ما أمثلة إجراءات الأعمال المؤتمتة؟

ما أمثلة أتمتة إجراءات الأعمال؟

تستبدل أتمتة إجراءات الأعمال الإدخال اليدوي للبيانات ومسارات اتخاذ القرار الروتينية بخدمات برمجية موثوقة. وفي الشركات الحديثة، تستهدف أكثر مشاريع الأتمتة شيوعاً الاختناقات الإدارية التي يقضي فيها الموظفون ساعات في نقل المعلومات بين الملفات الورقية وقواعد البيانات التشغيلية. وبتنظيم تدفّق هذه المعلومات، تُعفي المؤسّسات المنسّقين من عبء العمل المكتبي الروتيني.

ونبني هذه الأنظمة لكل عميل بحسب طلبه، ولا نبيعها منتجاً جاهزاً. والنمط الأول المعتاد هو استخراج بيانات المستندات الواردة، إذ يقرأ خط معالجة مؤتمت الملفات غير المنظّمة، ويزامن بنودها مع قاعدة بيانات مؤسّسية. أما النمط الثاني الشائع فهو المطابقة المؤتمتة، وفيها يُتحقَّق من تطابق مستندات مستقلّة، كالفواتير وأوامر الشراء وقوائم التعبئة ومستندات النقل، بعضها مع بعض قبل التسوية المالية.

ويبني فريقنا كذلك وكلاء متخصّصين لسير العمل في فرق المكاتب الخلفية. وتحديداً، تبني innopalm وكلاء ذكاء اصطناعي ينفّذون إجراءات الأعمال، ويغطّون التواصل الخارجي والبحث ومعالجة المستندات ومهام المكاتب الخلفية. وحين تُصمَّم هذه الأنظمة على النحو الصحيح، تتولّى المعالجة عالية الحجم بصمت في الخلفية، وتُبقي الحالات الاستثنائية غير المعتادة تحت السيطرة الكاملة للمختصّين من الموظفين.

ولتعرفوا كيف يمكن للأتمتة المنظّمة أن تتولّى المسؤوليات الإدارية المتكرّرة في مختلف أقسام شركتكم، اطّلعوا على أدلّتنا حول أتمتة إجراءات الأعمال.

ما أمثلة إجراءات الأعمال؟

إجراء العمل هو أي تسلسل منظّم من المهام التشغيلية يهدف إلى تحقيق نتيجة تجارية قابلة للقياس. وفي مؤسّسات التجارة والشحن والتوزيع، تدور العمليات اليومية حول عدد من السجلّات الأساسية. فحين نحدّد نطاق نظام لشركة تجارة أو توزيع أو شحن متخصّص، ننطلق من أربعة سجلّات: أوامر الشراء، وسجلّات المورّدين بقوائم أسعارهم وشرائح الأسعار، وعروض الأسعار واتفاقيات التسعير، وملف الشحنة بحزمة مستنداتها.

وتوضّح إدارة أوامر الشراء أحد الإجراءات التجارية الأساسية. ففي الأنظمة التي نبنيها لشركات التجارة، يُتابَع أمر الشراء من الطلب المرسَل إلى المورّد، مروراً بالتسليم، وصولاً إلى الفاتورة المطابقة. ومن دون أتمتة، يتابع المنسّقون يدوياً كل تحديث في المراحل الوسيطة، فيتعقّبون تأكيدات التسليم في صناديق بريد مزدحمة، ويؤشّرون على قوائم التعبئة بأيديهم.

ويمثّل إعداد عروض الأسعار مساراً تشغيلياً حاسماً آخر. فعروض الأسعار في الأنظمة التي نبنيها لشركات التجارة والشحن تتضمّن هامش الربح في كل بند. وحين تُعدّ يدوياً، يحسب الموظفون الهوامش على أوراق جانبية، فتتعرّض المعاملات لأخطاء حسابية وخصومات غير معتمدة. أما أتمتة هذا التسلسل فتحافظ على اتّساق الهوامش في كل خطوط المنتجات، وتسرّع الردّ على العملاء المحتملين.

هل يمكن تقديم أمثلة على الإجراءات؟

ينقسم سير العمل التشغيلي بطبيعته إلى استخراج بيانات المستندات، واكتشاف المعارف، والتنبّؤ، والاستبدال المباشر للعمل اليدوي. وفهم هذه الفئات يساعد أصحاب الأعمال على تحديد الاختناقات التشغيلية التي ستستفيد أكثر من غيرها من برمجيات مصمّمة لغرضها.

وتبني innopalm أنظمة لاستخراج بيانات المستندات والفواتير، تقرأ الملف الوارد وتُدخل حقوله في النظام الذي يحتاج إليها. فبدل أن يعيد موظفو المحاسبة كتابة إجماليات الفواتير وكميات الأصناف وأرقام التسجيل الضريبي، تلتقط تقنيات الرؤية الحاسوبية والنماذج اللغوية كل حقل فوراً. وإلى جانب التقاط بيانات المستندات، تبني innopalm أنظمة استرجاع تعمل على معارف الشركة نفسها، تجيب من مستندات الشركة وتعرض المصدر مع الإجابة.

وتتضمّن الإجراءات المتقدّمة أيضاً نماذج تنبّؤية، إذ نبني أنظمة للتنبّؤ ودعم القرار تعمل على بياناتكم التاريخية. كما نبني ذكاءً اصطناعياً مخصّصاً يحلّ محلّ الإجراء اليدوي بدل أن يكتفي بمساعدته. وإلغاء الخطوة اليدوية بالكامل يزيل عناء العمل المكتبي المتكرّر من العمليات اليومية.

كيف تؤتمت المؤسّسات الكبرى إجراءاتها واسعة النطاق؟

تُظهر النتائج التي نشرتها شركات عالمية الأثر التشغيلي لاستبدال مهام المراجعة اليدوية بخطوط معالجة برمجية ذكية. ففي بيئات المؤسّسات التي تكثر فيها المعاملات، تُسبّب المعالجة اليدوية تأخيرات ونفقات تشغيلية مرتفعة، وقيوداً على الطاقة البشرية تحدّ من النمو التجاري.

وتقدّم Uber مثالاً واضحاً في عمليات الحسابات الدائنة. فتصل فواتير المورّدين إلى Uber بأكثر من 25 لغة، وكانت معالجة هذه المستندات متعدّدة اللغات يدوياً تسبّب تأخيرات كبيرة لمختصّي الحسابات الدائنة الدولية. وبتطبيق الذكاء الاصطناعي إلى جانب التحقّق وفق قواعد الأعمال، تفيد Uber بأن الدقّة الإجمالية لنظامها لاستخراج بيانات الفواتير بالذكاء الاصطناعي التوليدي بلغت 90 في المئة.

والأهمّ أن الأنظمة المؤتمتة تُبقي الرقابة قائمة قبل أي التزام مالي. فنظام الفواتير لدى Uber يحيل كل عملية استخراج إلى موظف لمراجعتها قبل ترحيلها إلى نظام ERP. وبهذا النهج المنضبط، تفيد Uber بأنها حقّقت وفراً في التكلفة يتراوح من 25 إلى 30 في المئة مقارنةً بالمعالجة اليدوية.

وتُظهر المؤسّسات المالية مكاسب مماثلة في الكفاءة في مراجعة المستندات القانونية. فما كان يتطلّب مئات الآلاف من ساعات المراجعة القانونية بات يُنجَز سريعاً بالتحليل البرمجي للمستندات.

360,000 ساعة: قدّرت JPMorgan Chase جهد المراجعة اليدوية الذي حلّ محلّه نظام ذكاء العقود لديها بما يصل إلى 360,000 ساعة سنوياً.

كيف تُحدث الأتمتة تحوّلاً في سير عمل الخدمات اللوجستية والشحن؟

يُعدّ تنسيق سلاسل الإمداد والشحن بطبيعته من الإجراءات كثيفة الأوراق. فوكلاء الشحن ومزوّدو الخدمات اللوجستية من طرف ثالث يتلقّون يومياً مئات الرسائل الإلكترونية غير المنظّمة وطلبات التسعير وإشعارات طلبات النقل. وكثيراً ما يقضي الموظفون نوبات عملهم كاملة في نسخ البيانات يدوياً بين سلاسل الرسائل وأدوات إدارة النقل.

وتوضّح C.H. Robinson، وهي مؤسّسة لوجستية عالمية، حجم هذه المشكلة. إذ تقول الشركة إن طلب الشحن الوارد بالبريد الإلكتروني كان يمكن أن ينتظر ما يصل إلى 4 ساعات قبل أن يتولّاه موظف. وقد أبطأ هذا التأخير في المعالجة إعداد عروض الأسعار، وحدّ من عدد الشحنات التي يستطيع مكتب العمليات قبولها في أسواق الشحن الفوري التنافسية.

وقد أزال تشغيل البرمجيات الذكية هذا الاختناق، إذ تقول C.H. Robinson إن الذكاء الاصطناعي التوليدي قلّص مدة معالجة طلب الشحن الوارد بالبريد الإلكتروني إلى 90 ثانية.

ومع تولّي الأتمتة أحجاماً تشغيلية أكبر، ارتفعت إنتاجية الشركة ارتفاعاً كبيراً. ويمكن للفرق الراغبة في تشغيل قدرات مماثلة أن تطّلع على خدماتنا في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.

أين تؤتي أتمتة المكاتب الخلفية ثمارها أولاً؟

تحقّق أتمتة المكاتب الخلفية أسرع عائد لها حيث تكون الأعمال الورقية متكرّرة ويمكن التنبّؤ بها ومرتبطة مباشرةً بهوامش ربح المعاملات. ففي شركات التجارة والشحن، يستهلك التحقّق اليدوي من مستندات النقل جهداً إدارياً هائلاً. ولا تقلّ حزمة مستندات الشحن التي تقرؤها الأتمتة عادةً عن 5 مستندات.

وفي العمليات المعتادة، يعيد المنسّقون كتابة قوائم التعبئة والفواتير التجارية وبوالص الشحن في ملفات الشحنات. وحين يظلّ منسّق واحد يتحقّق من كل حزمة مستندات، أو يعيد كتابة كل قائمة أسعار في Excel إلى جانب نظام ERP، فإن هذه الفجوة هي عادةً نطاق مشروع البرمجيات المخصّصة. والأتمتة التي تبنيها innopalm لأوامر الشراء لا تتوقّف لمراجعة موظف إلا عند البنود التي يقلّ هامش ربحها عن الحدّ الأدنى الذي يحدّده العميل.

ويسدّ فريقنا الهندسي هذه الفجوات بربط خطوط المعالجة المؤتمتة بالبنية التحتية القائمة. فنربط النظام ببرنامج المحاسبة أو نظام ERP الذي تعمل به شركة التجارة أصلاً، مثل Odoo أو Zoho، بدل استبداله. وبهذا تحتفظ الشركة ببرمجياتها التشغيلية، وتتخلّص من حلول جداول البيانات البديلة التي تُبطئ موظفيها.

كما تحدّد القيود المحلّية المتعلّقة بالتشغيل والاستضافة طريقة تسليم الأنظمة في المنطقة. فحين لا يجوز أن تغادر البيانات الدولة أو شبكة العميل، نستضيف النظام داخل الإمارات أو على خوادم العميل نفسه. ونحن فريق محلّي مقرّه دبي، نعمل بالعربية والإنجليزية.

كيف نمنع الأنظمة المؤتمتة من اختلاق البيانات؟

الأتمتة غير الموثوقة التي تختلق الأرقام أو تخطئ في تحديد المورّدين تُحدث مخاطر تشغيلية جسيمة. ولضمان موثوقية تامّة، تفرض ممارساتنا الهندسية ضوابط سلامة (guardrails) حتمية صارمة على كل خط لمعالجة البيانات. فالأتمتة بالذكاء الاصطناعي التي تبنيها innopalm ترفض أي مورّد أو رمز صنف أو عميل غير موجود في البيانات الرئيسية للعميل، بدل أن تختلق واحداً.

وتُفرض إمكانية التتبّع على كل حقل يُلتقط، فكل قيمة تكتبها أنظمة الأتمتة بالذكاء الاصطناعي لدينا تحيل إلى المستند والصفحة والموضع الذي جاءت منه. وحين يراجع المنسّقون المعاملات، يستطيعون النقر فوراً لفحص الإحداثيات الدقيقة التي جاء منها الرقم في ملف PDF الأصلي.

ويُجري النظام كذلك مطابقة مستمرّة بين المستندات. فحين ترد المعلومة نفسها في عدّة مستندات بقيم متعارضة، تُعلّق الأتمتة بالذكاء الاصطناعي التي تبنيها innopalm السجلّ إلى أن يراجعه موظف. وبالمثل، تُعلّق أتمتة مستندات الشحن التي تبنيها innopalm الشحنة إلى أن يراجعها موظف حين يختلف الوزن أو المرسَل إليه أو رمز HS بين المستندات. وإذا أخفق حقل ما في التحقّق، تتوقّف الأتمتة وتطلب اعتماداً بشرياً بدل التخمين.

يندرج هذا المقال ضمن عملنا في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويعكس منهجية التخطيط التي تقوم عليها طريقة عملنا.

أبرز النقاط

• تستبدل أتمتة إجراءات الأعمال إعادة الكتابة اليدوية والمهام المكتبية الروتينية بخطوط معالجة برمجية موثوقة.
• تُظهر مشاريع الأتمتة في المؤسّسات الكبرى انخفاضاً كبيراً في متوسّط أوقات المعالجة ووفراً ملموساً في التكاليف التشغيلية.
• يحقّق سير العمل التجاري كثيف المستندات، كأوامر الشراء وحزم مستندات الشحن، عائداً تشغيلياً سريعاً.
• يمنع التحقّق الصارم مقابل البيانات الرئيسية والمطابقة بين المستندات الأنظمةَ المؤتمتة من اختلاق البيانات.
• تتكامل الأنظمة مباشرةً مع منصّات ERP القائمة، وتقصر المراجعة البشرية على السجلّات ذات الهامش المنخفض أو غير المتطابقة.

المصادر

1. كيف تعالج Uber فواتير المورّدين بالذكاء الاصطناعي التوليدي (uber.com)
2. نظام ذكاء العقود لدى JPMorgan Chase في اتفاقيات القروض التجارية (التقرير السنوي 2016) (reports.jpmorganchase.com)
3. كيف تستخدم C.H. Robinson وكلاء الذكاء الاصطناعي في طلبات الشحن وعروض الأسعار الواردة بالبريد الإلكتروني (chrobinson.com)