RPA プロジェクトを社内で開発すべきでない理由

RPA プロジェクトを社内で開発すべきでない理由

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、今日最も急速に成長しているテクノロジーの 1 つです。

これは人工知能、IoT、ビッグデータ分析の枠を超え、世界中の組織で採用されています。

しかし、RPA が適切に実装され管理されるとビジネス効率が大幅に向上しますが、すべての RPA 実装が成功するわけではありません。

これは、組織が独自の RPA プロジェクトを社内で開発することを選択した場合に特に当てはまります。ここでは、社内 RPA がすべての人に適しているわけではない理由と、評判の良い RPA サービス プロバイダーと連携することがより良い選択肢である理由について説明します。

[[317856]]

RPAの種類

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、人間の介入の必要性を減らすことを目的として、ビジネス オペレーションを自動化するソフトウェアの開発と実装です。

効率と生産性の向上から精度と出力の改善まで、コストを節約できます。主な利点は、従業員を単調で反復的な作業から解放し、コアビジネスタスクに集中できることです。

RPA は、時間、資金、リソースがある組織が社内で開発することも、外部プロバイダーによってサービス (RPAaaS) として提供することもできます。

RPA サービス プロバイダーは、自動化プロジェクトのコンサルティング、実装、継続的な管理を提供する企業であり、RPA の採用が急増するにつれて、RPA サービス プロバイダーの数も増加しています。

社内RPAのメリット

社内自動化には、独自の RPA 開発チームの雇用とトレーニングが含まれます。このアプローチは、豊富な財源と大規模な労働力を持つ大規模なグローバル組織にとって費用対効果が高いことが実証されており、わずかな生産性の向上でも大きなコスト削減につながる可能性があります。

社内にチームを持つことで、組織は RPA アプリケーションをより細かく制御できるようになり、必要に応じてタイムリーに変更したり、独自のビジネス ニーズに合わせてアプリケーションを完全にカスタマイズしたりできるようになります。

品質管理の維持も容易になり、社内の専有情報の機密性もより適切に保護されます。

ただし、すべての組織が社内の RPA 開発チームをサポートするためのリソースを備えているわけではありません。 (IoT Home より) 専門職の人材を採用してトレーニングするのはコストのかかるプロセスであり、多くの企業ではそのコストを正当化することができません。

なぜロボティック・プロセス・オートメーション・アズ・ア・サービス (RPAAS) がより良い選択肢なのでしょうか?

RPA-as-a-service は、ビジネス プロセス アウトソーシング (BPO) と呼ばれる、急速に成長している別の業界が提供する最新のサービスです。この場合、組織は特定のビジネス活動をサードパーティのサービス プロバイダーにアウトソーシングします。

社内開発よりも RPAA を選択することには、次のような多くの利点があります。

  • 独自のチームをトレーニングする必要はありません(コストを大幅に節約)
  • 事前にコストを決定する(社内開発のコストは簡単に膨れ上がる可能性がある)
  • 拡張が容易(RPAアプリケーションの数と種類を無制限に拡張可能)
  • 即時の専門知識(いつでもロボット業界の専門家とつながる)
  • 専門家のアドバイス(RPA サービス プロバイダーは、最高の ROI を実現する自動化プロセスの特定をお手伝いします)
  • より迅速な導入(徹底的にテストされたプラットフォームを使用することで、社内で行うよりもはるかに迅速にプロセスを自動化できます)

BPO サービスには、給与計算、人事、会計、文書管理、顧客サービスなどが含まれる場合があり、RPAaaS の場合は、RPA アプリケーションの実装と管理が含まれる場合があります。

<<:  機械学習モデルは展開するには大きすぎますか? 3つの解決策をご紹介します

>>:  天地万能?疫病の流行に直面して、これらの AI は静かにあなたを守っています...

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

スマートホテルの室内技術トレンドを探る

オンライン予約プラットフォームは人々の旅行計画の方法に革命をもたらし、モバイルアプリによりユーザーは...

機械学習がシステム設計に与える影響: 学習したインデックス構造の簡単な分析

顔認識からチェックイン、さまざまなアプリケーションの「あなたの好きなものを推測」まで、現在の機械学習...

AI の成功のための 10 の重要な役割

あらゆる業界でますます多くの企業がビジネス プロセスを変革するために人工知能 (AI) を導入してい...

2021年に人工知能が主流の技術になる

2020年のコロナウイルスの流行により、多くの業界のトレンドが大幅に加速し、2021年もその傾向が続...

AIは人間よりもチップ設計をよく理解しているのでしょうか?

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

グラフアルゴリズムシリーズにおける深さ優先探索

[[396433]]この記事はWeChatの公開アカウント「Beta Learns JAVA」から転...

99.9%の精度!小園口算は算数の問題をAIで訂正しており、誤り率は小学校教師の10分の1に過ぎない。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

GGVファミリー|Kuoboo Smartが2億人民元のプレB-4ラウンドの資金調達完了を発表

2021年3月3日、GGVファミリーKuobo Intelligenceは、Pre-B-4ラウンドの...

2021年に注目すべき人工知能と機械学習の5つのトレンド

人工知能と機械学習は市場で注目されている技術であり、その重要性は 2020 年にピークに達しました。...

TensorRT はどのようにしてより高速なアーキテクチャを実現するのでしょうか?

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

人事戦略と人材開発の形成における AI の役割

AI の力を活用することで、人事チームは複雑な課題に対処し、効率性を向上させ、前向きな職場環境を育む...

4大産業用ロボット産業の市場分析と産業用ロボットの中長期的発展

中国製造2025の状況下で、イノベーションと起業家精神を奨励し、経済を高品質発展へと転換する中、中国...

AI が Sogou 入力方式の新バージョンを強化: 音声認識は 9 つの言語をサポート

最近、Sogou 入力方式がバージョン 10.8 に更新されました。新バージョンでは、主に音声入力と...