Robotic Process Automation (RPA) er løftet frem som teknologi som kan gi prosentvis avkastning ellers observert blant de mer lysskye bransjer og produkter. Selv om RPA er IT-investeringer med (forventet) solid avkastning, er det likevel noen sentrale retningslinjer du skal følge for ikke å sitte igjen med knapper og glansbilder.
(Av: Vidar Degrum og Monica Hafredal)
Forbes er en av mange velrenommerte stemmer der ute i Tech & Trend-verdenen, som spår at automatisering er en av trendene å se opp for i 2017. RPA, eller Robotic Process Automation, har som en mulig definisjon “…. En programvare ‘robot’ er et program som etterligner hvordan et menneske interagerer med et datasystem ….”
Nøkkelsetningen her er “å etterligne menneskets handlinger”. Dette innebærer at roboten jobber i det øverste laget av OSI-modellen. På samme måte som et menneske, bruker RPA-programvaren de eksisterende brukergrensesnittene. Skjermbilder og tilhørende objekter som knapper, rullegardiner og felter, kan roboten på samme måte som en bruker manipulere på skjermen.
En RPA-robot er derfor forskjellig fra andre typer systemintegrasjon, hvor data behandles ved hjelp av regler og logikk. Tradisjonelt blir data deretter utvekslet mellom applikasjoner eller maskin-til-maskin, hvor integrasjonsmotorer som ESBer utveksler og konverterer data i form av filer, webtjenester/APIer, osv.
For å få en RPA-robot til å håndtere datautvekslingen mellom ulike systemer i en prosess som for eksempel et system for lånesøknad- og tildeling, er det ikke nødvendig å utvikle nye integrasjoner «under panseret». Roboten bruker de allerede eksisterende brukergrensesnittene for systemene i låneapplikasjonsprosessen, akkurat som en menneskelig bruker ville gjøre.
En RPA-tilnærming til å øke prosessens effektivitet og kvalitet på prosessens sluttprodukter, er derfor automatisering av menneskets oppgaver i de ulike trinnene i prosessen.
Fordeler med RPA
Som for all annen teknologi som brukes i virksomheten, så er et solid business case og påfølgende gevinstrealisering avhengig av hvilke oppgaver og under hvilke forutsetninger RPA jobber.
Gitt de riktige “arbeidsbetingelsene”, kan en RPA-automatisert prosess gi et første års ROI som spenner fra solide 30%, til heidundrende 200%.
Rene kostnadsbesparelser (økt Aksjonærverdi) er bare en av fordelene. Hvis vi låner et øre til Jack Welch, er det mer viktig at RPA gir:
- Økt medarbeidertilfredshet etter hvert som RPA håndterer de repeterende (“kjedelige”) oppgavene tidligere utført av mennesker. RPA frigjør mer tid for medarbeiderne til å gjøre hva mennesker gjør best, nemlig å håndtere “prosess-unntak”, dvs. tilfeller som krever (mer) kompleks og kognitiv beslutningstaking.
- Økt kundetilfredshet gjennom redusert behandlingstid og økt kvalitet på prosessens leveranser. Prosesshastigheten øker da roboten jobber 24/7 og typisk i et raskere tempo enn et menneske. Kvaliteten økes fordi roboten utfører oppgavene med mekanisk presisjon og kvalitet, uten menneskelige feil forårsaket av kjedsomhet, trøtthet, distraksjon og alle andre menneskelige reaksjoner en saksbehandler gjennomgår i arbeidstiden.
For hvilke prosesser kan RPA så gi høyere kvalitet, lavere enhetskostnader, mindre prosesstid mot kunder, og frita ansatte fra de enkle, energitappende og kjedelige oppgavene?
- Repeterende oppgaver
- Enkel og forutsigbar behandlingslogikk
- Prosessene som er (ganske) stabile når det gjelder input, prosesslogikk og output
- Strukturert digitalisert input i form av tekst- og tallformater
- Prosesser som inkluderer flere systemer og en (betydelig) “systemadministrasjonskostnad” i form av en større mengde tastaturtasting: Logge inn/ut, oppslag, kopiering mellom systemer og datafelt, etc.
Hvordan implementere RPA
Så langt har vi sett at styrken til RPA ligger i å høste “lavthengende frukt”; kostnadsbesparelser gjennom økt automatisering og mindre menneskelig involvering i gjennomføring av prosessen. Videre økt kvalitet på utkomme av prosesser ved at prosessen gjennomføres likt hver gang. Et sunt RPA-business case krever standardiserte og statiske prosesser med enkel forretningslogikk og høyt volum. Prosesser med mange (enkle) arbeidsoperasjoner i flere støttesystemer er også kandidater for RPA.
RPA er imidlertid ingen hellig gral eller «kur for alle sykdommer». For å sikre mål- og kundeorientering og tilpasset forretningsmessige mål, må RPA som ethvert annet verktøy og teknologi riktig adressere kunders og interessenters behov.
Man bør derfor, i nært samarbeid med “kunder” (interessenter) internt og eksternt, innarbeide “Build-Measure-Learn” -prinsippet for å fastslå at RPA for en bestemt prosess ivaretar interessentenes behov på en god måte.
En advarsel er likevel på sin plass. Det er ingen tvil om at RPA er det riktige verktøyet for jobben, så lenge kravene og egenskapene til “automatiserbare” prosesser nevnt ovenfor er oppfylt. Imidlertid har enhver medalje en bakside, dette gjelder også RPA.
RPA har funnet et ankerfeste i Bank/Finans og Telecom. Begge sektorenes kjernesystemer daterer mer enn 30 år tilbake. RPA forlenger levetiden til dagens kjernesystemer, ved å levere (kortsiktige) kostnadsreduksjoner gjennom automatisering. Men RPA lagt til på toppen av dagens systemer og arkitektur gjør ingenting for å lette den nåværende byrden av teknisk gjeld. RPA er et solid plaster på såret, men plasteret i seg selv helbreder ikke såret under.
Så, den mulige ulempen ved RPA er faktisk å legge til enda et lag med teknisk gjeld, tilsvarende det «…å prioritere kortsiktig kostnadsreduksjon over langsiktig strategisk transformasjon..». Og som for alle automatiseringer som er rettet direkte mot å erstatte / redusere arbeidsstokken, kan det forventes motstand fra de som ser sine stillinger og oppgaver bli effektivisert bort. Mulig konsekvens av motstanden er en redusert gevinstrealisering for prosessen som planlegges «RPAifisert».
Fremtiden for RPA
RPA erstatter, som nevnt ovenfor, de enkle, regelbaserte handlingene som utføres av mennesker. Sammenlignet med andre buzz word-teknologier som AI / Cognitive Analytics, kan tidlig / tradisjonell RPA betraktes som “dum” teknologi.
Dog, ved å kombinere AI og brukergrensesnitt som ChatBot og talestyring, kan et RPA-system utvikle seg fra en hovedsakelig regelbasert algoritmisk motor til et fullverdig “kognitivt” selvlærende system. Flere RPA-leverandører erklærer at deres løsninger har utviklet seg utover den rene regelbaserte logikken. Følgelig at RPA derfor allerede nå skal være i stand til å håndtere komplekse og dynamiske beslutningspunkter i prosesser, beslutningspunkter som inntil nå har vært håndtert av menneskelig intelligens og erfaring.
