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

顔認識は終わったのか?最初の「顔ハイジャック」型バンキングトロイの木馬が誕生

各人の顔、指紋、虹彩の情報はそれぞれ固有であり偽造が困難であるため、生体認証は長年にわたり究極の本人...

エッジAI: 人工知能の進化の次のステップ

[[422303]]人工知能(AI)は、かなり長い間、世界中のビジネスにおいて安定した存在となってい...

その本を読むのは時間の無駄だ!ロボットは北京大学入試数学テストに挑戦し、105点を獲得した。

6月7日、成都ハイテクの人工知能システム「AI-MATHS」数学大学入試ロボットが2017年度大学...

口を使ってiPhoneで10秒写真編集! UCSB Appleの中国人チームがマルチモーダルMGIEをリリース、オープンソースで誰でもプレイできることを公式発表

数日前、クック氏はアップルの電話会議で「生成AIは今年後半にリリースされる」と認めた。 ChatGP...

...

ディープラーニングを始めるために理解すべき25の概念

[[245072]] 1. ニューロン- 脳の基本要素を形成するニューロンと同様に、ニューロンはニュ...

...

Alibaba Cloud がバッチおよびストリーム機械学習プラットフォーム Alink をオープンソース化し、アルゴリズム開発のハードルを下げる

11月28日、アリババクラウドは、世界初の統合バッチ・ストリームアルゴリズムプラットフォームでもある...

ジェネレーティブAIがファッション業界にもたらす変化

業界ではデザインやスキンケアに AI 技術が活用されています。一部の企業は、生成ツールを超えて、コン...

RSAは暗号化アルゴリズムへのバックドアの追加を否定

米国のセキュリティサービスプロバイダーRSAは昨日、同社が米国国家安全保障局(NSA)と協力して暗号...

...

テキストアドベンチャーゲームは人工知能の助けを借りて新たな命を吹き込まれる

こんなゲームがあります:あなたの名前はシャオミン、ラリオンの高貴な領主であり、あなたの指揮下に多数の...

間違い:2017 年に人工知能分野で何が起こったか

今年、AIプロジェクトのAlphaGoとLibratusが、それぞれ人間の最強の囲碁プレイヤーとポー...

...

...