualizando registros financeiros e automatizando o processo de reconciliação

• Simplificando o processo de reembolso automatizando a validação de pedidos de reembolso, atualizando registros financeiros e iniciando as transações de reembolso

• Automatizando processos de agendamento de compromissos — que inclui verificar disponibilidade, enviar e-mails de confirmação e atualizar calendários

A IA entra para “triagem” na criação e roteamento de tickets. Algoritmos de IA podem analisar o conteúdo de consultas de clientes, categorizá-las e priorizá-las com base na urgência ou complexidade.

2. Instituições financeiras

O RPA pode automatizar processos contábeis repetitivos como o processamento de faturas, enquanto a IA pode identificar oportunidades de economia de custo e riscos financeiros significativos. Ao maximizar tanto a eficiência financeira quanto a precisão, esta combinação reduz a probabilidade de erro humano e promove relatórios financeiros precisos.

RPA e IA também podem se sinergizar para transformar o processamento de aplicações hipotecárias e procedimentos de know your customer (KYC). O RPA começa com a automatização de tarefas repetitivas como entrada de dados e verificação de documentos, enquanto a IA — aproveitando o NLP e ML — melhora os procedimentos KYC automatizando verificação de identidade e avaliação de risco, aprendendo de dados históricos para detectar potenciais riscos ou fraudes.

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3. Gestão de riscos e conformidade

RPA e IA são essenciais para a gestão de risco e conformidade porque garantem que avaliações de risco, verificações de conformidade e outros protocolos cruciais nunca sejam manuseados incorretamente.

Na indústria de saúde, o RPA pode automatizar o processamento de sinistros de seguro enquanto a IA detecta irregularidades ou sinistros fraudulentos. Como resultado dessa cooperação, as chances de fraudes e multas regulatórias são reduzidas devido às avaliações de risco detalhadas e verificações de conformidade sendo feitas.

4. Gestão de inventário

Bots de RPA podem reconciliar automaticamente mercadorias recebidas com ordens de compra, atualizar bancos de dados de inventário e gerar relatórios.

A análise preditiva, um subconjunto da IA, poderia então usar dados históricos para prever a demanda com mais precisão. Algoritmos de IA podem analisar padrões no comportamento de compra, preferências sazonais e outros fatores externos para prever necessidades futuras de inventário, para que sua empresa possa reduzir custos de estoque excedentes e otimizar os níveis de estoque.

5. Integração de funcionários

Enquanto a IA pode ajudar a combinar candidatos a emprego com funções relevantes, o RPA pode lidar com tarefas repetitivas relacionadas à integração de RH como inserir dados de novos funcionários nos sistemas.

A integração de RPA e IA também permite a criação de fluxos de trabalho dinâmicos de integração. A IA pode então avaliar as necessidades e preferências individuais de novos funcionários, enquanto o RPA automatiza a execução de planos de integração personalizados, adaptando o processo com base no feedback em tempo real e nas necessidades evolutivas dos funcionários.

6. Otimização de campanhas de marketing

Modelos de linguagem ampla (LLMs) podem ser empregados para analisar dados textuais, como avaliações de clientes ou comentários em mídias sociais, fornecendo uma compreensão mais sutil de sentimentos e preferências. O RPA pode então integrar-se com sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e plataformas de e-mail marketing para ajudar a acionar campanhas de e-mail personalizadas.

A sinergia entre IA e RPA está em seus papéis complementares. Enquanto a IA analisa e interpreta dados complexos de consumidores para informar estratégias de marketing direcionadas, o RPA automatiza a execução dessas estratégias, garantindo que o conteúdo personalizado seja entregue de forma eficiente e em tempo real.

7. Cuidados de saúde

Configurar e gerenciar compromissos em cuidados de saúde leva muito tempo. Mas com a aplicação de IA e RPA, os pacientes podem facilmente agendar consultas e receber mensagens personalizadas para confirmar, alterar ou atualizar seus registros.

Ao mesmo tempo, o RPA automatiza a recuperação e o armazenamento de dados de pacientes, enquanto a IA ajuda a melhorar os diagnósticos de saúde ao ser capaz de identificar irregularidades em imagens médicas como raios-X ou ressonâncias magnéticas. Esta combinação ajuda a eliminar erros de diagnóstico, agilizar o atendimento ao paciente e, em última análise, melhorar os resultados de saúde.

8. Recomendações de comércio eletrônico

A IA observa ativamente e analisa as interações dos clientes com produtos, utilizando algoritmos para entender o comportamento e preferências dos consumidores.

O RPA pode enviar automaticamente recomendações de produtos personalizadas por e-mail ou dentro de uma plataforma online. Tanto a IA quanto o RPA no espaço de varejo resultam em uma situação vantajosa para clientes e organizações: clientes se beneficiam de uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória, e as organizações podem usar os dados para impulsionar mais compras como resultado de recomendações estrategicamente direcionadas.

9. Manutenção inteligente

Em indústrias com maquinário pesado ou infraestrutura, a IA pode prever quando os equipamentos podem falhar; o RPA pode agendar automaticamente a manutenção ou solicitar peças de reposição.

A IA analisa inúmeros dados de entrada, como padrões de uso, para prever necessidades de manutenção enquanto o RPA complementa isso automatizando o processo de agendar manutenção e pedir peças de reposição. Esta colaboração minimiza o tempo de inatividade, reduz os custos de manutenção e assegura a operação contínua de maquinário crítico.

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Aqui está um guia passo a passo para garantir uma integração tranquila:

• 1. Realize uma avaliação: Avalie seus processos atuais para determinar como a automação pode beneficiar seu negócio.

• 2. Priorize processos principais: Identifique onde RPA é suficiente e onde IA pode agregar valor. Concentre-se em processos que são críticos para a missão e têm um alto impacto na satisfação do cliente.

• 3. Invista em treinamento: Equipe sua força de trabalho com o conhecimento para trabalhar ao lado de sistemas de IA e RPA. Isso deve incluir treinamento nas ferramentas específicas de RPA e IA selecionadas, bem como uma conscientização geral de como essas tecnologias irão aprimorar seus processos de trabalho.

• 4. Avalie a infraestrutura existente: Certifique-se de que sua infraestrutura de TI pode suportar essas tecnologias. Considere fatores como acessibilidade de dados, compatibilidade do sistema e medidas de segurança. 

• 5. Inicie execuções de teste: Comece pequeno, implementando projetos piloto ou execuções de teste para integração de RPA e IA. Isso deve ocorrer para que os usuários possam testar as ferramentas selecionadas, identificar desafios potenciais e coletar os dados necessários antes de uma implementação em grande escala.

• 6. Integre feedback: Reúna feedback dos funcionários envolvidos nas execuções de teste, bem como de outras partes interessadas.

• 7. Refinar contexto:O poder da IA reside em sua capacidade de operar dentro dos limites de um contexto predeterminado e conhecimento institucional. Certifique-se de que os sistemas de IA tenham acesso a dados relevantes e precisos do negócio para garantir que forneçam resultados relevantes e precisos.

• 8. Estabeleça monitoramento regular: Implemente mecanismos de monitoramento para avaliar o desempenho das soluções integradas de RPA e IA. Revise regularmente os indicadores-chave de desempenho (KPIs) relacionados à produtividade dos funcionários, precisão e melhoria geral dos processos. 

• 9. Mantenha-se atualizado: Avalie regularmente a relevância de suas soluções integradas e esteja aberto a adotar novos recursos ou ferramentas que possam aprimorar ainda mais as capacidades de suas iniciativas de automação.

Organizações que lideram a automação inteligente de ponta a ponta podem atender — e superar — as expectativas dos clientes em evolução. Quando a maior parte do “trabalho braçal” manual é automatizada entre funções e equipes, sua força de trabalho humana pode focar no quadro geral.

Descubra como a tecnologia de automação inteligente da Hyland impulsiona seus planos de transformação digital, para que um trabalho mais significativo seja realizado em ambos os níveis, cliente e funcionário.