Автоматизация процесса исполнения налоговых документов в банковской сфере посредством внедрения технологии RPA

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет Бизнеса и менеджмента

Выпускная квалификационная работа

Автоматизация процесса исполнения налоговых документов в банковской сфере посредством внедрения технологии RPA

по направлению подготовки Бизнес-информатика

Фахрова Дина Вадимовна

Научный руководитель

к.ф.-м.н., доцент В.В. Корнилов

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ RPA

1.1 Место RPA на рынке современных технологий автоматизации процессов

1.2 Современное отношение исследователей и заинтересованных компаний к роботам и роботизированным программам

1.3 Этическая сторона применения роботов в человеческой деятельности

1.4 Технология RPA как средство оптимизации процессов и минимизации ручного труда

2. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ БАНКОВСКОГО ПРОЦЕССА

2.1 Критерии выбора решения для автоматизации банковского процесса

2.2 Анализ оптимального решения для исследуемого процесса

2.2.1 Сравнительный анализ BPMS-систем на мировом рынке

2.2.2 Технология OCR на примере Abbyy FineReader и Abbyy Flexi Capture

2.2.3 Сравнительный анализ вендоров платформ для построения программных роботов

2.3 Обоснование оптимальности внедрения технологии RPA

3. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ RPA ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ БАНКОВСКОГО ПРОЦЕССА

3.1 Предпосылки автоматизации исследуемого процесса

3.2 Проектирование процесса TO-BE

3.3 Особенности проектирования процесса для RPA

3.4 Анализ эффективности внедрения технологии RPA на предприятии

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ВВЕДЕНИЕ

За последнее десятилетие развитие цифровой экономики продвинулось далеко вперед по сравнению с предыдущими периодами. Такие технологии, как Blockchain (блокчейн), Machine Learning (ML, машинное обучение), Artificial Intelligence (AI, искусственный интеллект), Virtual Reality (VR, виртуальная реальность), Augmented Reality (AR, дополненная реальность) не вызывают ни у кого удивления. Однако для внедрения таких технологий требуются не только значительные финансовые ресурсы, но и высокий профессионализм интеграторов и сотрудников, которые будут управлять автоматизированными процессами, поддерживая их жизнеспособность и совершенствуя их по мере усложнения логики работы. Возможно, именно поэтому на практике большинство организаций по-прежнему пользуются бумажным документооборотом и нанимают людей для выполнения рутинных операций.

В связи с этим в последние годы особенной популярностью пользуются программы и технологии, не требующие изменения архитектуры, основанные на управлении бизнес-процессами, либо эмулировании работы пользователей. К ним можно отнести BPMS-системы, BRMS-программы, а также технологию RPA (Robotic Process Automation), которая позволяет автоматизировать операции, полноценные процессы и целые отделы предприятий. Такие программы подходят лучше всего для государственного сектора, банковской сферы, больших промышленных предприятий, где переписывать многочисленные существующие решения экономически нецелесообразно, при этом внутренние процессы компании могут довольно часто меняться. Однако, учитывая тот факт, что все программы, основанные на концепции BPM, требуют интеграции существующих систем компании с внедряемой технологией, наиболее оптимальным решением для проекта, речь о котором будет идти в данной работе, является технология RPA. В России RPA начала свое распространение в течение последних 3 лет - данная технология является относительно новой, но уже отлично себя зарекомендовала. Ее особенность по сравнению с индивидуальной разработкой программного обеспечения состоит в том, что для внедрения RPA не требуются реинжиниринг бизнес-процессов, изменение архитектуры; по сравнению с системами, основанными на BPM-движках - не требуется интеграция с внутренними системами ввиду технологии, основанной на эмуляции работы пользователей. Все это подкрепляется сжатыми сроками реализации и сравнительно низкой ценой как лицензий, так и самого внедрения и поддержки.

Таким образом, подходим к проблеме данного исследования: на конкретном предприятии банковского сектора затрачивается большое количество человеческого ресурса в виде ручного монотонного труда для решения стандартизированных задач с частой повторяемостью. Во-первых, это экономически нецелесообразно; во-вторых, неэффективно: ручной труд неизбежно создает определенный процент ошибок, что, в свою очередь, понижает качество процесса, влечет штрафные санкции и, соответственно, возвращает к первой проблеме; в-третьих, в виду отсутствия достаточного количества ресурсов (также вследствие экономии на трудовых ресурсах) процессы растягиваются во времени, что, помимо неизбежно возникающих санкций со стороны государственных регулирующих органов, негативно сказывается на отношениях с данными организациями и партнерами; в-четвертых, это не позволяет сотрудникам-исполнителям процесса, которые являются ценным капиталом любого бизнеса, проявлять свои творческие способности, совершенствовать надпрофессиональные навыки и повышать квалификацию в процессе трудовой деятельности. Все вышеописанное подводит нас к теме исследования и актуальности данной выпускной квалификационной работы, которая заключается в том, чтобы минимизировать ручной труд, автоматизировать и совершенствовать текущие процессы объекта исследования без изменения их архитектуры и не затрачивая большого количества интеллектуальных и финансовых ресурсов.

Объектом исследования является организация банковского сектора, требующая автоматизации по части работы с ИФНС (Инспекцией Федеральной налоговой службы). Предмет данной работы представляет собой процесс исполнения запрашиваемых документов для Инспекции Федеральной налоговой службы. Целью исследования является проектирование решения для автоматизации процесса работы банковского предприятия с ИФНС в части получения, поиска, подготовки необходимых документов и формирования проекта ответа для Инспекции Федеральной налоговой службы. Гипотезу исследования можно сформулировать следующим образом: технология RPA может быть качественно лучше и экономически эффективнее не только людей, но и других альтернативных решений.

Практическая значимость исследования обусловлена описанной выше проблемой действующего банка и заключается в ее комплексном решении (проведение предпроектного обследования, анализ требований, выбор технологии и решения, проектирование выбранного решения, тестирование, введение в опытно-промышелнную эксплуатацию) на основе технологии RPA.

Задачи магистерской диссертации:

Выявить проблему исследуемого предприятия и разработать пути ее решения;

Исследовать рынок IT-решений на примерах конкретных компаний, выявить оптимальное решение для автоматизации исследуемого процесса;

Обосновать рациональность оптимизации производства при помощи внедрения технологии RPA;

Провести анализ вендоров платформ для роботизации с целью выбрать оптимальную;

Спроектировать решение для внедрения программных роботов и внедрить их в практическую деятельность исследуемого предприятия;

Рассчитать общий эффект от внедрения технологии RPA.

В структуру магистерской диссертации входят 3 основные части:

В 1-ой главе проводится обзор литературы по исследованиям RPA-решений, описываются предпосылки развития данного метода автоматизации процессов, рассматриваются этические аспекты роботизации в целом и роботизированной автоматизации в частности; проводится анализ рынка современных IT-решений;

Во 2-ой главе приводятся критерии выбора наиболее подходящей технологии автоматизации, анализируется каждая из возможных технологий на примерах конкретных компаний с точки зрения экономической эффективности и улучшения качества процесса; приводится обоснование выбора оптимального подхода для автоматизации исследуемого процесса;

В 3-ей главе описывается текущий процесс исследуемой организации до внедрения робота, проектируется процесс to-be для автоматизации; раскрываются особенности RPA-разработки в целом и конкретно данного решения; анализируются фактические результаты первой части внедрения, рассчитывается общий эффект от автоматизации, прогнозируются показатели 2-го этапа внедрения.

Методологической базой исследования послужили материалы зарубежных изданий, фундаментальные труды признанных авторов по аналитике (Алистера Коберна, Карла Вигерса) и современные исследовательские работы в области мировых IT-решений по автоматизации бизнеса.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ RPA

1.1 Место RPA на рынке современных технологий автоматизации процессов

В последние годы не только коммерческие, но и государственные структуры становятся все более ориентированы на цифровизацию своей деятельности и производственных процессов. Среди наиболее популярных технологий, призванных совершенствовать бизнес-процессы путем автоматизации задач, улучшения способов хранения и передачи данных, можно выделить машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект и все когнитивные технологии, BPM (Business Process Management, управление бизнес-процессами) и RPA (Robotic Process Automation, роботизированную автоматизацию процессов).

Машинное обучение широко применяется в таких отраслях, как здравоохранение (в том числе в онкологии - при выяснении типа опухоли и подтверждении ее наличия), юриспруденция (в уголовном праве, например, при анализе судебной практики и предварительном вынесении решения относительно причастности обвиняемого к преступлению), строительство (для определения устойчивости той или иной конструкции). Как правило, принципы и методы Machine Learning применяются параллельно с большими данными, которые необходимы для представления точных результатов классификации (одного из основных разделов ML), и искусственным интеллектом, позволяющим решать более глобальные задачи.

Блокчейн - это многообещающая технология распределенного реестра, лежащая в основе криптовалют и позволяющая организациям, которые не имеют возможности ввиду большого количества сделок проверять всех партнеров и контрагентов, совершать транзакции в компьютерной сети благодаря комбинации одноранговых технологий и криптографии. При помощи смарт-контрактов (определяемых пользователем программных кодов, реплицируемых компьютерными узлами в блок-чарте), построенных на базе блокчейна, можно разработать логику автоматизированного управления транзакциями. Причем это актуально для таких сфер, как промышленность, логистика, здравоохранение, финансовый и другие сектора экономики [16, P. 7-11].

Что касается BPM и когнитивных технологий (в частности, искусственного интеллекта) - они наиболее близки и схожи по принципам бизнес-целей с роботизированной автоматизацией процессов (РАП или RPA). Поэтому остановимся детальнее на данных технологиях и сравним их с RPA. О BPM написано множество статей, далеко не все из которых дают более или менее ясное и полное представление о данном подходе. На наш взгляд, под этим понятием подразумевается управленческая концепция процессного управления, которая рассматривает бизнес-процессы в качестве ресурсов предприятия, адаптированных к постоянным изменениям, моделируемых в определенных нотациях (в частности, в BPMN 2.0) и исполняемых в различных программах. В качестве примеров подобных платформ можно привести BPMS-системы (Elma, bpm-online, MS Workflow Foundation и др.) и BRMS-программы (ILog от IBM, Oracle Business Rules и т.д.). На рисунке 1 изображены основные фазы, описанные далее на примере BPMS, и действующие лица BPM-процессов.

Рисунок 1 Фазы и участники концепции BPM [18]

BPMS-решения (Business Process Management Systems) представляют собой системы, позволяющие осуществить весь цикл автоматизации: начиная с построения архитектуры и выделения баз данных, заканчивая выполнением смоделированных процессов на продуктивной среде, тестированием, логированием и хранением этих данных. При этом особенностью BPMS-систем является тот факт, что они могут объединять в себе различные программы, установленные у заказчиков, в единую архитектуру, запуская не только механические действия, но и уведомляя реальных сотрудников и ожидая их (либо клиентских) решений в тот или иной момент времени. BRMS (Business Rule Management System) включает в себя Business Rules Engine (Drools), Планировщик бизнес-ресурсов (OptaPlanner), Business Central (Drools Workbench) и Сервер принятия решений в реальном времени (KIE Server). По большому счету BRMS-программы - это системы хранения бизнес-правил, позволяющие устанавливать данные правила и использовать такой алгоритм, как Rete, для сопоставления на основе условий, генерации утверждений (которые могут, в свою очередь, соответствовать другим правилам) или выполнять действия на основе этих правил. BRMS могут быть встроены в приложение для поддержки настраиваемой бизнес-логики, либо использоваться самостоятельно. Одно из основных отличий BPMS от BRMS-систем состоит в том, что BPMS зачастую оказываются шире, т.к. включают в себя, помимо заложенных правил и алгоритмов принятия решений (в частности, в виде встроенных BRMS-программ), Механизм выполнения (jBPM), Business Central (KIE Workbench), Сервер выполнения процессов (KIE Server) и Панели мониторинга бизнес-активности (Dashbuilder). Эти инструменты предлагают полное BPM-решение, включая моделирование, выполнение и мониторинг бизнес-процессов. При этом нужно понимать, что BPMS и BRMS-решения не являются взаимоисключающими, а зачастую они способны дополнять друг друга: например, можно спроектировать приложение, поддерживающее рабочий процесс со встроенным механизмом правил, либо создать механизм правил, управляющий бизнес-логикой и создающий ветвящиеся решения в рабочем процессе [18].

Технология RPA перекликается с концепцией BPM в том плане, что и та, и другая не требуют сильного изменения IT-инфраструктуры компании-заказчика. При этом, ввиду наличия большого количества внутренних систем, данные подходы позволяют избежать «переписывания» кода в этих системах, особенно учитывая тот факт, что во многих устоявшихся областях и сферах внутренние программы написаны на редко используемых на сегодняшний день языках программирования и практически не поддаются структурным изменениям. Главным отличием RPA от BPM является то, что RPA, по большому счету, представляет собой эмуляцию работы пользователей и зачастую не требует развертывания базы данных, а также специфических знаний разработки, т.к. данная технология основывается на универсальных платформах, в том числе с преднастроенными модулями и структурой моделирования процессов.

Согласно исследованию Slaby «Robotic automation emerges as a threat to traditional low-cost outsourcing» [24], RPA является технологической имитацией человека-работника с целью автоматизации структурированных задач быстрым и экономически эффективным способом. Даже несмотря на то, что термин «робот» напоминает об электромеханических машинах, важно понимать, что RPA - это не физический робот, а программное решение, которое настроено на выполнение повторяющихся операционных задач и процедур, которые, как правило, осуществляются людьми. RPA может автоматизировать основанные на правилах процессы, которые включают в себя рутинные задачи, структурированные данные и детерминированные результаты, например, передачу данных из нескольких источников ввода, таких как электронная почта и электронные таблицы, в системы, такие как ERP и CRM. Так, RPA - это технология автоматизации, основанная на программных инструментах, которые могут имитировать поведение человека для выполнения повторяющихся задач, не связанных с добавленной стоимостью, таких как перенос, копирование, вставка, извлечение, объединение и перемещение данных из одной системы в другую. Согласно данным Института роботизированной автоматизации процессов (IRPA) [14], технология RPA не является частью инфраструктуры информационных технологий компании, а находится на ее вершине.

Ниже приведены некоторые более детальные характеристики, которые отличают RPA от систем управления бизнес-процессами (BPMS):

* во-первых, RPA имеет доступ к платформам BPMS через уровень представления, поэтому никакой базовой логики системного программирования не затрагивается;

* во-вторых, в отличие от большинства пакетов моделирования BPMN, решения RPA не требуют навыков программирования для настройки программного интерфейса, RPA настраивается путем перетаскивания и сброса элементов проектирования;

* в-третьих, RPA не создает новое приложение и не хранит транзакционные данные, поэтому нет необходимости в модели данных или базе данных, как, например, система BPM.

Однако нужно отметить, что в последние годы (в частности, в 2018 г.) все больше лидеров рынка BPM-решений стремятся к интегрированию с поставщиками RPA-платформ и интеграторами роботизированных ПО. Подтверждением этому являются недавние активности вендоров по покупке и установлению партнерств: компания Kofax купила Kapow, одна из лидирующих платформ BPM Pega приобрела OpenSpan, Blue Prism стал партнером Appian, а IBM - партнером Automation Anywhere. На наш взгляд, это связано с тем, что RPA - прекрасный инструмент для исполнения одиночных операций, но у него есть ограничение - сложность интеграции таких задач в цепочку, и именно для таких целей нужен BPM. В то же время, с точки зрения BPM, боты РАП (роботизированная автоматизация процессов) рассматриваются как отличный инструмент быстрой и эффективной интеграции с корпоративными системами компании [47].

С другой стороны, РАП также отличается от когнитивной автоматизации. Согласно Willcocks and Lacity [25], Cognitive Automation используется для автоматизации задач и решений, которые включают алгоритмы для интерпретации неструктурированных данных, что приводит к набору вероятных ответов, в отличие от RPA, которая использует правила для обработки структурированных данных и инструкций. При этом результат когнитивной автоматизации вероятностный, при внедрении RPA же получается детерминированный, единый результат. Это говорит о том, что каждое информационное решение должно решать определенную проблему, для которой наиболее оптимальным является именно выбранное решение. Критерии выбора технологии для автоматизации исследуемого в данной выпускной квалификационной работе процесса приведены в п. 2.1. Что касается стоимости RPA, исследование Capgemini [19] предполагает, что полноценная лицензия программного обеспечения RPA с Оркестратором (структура платформы для роботизации будет более подробно рассмотрена в п. 2.2.3) может стоить от 1/3 до 1/5 от цены штатного сотрудника (FTE). Lacity и Willcocks утверждают, что один робот может выполнять структурированные задачи, эквивалентные двум-пяти людям. Какое решение в итоге будет экономически эффективнее и целесообразнее с точки зрения повышения качества исследуемого процесса, выясним путем расчетов в п. 2.2 данной выпускной квалификационной работы.

1.2 Современное отношение исследователей и заинтересованных компаний к роботам и роботизированным программам

Роботизированные системы интриговали авторов художественной литературы, ученых и широкую публику на протяжении десятилетий. Некоторые пророчества, сделанные в научной фантастике, еще не сбылись (например, из знаменитых фильмов «Мир дикого запада», 2016; «Бегущий по лезвию», 1982), но импульс робототехнических технологий невероятно силен. По прогнозам, в ближайшие годы продажи промышленных, а также сервисных роботов вырастут с двузначной маржой, и скоро появятся новые категории продуктов для роботов. Например, компания Waymo, автономное автомобильное подразделение Alphabet, начала тестировать наиболее безопасные автомобили на автопилоте еще осенью 2017 года [30]. Также роботы помогают в медицинских операциях, включая процедуры, которые в принципе невозможно проводить без участия роботов; в последние годы они активно применяются во всех социальных аспектах жизни людей: роботы становятся популярны в уходе за больными и пожилыми людьми, в секс-индустрии (особенно в качестве замены суррогатных партнеров для людей с физической инвалидностью и психически нездоровых людей). Таким образом, можно сказать, что общество в настоящее время находится на грани роботизированной эры, которая, по всей вероятности, приведет к тому, что роботы вскоре станут обычным явлением в жизни многих людей во всем мире.

Последствия этих неизбежных технологических изменений остаются спорными, но продолжают обсуждаться. Сторонники оптимистического взгляда утверждают, что роботизированные системы будут поддерживать людей и способствовать экономическому росту. С другой стороны, критики утверждают, что до 20% мировой рабочей силы могут потерять свои рабочие места к 2030 году из-за роботизированных систем. В дополнение к этим экономическим проблемам, у некоторых людей опасения вызывают внешне человекоподобные роботы, призванные помогать людям в повседневной жизни, которые своей «человечностью» как раз и отпугивают. При этом в последние годы люди все больше примеряются с идеей о том, что роботы станут частью нашей повседневной жизни. С одной стороны, это связано с огромным количеством новостных материалов о роботизированных инновациях, а с другой - игрушечные роботы и роботы-уборщики становятся все более доступны для массового рынка. Каковы же последствия для развития отношения к роботам с течением времени? Такие исследователи, как Аппель, Краузе утверждают, что с распространением роботов в нашем обществе отношение к ним станет более позитивным, учитывая, что страх перед инновациями будет снижен благодаря личному опыту и знакомству с их продуктами [3, p. 10]. Тем не менее, технология, которая включает в себя потенциальные положительные (поддержка и помощь) и потенциальные отрицательные последствия (потеря работы, экзистенциальные вопросы), может вызвать конфликт избегания подхода. Следуя модели Миллера, тенденции подхода должны быть относительно сильными, пока технология является частью отдаленного будущего. По мере того, как технология становится все более актуальной, негативные аспекты и избегание становятся все более доминирующими. Таким образом, негативное отношение будет становиться все более вероятным, поскольку роботы все чаще становятся частью обычной жизни людей. Действительно, недавний репрезентативный опрос показал, что население Соединенных Штатов имеет в два раза больше шансов выразить беспокойство по сравнению с прежним энтузиазмом (когда роботы еще не так активно применялись) по поводу роботов на рабочем месте. В то же время большинство американцев неохотно выбирали в качестве лиц, осуществляющих уход или обслуживание, автономные системы, такие как беспилотные автомобили или роботы. Таким образом, нынешнее общественное мнение в отношении роботов в США кажется в лучшем случае осторожным.

Далее исследователи Timo Gnambs, Markus Apprel [12, p. 54] распространили эти результаты на европейском континенте и, что более важно, исследовали, как отношение к роботам изменилось с течением времени. Исследователи изучили ответы более 80 000 граждан Европейского Союза, которые участвовали в опросах Eurobarometer в 2012, 2014 и 2017 годах. Помимо среднего рейтинга роботов, также были рассмотрены индивидуальные и страновые различия и различия в зависимости от задач роботов. В частности, ожидалось, что экономические условия и возраст респондентов будут существенно влиять на оценку роботизированных агентов. Во-первых, было выдвинуто предположение, что работники с рабочими местами, у которых самый высокий риск замены на автоматизированные системы, и те, у кого нет работы, будут оценивать роботов более негативно. Кроме того, была проведена оценка соответствующих контекстных эффектов. В частности, это строилось из предположения, что общества с большей долей безработных будут более неохотно поддерживать роботов (особенно роботов, помогающих на рабочем месте), потому что это может еще больше сократить ограниченные возможности трудоустройства. В отличие от этого, страны с крупным технологическим сектором или страны, которые тратят больше денег на исследования и разработки, могут быть более открыты для технологических изменений, поскольку эти технологии уже являются важным источником доходов и возможностей трудоустройства в стране. Во-вторых, предполагалось, что стареющие общества или пожилые респонденты будут использовать роботизированную помощь более открыто, поскольку многие европейские страны уже сталкиваются с растущими трудностями в удовлетворении потребностей пожилых людей. Роботы могут облегчить некоторые проблемы в области здравоохранения и поддержки пожилых граждан, взяв на себя рутинные задачи в этой области. Наконец, также были оценены различия в отношении пола и уровня образования, поскольку в предыдущих исследованиях предполагалось, что мужчины и лица с высшим образованием могут иметь более позитивное отношение к роботам ввиду большей склонности к любознательности, авантюризму (по сравнению с женщинами), а также вследствие высокого уровня интеллекта (в сравнении с людьми со средним образованием или без него), позволяющего переквалифицироваться в случае необходимости, либо научиться управлять роботизированными ПО вместо выполнения прежних задач.

Чтобы определить наиболее важные переменные, прогнозирующие отношение к роботам, общие оценки были регрессированы по двум фиктивным кодированным индикаторам, представляющим волну измерения (с использованием первой волны в качестве эталонной категории) и характеристикам респондента по полу (кодированный 0 для мужчин и 1 для женщин), возрасту (в десятилетиях), количеству лет образования и статусу занятости (фиктивная кодировка с использованием «белых воротничков» в качестве эталона). Этот анализ включает в себя соответствующие случайные эффекты для учета вложенности респондентов внутри стран. Как показано в таблице А1, Модель 1 (см. Приложение А), в среднем мужчины придерживались более (p <0,001) благоприятного отношения к роботам, чем женщины (d = 0,21). Аналогичным образом, увеличение уровня образования на три года (т.е. около 1 SD) привело к сдвигу оценок отношения примерно на d = 0,19 (p <0,001), что отражает положительную связь между образованием и отношением к роботам. Кроме того, работа в профессии белых воротничков по сравнению с профессией «синих воротничков» или незанятостью была связана с чуть более позитивным отношением, d = 0,08 (p <.001) и d = 0,07 (p <.001). Напротив, возраст человека оказал незначительное влияние на отношение к роботам: разница в возрасте в 10 лет изменила соответствующие оценки менее чем на 1%.

Более благоприятные взгляды на роботов, выполняющих медицинские операции, помогающих на в офисах, пожилым людям или управляющих автомобилями, чаще были характерны для мужчин, лиц с более высоким уровнем образования и так называемых «белых воротничков». Потенциальные различия между европейскими странами были изучены путем расширения предыдущей регрессионной модели и включения шести характеристик на уровне страны, а именно: процент пожилых людей, процент технологического экспорта, инвестиции в исследования, уровень безработицы, а также географическая широта и долгота (см. Модель 2 в таблице А1). Страны с большей долей пожилых граждан демонстрировали несколько более позитивное отношение (р = 0,001). Тем не менее, соответствующий эффект был довольно небольшим: разница примерно в 2,5 балла (т.е. около 1 SD) в доле жителей старше 65 лет соответствовала сдвигу в общих оценках роботов примерно на d = 0,22. Так, пожилые общества были более склонны поддерживать робототехническую помощь, чем молодые. Более того, увеличение уровня безработицы примерно на 5 баллов (то есть около 1 SD) соответствует изменению отношения примерно на d = 0,11 (p = 0,003), что указывает на очень небольшую положительную связь между безработицей и отношением к роботам. Напротив, другие макроэкономические переменные, такие как различия в инвестициях в исследования или процент технологического экспорта, не объясняли различий в позициях в Европе (т.е. R2 меньше 1 процента). Что касается географического положения в Европе, северные страны продемонстрировали значительно (p = 0,0046) более позитивное отношение к роботам, чем страны, расположенные на юге.

Приведенное исследование основывается на уникальном крупномасштабном наборе данных, раскрывающем отношение к роботам в Европейском Союзе в течение пяти лет. Данные показали, что отношение европейцев к роботам остается довольно противоречивым. Когда европейцев спрашивают о роботах довольно абстрактно, они реагируют весьма благоприятно - то есть, в целом, роботы воспринимаются как потенциально полезная технология, обогащающая жизнь людей. Однако, как только респонденты рассмотрели конкретные применения роботизированных услуг, которые вскоре могут стать реальностью, они стали более осторожными. Важно отметить, что в течение пяти лет, между 2012 и 2017 годами, европейцы стали все более и более настороженно относиться к роботам. Примечательно, что размер соответствующего эффекта (до d = от -0.21 до -0.30) был довольно похож на многие интервенционные исследования, которые были явно разработаны, чтобы вызвать изменение отношения, несмотря на тот факт, что в текущем исследовании наблюдаются естественные изменения траекторий общественного мнения по отношению к роботам без осуществления каких-либо преднамеренных манипуляций. В частности, отношение к роботам на рабочем месте все еще более позитивно, чем отношение к ним в других прикладных областях, но они также показали наиболее заметные изменения. Растущее беспокойство населения объясняется тем, что, по прогнозам исследователей и ученых, к 2030 году около пятой части всех рабочих мест планируется заменить роботами. Таким образом, возросшее внимание средств массовой информации и общественное обсуждение роботов в последние годы, по всей вероятности, также повлияли на общественное мнение, сместив фокус населения в более критическое русло. В новостях и телевизионных документальных фильмах регулярно подчеркивается, что роботы находятся на грани замены многих рабочих мест, при этом говорится, что они несут ответственность за снижение заработной платы в различных профессиях. Эти постоянные предупреждения не могут не способствовать негативному восприятию роботов-помощников на работе.

Все это говорит о том, что необходимы дополнительные исследования с целью раскрытия процессов, формирующих наблюдаемые изменения в отношении к роботам. Будущие исследования должны оценить, в какой степени спорные дискуссии в СМИ формируют негативное отношение к роботам, непропорционально выделяя потенциальные недостатки роботов, преуменьшая их преимущества. Потенциально изменяющееся отношение также следует оценивать, когда все больше разнообразных автономных роботизированных систем (к примеру, тех же беспилотных автомобилей) будут массово продаваться. По мнению ученых Savela, Turja, Oksanen, существует немалая вероятность, что увеличение числа более осведомленных людей, напрямую взаимодействующих с роботами, приведет к росту лояльности населения к роботизированным системам. Когда люди приобретут практический опыт использования своей полезности, их оценка роботов, как ожидается, возрастет [21, p. 493-502]. В этом ключе также может быть полезным исследование различных личностных характеристик, которые были связаны с распространением инноваций (например, лидерство во мнениях), чтобы предсказать изменение отношения и принятие новых роботизированных услуг в социальных группах.

Таким образом, приведенное выше исследование обобщило отношение общественности к роботам в Европейском Союзе, второй по величине экономике в мире, и соответствующие изменения во времени, изучив потенциальные предикторы отношения к роботам на уровне страны и индивидуумов. Многоуровневый подход к мониторингу того, как широкие слои населения относятся к роботизированным агентам, служит основой теории и исследований и особенно важен для политиков и заинтересованных сторон в технологическом секторе. В конце концов, ожидается, что роботизированные системы скоро станут незаменимым фактором во многих обществах. Подводя итог всему вышесказанному, можно сделать вывод о том, что наиболее позитивно настроены к роботам мужчины с высшим образованием; высококвалифицированные специалисты (независимо от пола), а также пожилые люди наиболее развитых стран, достаточно много знающих о роботах и их возможностях. При этом географическое положение не сыграло особой роли при анализе - респонденты как Европы, так и Соединенных Штатов Америки, в целом, имеют одинаковые показатели с точки зрения отношения к роботизированным ПО и роботам. При этом респонденты в целом (независимо от пола, географии, уровня образования и уровня безработицы в стране) более положительно настроены к роботизированным программам (нежели физическим роботам), наименее схожим внешне с человеком, и упрощающим практический рутинный труд людей, вопреки ожиданиям ученых, что население с большей легкостью примет роботов в социальной сфере. При этом со временем возрастающая общая негативная тенденция в отношении роботов должна насторожить заинтересованные стороны в политике и отрасли, чтобы серьезно относиться к оговоркам в отношении распространения автономных роботизированных систем [12, p. 60].

В связи с тем, что к роботизированным программам, в частности, RPA, большинство ученых, исследователей и респондентов относятся, скорее, положительно, рассмотрим мнения поставщиков данных решений и их заказчиков к этой технологии для формирования наиболее исчерпывающей и объективной картины. Например, UiPath, ведущая компания-разработчик программного обеспечения для Robotic Process Automation, объявляет о результатах влияния RPA на опыт сотрудников. Исследование, проведенное по заказу UiPath компанией Forrester Consulting в феврале 2019 года, отражает необходимость удерживать внимание сотрудников в эпицентре развития событий RPA. Согласно исследованию, успех в инициативах по цифровой трансформации требует, чтобы организации опирались на ключевой рычаг: занятые сотрудники. «Сегодня работники борются за выполнение под тяжестью утомительной, повторяющейся работы. На них влияет их потребительский опыт, и они хотят получить аналогичный опыт на своей работе, - считает Бобби Патрик, директор по маркетингу в UiPath. - С появлением инструментов автоматизации многие опасаются антиутопии: что такие решения, как RPA, заменят рабочие места. Как показывает наше исследование, реальность такова, что RPA позволяет сотрудникам участвовать в более высокоинтеллектуальных процессах, совершая при этом меньше ошибок.» Согласно исследованию, предприятия все больше озабочены опытом сотрудников, раскрывающим проблемы операционной модели и психологические барьеры, сдерживающие усилия RPA. В конечном счете, поддержание вовлеченности и уровня счастья сотрудников позволит организациям использовать преобразующий потенциал RPA. Дальнейшие результаты исследования показывают, что высококвалифицированные специалисты положительно относятся к технологии: 66 процентов респондентов сказали, что RPA реструктурирует существующую работу, позволяя сотрудникам больше взаимодействовать с людьми, 60 процентов убеждены, что RPA помогает сотрудникам сосредоточиться на более значимых, стратегических задачах. Кроме того, 57 процентов респондентов сообщают, что RPA уменьшает процент ошибок в работе.

Преимущества RPA, о которых сообщают фирмы, включают повышение эффективности деятельности (86%), более глубокое понимание клиентов (67%), улучшение обслуживания клиентов (57%) и повышение вовлеченности сотрудников (57%). Кроме того, благодаря автоматическому выполнению повторяющихся задач, основанных на правилах, RPA позволяет компаниям создавать цифровые кадры, которые выполняют повторяемые этапы процесса быстрее, точнее и экономичнее, чем традиционные сотрудники. В исследовании также рекомендуется фирмам стремиться одновременно повысить как операционную эффективность, так и опыт сотрудников, создать центр RPA передового опыта, управлять психологическими последствиями в начале реализации и использовать процесс управления изменениями, ориентированный на человека, который учитывает человеческий фактор, гарантируя, что сотрудники будут чувствовать себя ценными и безопасными [17].

Вице-президент по программе Intelligent Process Automation в международной консалтинговой компании IDC Морин Флеминг сообщает, что они видят большую ценность для встраивания и слияния RPA с возможностями AI в единую платформу. Конвергенция искусственного интеллекта с RPA, по его словам, расширяет возможности цифровой рабочей силы, особенно в тех областях, где стоимость ручных усилий может быть высокой, а сами задачи повторяющимися, но критически важными». Например, в партнерстве с Blue Prism в IDC были автоматизированы такие процессы, как: интеллектуальная сквозная обработка рабочих процессов документов (благодаря решению Blue Prism Decipher, со встроенной ??обработкой документов на базе AI), работа с входящими счетами, оперативная коммуникация с партнерами и клиентами (благодаря усовершенствованному инструменту обнаружения процессов) и другие. Стефан Х. Сли, CFA и глава подразделения по трансформации бизнеса в InCube Group, также утверждает, что инструмент обнаружения процессов вендора решения Blue Prism, наряду с улучшениями в Blue Prism DX, «очень полезен и интуитивно понятен, т.к. он помог компании наладить коммуникацию с высшим руководством, включая руководителей C-уровня, а также облегчил анализ процессов». По мнению CEO Blue Prism Alastair Bathgate, «одни только эти процессы (описанные выше заказчиками решений) могут обеспечить более чем 1 миллион часов в год для бизнеса (или в среднем 4300 часов на процесс)». В целом, Морин Флеминг, как и его коллеги и партнеры, положительно относятся к развитию и совершенствованию технологии RPA благодаря существенной экономии трудовых и финансовых ресурсов и реальным выгодам с точки зрения минимизации ошибок и сокращения времени выполнения многих трудозатратных процессов [20]. При этом этическая проблема, связанная с высвобождением рабочих мест и «заменой» людей роботами, в том числе и программами (такими, как RPA-решения), по-прежнему стоит довольно остро и влияет не только на компании, но и целые отрасли и страны. Более подробно данная проблема и возможные сценарии развития событий раскрываются в следующем пункте.

1.3 Этическая сторона применения роботов в человеческой деятельности

Исходя из предыдущего подраздела, в настоящее время особенно остро встает вопрос об этической составляющей при широком внедрении роботов и роботизированных программ в повседневную жизнь и работу людей. Большинство исследователей, например, считают, что достижения в области автоматизации бизнеса увеличивают неравенство между людьми и странами. Технологии все чаще снижают шансы трудоустроиться для высвобожденных после внедрения различных автоматизированных программ сотрудников; автоматизированное оружие и солдаты-роботы еще больше увеличивают неравенство между странами и изменяют способы ведения войн, а недостаточный доступ в интернет ограничивает социальную мобильность для тех, кто живет в бедных регионах. Все это ведет к тому, что если не политика увеличит разрыв между технологически развитыми и развивающимися странами, то, вполне вероятно, что это сделают технологии.

С точки зрения исследователей Scott A. Wright, Ainslie E. Schultz, три фактора будут влиять на непосредственность и вероятность того, что автоматизация внесет значимые корректировки в определенные профессии: степень, в которой должность а) рутинна, б) основана на навыках и в) социальна. На рисунке 2 представлена классификация профессий в соответствии с этими тремя факторами. В частности ожидается, как было упомянуто в п. 1.2, что автоматизация приведет к сокращению рабочих мест и целых рынков рутинного однообразного труда с более низкой квалификацией, требующих меньшего социального взаимодействия. Но на ком и как в действительности может сказаться автоматизация - стоит разобраться.

Рисунок 2 Факторы, влияющие на вероятность и непосредственность сбоев в работе на основе автоматизации [22, P. 823-832]

Первый субъект, на ком особенно явно отражаются все технические инновации - это рынок и компании в частности. Как уже говорилось ранее, компании, преимущественно, выигрывают благодаря автоматизации. Тем не менее, эти же компании уже начали испытывать негативные последствия в виде усиленного контроля со стороны сотрудников, правительств и клиентов - часто предшествующих нормативным актам, которые могут повлиять на будущие инновации. В конечном итоге автоматизация может создать экономику, в которой большинство потребителей не могут позволить себе продукты, созданные роботами из-за потери заработной платы [31]. По мнению Scott A. Wright, автоматизация бизнеса может по-разному влиять на отрасли и экономики стран (см. рисунок 2). Экономики, состоящие в основном из производства, общественного питания и жилья, а также розничной торговли, наиболее подвержены автоматизации. Кроме того, многие компании не мотивированы или плохо оснащены для конкуренции в экономике, основанной на автоматизации. Крупные компании, в таком случае, получат больше выгоды и будут обладать капиталом для внедрения автоматизированных процессов.

Второй субъект, подверженный влиянию автоматизации, в том числе роботизации процессов - это правительства и нации. США, например, сдерживают автоматизацию до тех пор, пока не поймут структурные проблемы, которые она создает, однако США остаются крупнейшим приверженцем новых технологий и искусственного интеллекта. Компании в Китае и Корее стремительно расширяют использование робототехники, поскольку правительство продолжает субсидировать ее разработку и внедрение. Многие страны видят в следующей волне автоматизации как сильную потенциальную угрозу, которая затронет их граждан, так и возможность для экономического роста или - при игнорировании - возможный спад развития.

Исследователи прогнозируют, что развитые и развивающиеся страны больше всего выиграют от увеличения темпа автоматизации. Поскольку автоматизация становится дешевле рабочей силы, компании, основанные в развитых странах, перенесут производство в свою страну, поскольку аутсорсинг будет иметь меньше экономических преимуществ. Следовательно, такие страны, как Индия и Китай, чья экономика в значительной степени зависит от предоставления дешевой рабочей силы, будут испытывать все большие трудности [13, P. 363-373]. Чжоу и Тайерс предсказали, что автоматизация значительно увеличит безработицу в Китае, если 1) рост населения Китая не снизится, 2) автоматизация не увеличит инвестиции в инновации и образование или 3) компании не найдут новые способы улучшения общего роста производительности факторов производства [32]. При этом, например, в Великобритании ожидается меньшее количество сбоев, потому что большая часть работоспособного населения занята в творческих сферах, которые менее подвержены автоматизации. В целом это говорит о том, что усиление воздействия автоматизации будет способствовать, а не уменьшать экономическую пропасть между развитой и развивающейся экономикой, о чем подробно говорилось в предыдущем подпункте.

И третий субъект, которого непременно коснется автоматизация - это потребители. Согласно текущим прогнозам, они будут продолжать получать экономическую выгоду, поскольку автоматизация повышает эффективность труда. Снижение себестоимости продукции ведет к снижению цен и увеличению потребительского спроса. В целом, автоматизация предоставляет потребителям большую покупательную способность. С другой стороны, потребители - это социальные существа, которые хотят чувствовать связь со своим сообществом. Исследования показывают, что даже слабые связи, то есть взаимодействие с людьми, которых мы плохо знаем, например, кассирами продуктовых магазинов или бариста, могут существенно повлиять на наше чувство принадлежности и эмоциональное благополучие. Автоматизация в данном контексте может снизить регулярность и качество человеческих взаимодействий, что может способствовать усилению чувства изоляции и разобщенности, затрудняя для потребителей удовлетворение некоторых из базовых человеческих потребностей.

Как же можно преодолеть пропасть между человеком и роботом? В последние годы нации начинают предпринимать шаги по регулированию автоматизации бизнеса, поскольку они предугадывают риски и потенциальную обратную реакцию, которая зачастую происходит в сочетании с экономическим ростом. Например, Конгресс США принял три закона, призванные помочь в регулировании технологий: Закон о самостоятельном вождении, Акт о старте AV (или Закон о революционных технологиях), которые касаются безопасности транспортных средств без водителя [5], и Закон о будущем искусственного интеллекта [10], в соответствии с которым был создан федеральный консультативный комитет, занимающийся проблемами AI. Тем не менее, поскольку существует немного законов, регулирующих автоматизацию, потребуется больше шагов для обеспечения эффективного управления автоматизацией бизнеса. Чтобы не отставать, организации начали сотрудничать друг с другом и поддерживать этические деловые методы. Например, Facebook, Google, Microsoft и IBM стремятся решить этические проблемы и улучшить понимание обществом искусственного интеллекта с помощью Партнерства по искусственному интеллекту для пользы людей и общества [22, P. 823-832].

Так, исходя из анализа, приведенного в п.1.1-1.3, можно сделать основной вывод о том, что достижения в области технологической автоматизации, разумеется, значительно повышают производительность. Роботы активно внедряются, особенно в развитых странах, и для них даже начинают создаваться отдельные законы. Однако моральная и этическая сторона автоматизации и роботизации, включающая, в первую очередь, страх населения перед неизвестностью, боязнь потерять рабочее место и стать бесполезным членом общества, утратить некую особенность, присущую каждому отдельному индивидууму, а также усиление конкуренции среди компаний ввиду снижения себестоимости продукции (благодаря автоматизации) по-прежнему остаются камнем преткновения между компаниями, государством и потребителями. И чтобы решить эту непростую задачу, требуется кооперация стейкхолдеров и их готовность к переосмыслению текущих процессов ради совместного лучшего будущего.

При этом к роботизированным решениям, в частности RPA, ускоряющим работу пользователей и даже заменяющих сотрудников в отдельных процессах, отношение как самих поставщиков, так и клиентов, исследователей и респондентов (сотрудников), в целом, положительное. Компании понимают несомненные экономические выгоды при внедрении роботов, высококвалифицированные сотрудники ценят автоматизацию рутинных процессов и снижение количества ошибок. Так, роботизированная автоматизация процессов при всем многообразии IT-решений на рынке автоматизации, несмотря на опасения сотрудников компаний-клиентов и недоверие части общества к относительно новой технологии, набирает стремительную популярность и все чаще используется в разных отраслях и сферах.

1.4 Технология RPA как средство оптимизации процессов и минимизации ручного труда

Современные исследования архитекторов процессов крупных компаний, ведущих аналитиков, консалтинговых корпораций и ученых сообщают о преимуществах применения RPA в различных бизнес-процессах, а некоторые авторы предлагают критерии выбора процесса для автоматизации. Одним из этих критериев являются высоко структурированные задачи, обычно соответствующие бизнес-процессам бэк-офиса, таким как финансы, закупки и человеческие ресурсы.

С помощью RPA, как правило, автоматизируются бизнес-процессы обслуживания, такие как формирование счетов за коммунальные услуги, оплата страховых взносов на здравоохранение, поддержание актуальности записей о сотрудниках. При этом технология используется и в таких сферах, как информационные технологии, риск-менеджмент, маркетинг, производство и изготовление, НИОКР. На практике RPA внедряют в разные отрасли, начиная с ритейла, заканчивая топливной промышленностью, но нужно отметить, что одним из основных критериев при выборе технологии автоматизации является большое количество внутренних систем, «переписывать» которые экономически нецелесообразно. При этом важными преимуществами применения RPA являются отсутствие реинжиниринга бизнес-процессов, зачастую отсутствие необходимости в развертывании базы данных, а также (что немаловажно) возможность работы Робота с оператором, т.е. внедрение RPA не всегда замещает человека, иногда оно способствует ускорению работы текущих сотрудников за счет автоматизированного выполнения части наиболее трудоемких задач. Стоит отметить, что все эти нюансы нередко встречаются в банках (детали зависят от процесса) и, в частности, поэтому RPA является одной из наиболее подходящих технологий в том числе для данной сферы.

Со стороны ИТ один «робот» равен одной лицензии на программное обеспечение [26]. Такой робот интегрируется в ИТ-системы через интерфейс, в отличие от традиционного программного обеспечения, которое обменивается данными с другими ИТ-системами через API и интеграционные сервисы, - это говорит о том, что RPA можно интегрировать практически с любым программным обеспечением, используемым человеком, независимо от его открытости для сторонней интеграции.

Однако, несмотря на преимущества экономии средств благодаря RPA, заявленные компаниями-вендорами и интеграторами, не каждый бизнес-процесс подходит для его использования. Например, главный архитектор Hewlett-Packard Хан Пинг Фунг предлагает некоторые критерии наиболее подходящих бизнес-процессов для применения RPA:

* низкие когнитивные требования: к ним относятся задачи, которые не требуют субъективного суждения, творчества или навыков интерпретации;

* большой объем транзакций - задачи, которые выполняются часто;

* необходимость доступа к нескольким системам - процессы, требующие доступа к нескольким приложениям и системам для выполнения работы;

* ограниченная обработка исключений - задачи, которые очень стандартизированы с ограниченными исключениями (или без них) для обработки;

* подверженность человеческим ошибкам - задачи, при решении которых часто встречаются ошибки из-за ручного труда [9].

Согласно этим критериям, сильными кандидатами на RPA являются области бэк-офиса, в которых процессы более стандартизированы, чем процессы фронт-офиса, требующие обработки нескольких исключений. При этом все зависит от конкретной ситуации: зачастую процессы, не по всем параметрам подходящие для автоматизации, в результате дают большие экономические выгоды (а порой достаточно и качественных изменений), чем идеально подходящий, исходя из имеющихся критериев, процесс. Так, для наиболее точного выбора технологии для того или иного процесса необходимо проводить полноценный сравнительный анализ и делать вывод, исходя из прогнозируемых цифр, а не заявленных учеными критериев.