Miten ja milloin ohjelmistorobotiikka ja tekoäly tulevat yrityksiin ja mitä IT-johdon tulisi tehdä asialle Kari Saarelainen Fil.tri, DI, IT-neuvonta, KPMG
KPMG A Global Network of Professional Firms Audit & Assurance We operate in 155 countries Tax & Legal Advisory Our aim is to turn knowledge into value for the benefit of our clients, our people and our communities. Americas 49.578 EMA 89.113 ASPAC 35.274 More than 900 professionals in 23 offices in Finland 174.000 people globally 2
KPMG services on disruptive technologies IoT - Internet of Things The security perpective CIO agenda Shifted focus from IT cost optimization to creating new business and revenue by embracing disruptive technologies Analytics Identication of business opportunities Close companion to IoT Cloud transformation Faster and cheaper, but what to do with the existing legacy systems? Do we need a strategy? Digitalisation Robotic Process Automation (RPA) Better processes and better services with less costs IT Service Management Tools for IT service providers and IT service consumers 3
20 todennäköisimmin häviävää ammattia 10-20 v. aikana Lähde Elinkeinoelämän Tutkimuslaitos ETLA 2014 4
5
Automation potential 33% of all work is data collection or processing 2/3 of this can be automated Source McKinsey Global Institute 2016 6
Automation solution classification Reasoning Humanlike thinking Rules Learning Artificial General Intelligence (AGI) Scripts and application macros Basic process automation Rules engine Screen scrapin g Work flow Enhanced process automation Processing of unstructured data and base knowledge Cognitive automation Artificial Narrow Intelligence (ANI) Adaptive alteration Large-scale processing Machine Learning Natural language processing Big data analytics Artificial intelligence Artificial Super Intelligence (ASI) Automates a single application On one computer or available to multiple users Macro-based applets Screen level data collection Workflow automation Visio -type building blocks Process mapping Business process management Built-in knowledge repository Learning capabilities Ability to work with unstructured data Pattern recognition Reading source data manuals Natural language processing Artificial Narrow Intelligence (ANI) Natural language processing Self-optimization/self-learning Digestion of super data sets Predictive analytics/hypothesis Evidence-based learning Act like humans Not build to a certain task Ability to create independently instances to specific tasks Estimated 2040 e.g. Excel Macros Vendors e.g. Blue Prism, Automation Anywhere, UIPath, WorkFusion RPA Express Vendors e.g. Ipsoft IP Center, WorkFusion SPA Vendors e.g. IBM Watson, Ipsoft Amelia Vendors 7
Intelligent automation mapping Cognitive Reasoning Process/task charasteristics Watson Google DeepMind Learning Rulesbased UIPath WF SPA BluePrism Azure Cognitive services Amelia WorkFusion RPA Express Input type Standard Structured Unstruktured patterned task based Unstruktured free form task based Unstruktured free form task independend 8
RPA (Robotic Process Automation) Rules based tasks - programming - Screen Scraping, UI API Human is replaced by a both in a process or parts of the process No changes in the process Usually small projects, short payback times 9
RPA (Robotic Process Automation) 10
RPAn markkinarako 11
Ihminen vs. robotti Prosessi sopii robotisoitavaksi, jos - Siinä ei ole suoraan asiakaskontaksia - On sääntöpohjainen - Toistuu usein - Sisältää paljon käsityötä https://www.youtube.com/watch?v=xybnfqdvqjg 12
Case Palkeet Työmääräarvioita toimitusprojektin aikana Htv nyt Htv RPA:n jälkeen Ero HAMA Menotositteiden numerotarkastus 32 23 9 Toimittajarekisterin ylläpito 3,7 3,5 0,2 HEPA Henkilön palvelussuhteen tietojen vertailu 30 5 25 Henkilön poissaolotietojen tallentaminen nimikirjatietoihin 4 1 3 69,7 32,5 37,2 Lähde: Juha Koljonen, CIO, Palkeet ICT Leadersin CIO-seminaarissa 1.2.2017 13
RPA market will grow >60% by 2024 Transparency Market Research 3/2015 - IT Robotic Automation Market to Reach US$ 4.98 Bn by 2020, Globally and is forecast to grow at 60.5% CAGR (Compound Annual Growth Rate) from 2014 to 2020 North American robotic process automation market by application Grand View Research, Inc. 10/2016 - The global RPA market is expected to grow from USD 125.2 million in 2015 to USD 8.75 billion by 2024 - Deployment of RPA software in small and medium enterprises is expected to increase at an alarming rate - The BFSI (Banking, Financial Services and Insurance) sector is expected to witness a strong growth in the market, growing at a CAGR of over 65% Source: Grand View Research, Inc. 10/2016 14
RPA is the low-hanging fruit 15
Enhanced process automation Additional capabilities, e.g. Natural Language processing Handle unstructured data (emails, some, different types of invoices,..) Pattern recignition Self learning by - Watching human solve problems - Using additional data Require longer integration to environment Not on desktops, but as a centralised service Potential to create new processes or new business Game changer 16
Strukturoimaton data 17
Chatbot IPSoft Amelia - Oppiva virtuaalinen asiakaspalvelija tekstillä ja puheella - Havaitsee tunteet, ymmärtä kontekstin - Kundservice av SEB chatbot (teksti-chat ruotsiksi) - Autovakuutustarjous Amazon Echo, Google home - Henkilökohtaisia avustajia, Vertailuvideo Google API.AI - Luonnollisen kielen palvelumoduuli Pandorabot Facebook witt.ai Suuri määrä toimittajia Matkalla peruskäyttöliittymäksi 18
Isot ovat liikkeellä Google - Deepmind Tensorflow-teknologia - esim. AlphaGo Amazon - Amazon Lex: chatbotin kehitysalusta ml. mpuheentunnistus - Amazon Rekognition: kuvantunnistus - Amazon Polly: tekstistä puheeksi palvelu - Amazon Machine Learning: koneoppimisen sovellusalusta Microsoft IBM 19
Tunteiden tulkki - kasvot Soulmachines https://www.youtube.com/watch?v=yzfw4-dvfda 20
Tunteiden tulkki - kasvot https://www.technologyreview.com/s/603895/customer-service-chatbots-are-about-to-become-frighteningly-realistic/ 21
Tunteiden tulkki - ääni Beyond Verbal Ääniesimerkkejä Äänianalysaattori IPhone App Moodies Emotions Analytics Kasvoanalysaattori IPhone appl https://www.youtube.com/watch?v=wguhyggu0g0 22
Tunteiden tulkki - kasvot Kasvoanalysaattori IPhone appl Affdex Research 23
RPA-projekti RPA:n mahdollisuuksien ymmärtäminen - Katostaan ylätasolla mihin RPA yleensä ja tässä organisaatiossa Potentiaalisten RPA:n käyttökohteiden tunnistaminen - Kriteeristö prosessien arviointiin Business casen kehittäminen - Missä RPA voisi olla käytössä, mitä se merkitsee organisaatiolle ja tekniikalle, riskit ja haasteet. PoCin valmistelu - Mitä se oikeasti tekee ja miten se tehdään Varataan resurssit (toimittaja, asiakas, tekniikka, käytettävä tuote) Rakennetaan CoE (usein IT) - Tukee RPA-projekteja, kerää yhteistä automatisointikirjastoa Toteutetaan pilotti-rpa, opitaan läksyt - Usein PoC tuotantoon siirrettynä, tässä vaiheessa useimmiten lisenssit Toteutetaan RPA-ohjelma - Automatisoidaan loput tunnistetut prosessit, enenevässä määrin omin voimin Muutoshallinta, SPA/RPA-toimintatapoihin Jatkuva parantaminen 24
Ja miten sitä tulisi johtaa Riski: liiketoimintayksiköt tekevät toteutuksia koordinoimatta Tee strategia ja toimintasuunnitelma Perusta osaamiskeskus (CoE, Center of Excellence) - Standardointi, projektituki, prosessikirjasto, koulutus, teknologiavalinnat, keskitetyt hankinnat, lisenssien järkevä käyttö, tilastointi, raportointi, toteutus - Keskitetty, hajautettu tai välimuoto - Vältä teknologiasaarekkeita Pitäisikö miettiä RPA:ta nyt? Ihan varmasti pitäisi! Entä tekoäly? Seuraa ja ideoi liiketoiminnan kanssa 25