CC BY-NC
158Социодинамика
Правильная ссылка на статью:
Косоруков А.А. — Роботизация в сфере государственного управления // Социодинамика. - 2019. - № 11. DOI: 10.25136/2409-7144.2019.11.30787 URL: https//nbpublish.com/Hbrary_read_article.php?id=30787
Роботизация в сфере государственного управления
Косоруков Артем Андреевич
кандидат политических наук
старший преподаватель, Московский государственный университет им. МВ. Ломоносова (МГУ) 119992, Россия, г. Москва, Ломоносовский проспект, 27, корп. 4, ауд. А814
Статья из рубрики "Актуальный вопрос"
Аннотация.
Предметом исследования в статье выступают технологии роботизированной автоматизации процессов - RPA, позволяющих повысить эффективность государственного управления на основе внедрения программных роботов. В этой связи автор рассматривает основные требования к роботизации административно-государственных процессов, технические возможности и ограничения RPA по работе с информационными системами. В статье также представлена модель обработки заявлений пользователей многофункциональных центров с применением RPA, модель внедрения RPA-решений в процесс предоставления государственных услуг, выделены основные особенности поэтапного перехода к RPA в сфере государственного управления. Методология исследования включает в себя административный и аналитический методы, раскрывающие особенности внедрения RPA в сфере государственного управления. Новизна исследования заключается в интеграции возможностей RPA, DPA (цифровизации автоматизированных процессов) и IPA (интеллектуализации автоматизированных процессов), направленной на "бесшовное" встраивание государственного управления в экосистему данных на базе low-code-платформ, развитие искусственного интеллекта и появление цифровых сотрудников, обслуживающих процесс принятия высокоуровневых государственных решений.
Ключевые слова: роботизация автоматизированных процессов, цифровизация, государственное управление, государственные услуги, автоматизированная
информационная система, административный процесс, данные, машинное обучение, искусственный интеллект, цифровой сотрудник
DOI:
10.25136/2409-7144.2019.11.30787
Дата направления в редакцию:
13-09-2019
г.
Дата рецензирования:
01-10-2019
На современном этапе развития государственного управления, характеризующемся повышенным вниманием к оптимизации государственных расходов и повышением эффективности работы государственного аппарата по стандартам корпоративного сектора, особенно актуальным становится достижение максимальной производительности и экономичности существующих и перспективных автоматизированных информационных систем, применяемых как для организации работы государственных служащих (АИС «Финансы», АИС «Миграпотоки», АИС «Тендеры» и др.), так в сфере оказания государственных и муниципальных услуг населению и организациям (АИС «МФЦ Дело», АИС «Государственные услуги», АС «Обращения граждан» и др.).
В этой связи получают все большее распространение технологии роботизации автоматизированных процессов - robotic process automation (RPA), использующие специальное программное обеспечение или роботов в целях имитации рутинных действий пользователя и осуществления при этом комбинированного взаимодействия с различными АИС и базами данных. «В этом контексте робот - это программа, способная выполнять стандартные и повторяющиеся операции, выполняемые в настоящее время сотрудниками с помощью клавиатуры, монитора и мыши. Другими словами, робот имитирует «руки» пользователя и управляет средствами ввода информации на рабочей
станции» -Ш. В отличие от распространенной в бизнес-процессах модели автоматизации, RPA может использовать несколько АИС одновременно для переноса данных и последующего решения административных задач, не требуя длительной и дорогостоящей интеграции АИ С на базе какой-либо расширенной информационной платформы, так как
робот не встраивается в данные информационные системы на программном уровне --21.
Поэтапное обучение «робота» поддающимся алгоритмизации или стандартизации действиям пользователя приводит к тому, что он получает возможность работать с теми же самыми графическими интерфейсами программ и приложений, с которыми пользователь осуществляет взаимодействие на своем рабочем месте, но делает это с большей скоростью и в большем объеме (на порядок быстрее человека, 24 часа в сутки 7 дней в неделю). Более того, RPA позволяет интегрировать в свой процесс использование несовместимых на программном уровне информационных систем, обрабатывая данные каждой из них и используя данные одной системы в другой системе (например, автоматизировать процесс заполнения электронных форм одной информационной системы на основе Exel, используя данные, доступные в формате PDF в интерфейсе другой информационной системы).
Развиваясь в рамках методологии управления бизнес-процессами (Business Process Management), RPA в настоящее время получает значительное распространение в бизнес-среде (так, к 2022 г. ожидаемый объем мирового рынка RPA-решений составит 2,5 млрд
долларов, продемонстрировав рост на 30,14% за пять лет [3]). При этом лидерами в сфере программного обеспечения для RPA, согласно исследованию компании Gartner, в
настоящее время являются следующие компании (Таблица 1 [4], Рисунок 1 --51):
Название
Годовой
Рост (в %) % от мирового
Объем
компании доход по RPA-решениям в 2018 г. (в млн долларов) за 20172018 гг. рынка RPA-решений в 2018 г. привлеченных инвестиций в 2019 г. (в млн долларов)
UiPath (США) 114,8 629,5 13,6 568
Blue Prism (Великобритания) 71 105 8,4 59
Automation Anywhere (США) 108,4 46,5 12,8 550
Таблица 1. Компании-лидеры в сфере развития RPA-решений.
ПРЕТЕНДЕНТЫ ЛИДЕРЫ ф UiPath ^Bhje Prism
EdgeVerve Systems ф ф Automation Anywhete
NICE ф
Kofax* Servsarsce в m WorkFuskxi • Pe^asystems
Softomotive ф Anolner Monday
Kryon V Automation Ldgc-HelpSystems a у J acacia NTT ^ArflWwks
ф Datariatics
НИШЕВЫЕ ИГРОКИ "ПРОВИДЦЫ"
4>
И Н
£ «
а в я к
л н к
Г! «
н
о ф
в
о
J5
н
о
К
щ
о
V
о а
и
Полнота видения
Рисунок 1. Квадрант компаний-лидеров, разрабатывающих RPA-решения (согласно Gartner).
Представленные на рынке RPA-решения преимущественно разработаны для внедрения на имплементационном этапе управленческого цикла, при этом если раньше RPA-технологи делали акцент на его способности использовать данные и обрабатывать их по определенным правилам, то с появлением технологий искусственного интеллекта RPA стал рассматриваться как инструмент более высокого или когнитивного порядка, в особенности в контексте разработки на его основе проактивных (интеллектуальных) государственных услуг и автоматизированной поддержки принятия государственных
решении.
Следует отметить, что не все административные процессы организации, будь то государственный или корпоративный сектор, могут быть эффективно роботизированы, так как должны отвечать ряду требований. Рассмотрим важнейшие из них:
- процессы должны быть регулярными и поддающимися алгоритмизации,
- процессы должны быть рутинными и не включать в себя принятие критически значимых для организации или ее отдельных подразделений решений,
- роботизация процессов в организации должна иметь экономическое обоснование и приводить к заметной экономии ресурсов,
- процессы, подвергающиеся роботизации, должны требовать обработки больших объемов данных, справиться с которыми рядовому пользователю становится все труднее без увеличения числа ошибок в работе или снижения скорости,
- роботизация должна накладываться на процессы, подчиняющиеся строгим административным правилам, практически полностью исключающим человеческий фактор из процесса принятия решений, а также не требующим загрузки дополнительной информации из внешних баз данных (вмешательство человека допустимо для работы с нестандартными ситуациями и сбоями в работе ЯРА-приложений),
- процессы должны быть связаны с использованием не менее одной автоматизированной информационной системы, при этом как правило ЯРА устанавливается на две и более системы.
Наиболее востребованными для роботизации являются такие административные процессы, которые не требуют высокой квалификации сотрудников и являются трудозатратными. В этой связи внедрение ЯРА наиболее актуально в отношении тех рабочих процессов, которые регулярно загружают сотрудников сверх установленной нормы продолжительности рабочего дня. Более того, использование ЯРА востребовано в пиковые периоды работы организации, связанные с закрытием финансового года, проведением проверок, позволяя в автоматическом режиме выявлять отклонения и
оперативно реагировать на нихТакже одним из критериев необходимости использования ЯРА выступает наличие в организации устаревших информационных систем, скорость работы с которыми пользователя-человека не позволяет решать поставленные задачи достаточно эффективно.
Таким образом, преимуществами использования ЯРА выступают ее следующие характеристики:
1) ЯРА используется поверх существующих в организации автоматизированных информационных систем и баз данных, как старых, так и новых, автоматизируя процесс их использования без внедрения в программный код
2) технология ЯРА использует интерфейсы автоматизированных информационных систем аналогично поведению пользователя, но с большей эффективностью, так как роботы не устают и не ошибаются в стандартных ситуациях,
3) при разработке ЯРА используются технологии машинного обучения для наблюдения за поведением пользователя и обучения робота наиболее оптимальным техникам и сценариям взаимодействия с информационными системами.
Благодаря своей универсальности и возможности работать с любыми информационными системами, с которыми может работать пользователь, RPA может выполнять большой объем рутинных операций в сфере государственного управления:
- заполнять данные в электронные формы, полученные в результате анализа интерфейсов различных информационных систем или распознавания отсканированных бумажных документов в формате pdf, jpg, jpeg, tif, tiff, bmp, png и др.,
- по заранее протестированному и оптимизированному сценарию считывать данные АИС, осуществлять их перепроверку, интеллектуальный анализ и редактирование в целях поддержания актуального и полного характера загруженных в автоматизированные информационные системы данных,
- сравнивать и проверять данные, производить сложные математические вычисления и создавать статистические отчеты, касающиеся работы различных государственных ведомств или их отдельных подразделений, позволяя на регулярной основе производить объективное сравнение эффективности их работы,
- автоматически вводить логин и пароль в любой информационной системе, включая работу с электронной почтой и интеграцию с чат-ботами в мессенджерах, осуществлять строго регламентированные действия в рамках утвержденной политики безопасности организации, границ программного контура.
Важно отметить, что многие административные процессы в организации, как и действия пользователей информационных систем, не поддаются необходимому структурированию и алгоритмизации, достаточному для перевода их на RPA, особенно это касается лиц принимающих решения и их советников, часто работающих в условиях высокой неопределенности и риска. Более того, роботы хорошо справляются со стандартными и повторяющимися задачами, освобождая рядовых сотрудников от рутинной работы, но как только информация не поддается обработке или в задачу вносятся новые переменные, необходимо вмешательство человека.
RPA может выступить важным инструментом, направленным на повсеместное внедрение электронного документооборота в системе государственного управления, в частности, для реализации федерального проекта «Цифровое государственное управление»
национальной программы «Цифровая экономика» Роботизация автоматизированных процессов выступает необходимым инструментом перевода данных из бумажных носителей в структурированный электронный вид в целях дальнейшего использования в системе электронного документооборота и шире - в ЕСМ-, ERP- и CRM-системах управления организациями. С одной стороны, RPA позволяет снизить нагрузку с государственных служащих по обработке бумажных документов, особенно на уровне фронт-офисов и служб «одного окна», с другой стороны, обеспечивает возможность перевода в структурированный электронный вид архивных документов и проведения многофакторной аналитики данных.
С точки зрения государственного служащего, RPA важен как инструмент интеграции и преобразования всех релевантных данных из различных информационных систем в целях решения конкретной административной задачи, например, проверки данных из личных дел заявителей на основе государственных реестров, таких как реестр недвижимости, реестр налогоплательщиков, реестр банкротов и т.д. RPA может автоматически распознавать документы заявителей, сопоставлять доступные сведения по конкретному лицу или организации во всех подключенных базах данных, находить
неточности и сигнализировать об ошибках, учитывая, что для достижения и поддержания хорошего качества данных требуется регулярный мониторинг информационных систем и их инфраструктуры, а также эффективные и направленные на данную задачу стратегии управления. При этом RPA может преобразовывать и подготавливать данные для различных информационных систем в зависимости от требуемых шаблонов и форматов.
В случае хорошо структурированного и синхронизированного на уровне исполнителей административного процесса, точной проработки всех его этапов и функционально-ролевых взаимосвязей в подразделении или организации - RPA может стать полезным инструментом поддержки руководителя, автоматически запуская следующую задачу в административном процессе или проводя ее переадресацию в следующее по цепочке организационное подразделение, которое должно продолжить работу над задачей, тем самым минимизируя время ожидания. RPA в подобных сценариях работы выступает важным элементом интегрированных систем управления рабочими процессами. В контексте государственного управления важно учитывать наличие множества информационных систем и баз данных как по вертикали, так и по горизонтали, служащих для выполнения одной и той же административной задачи, а также то, что часть административных процессов и задач может в принципе еще не поддерживаться информационными системами. В подобных случаях RPA может стать своеобразной «надстройкой-переходником», позволяя реализовать интегрированное управление административными процессами без необходимости срочного создания единой интегрированной информационной системы для различных ведомств или уровней управления.
Будучи достаточно динамичной сферой деятельности и не всегда опирающейся на строго линейную структуру исполнителей, государственное управление в части административных процессов может быть несовместимо с надстраиваемыми над ними RPA-решениями. Дело в том, что данные процессы могут быть более динамичными и прерывистыми, требовать для своего регулирования творческого мышления или даже мозгового штурма, зависеть от воли лиц принимающих государственные решения, в том числе, из смежных министерств и ведомств, более того, они могут менять свою логику и конечную цель в зависимости от качества и полноты внешней по отношению к ним информации.
Современные технологические решения RPA пока еще не достигли той степени интеграции с технологиями искусственного интеллекта, чтобы дополнять линейную и сценарную логику робота возможностями работы с исключениями из правил обработки информации или ошибками, связанными с неожиданными для робота изменениями в пользовательском интерфейсе АИС или плохо читаемыми данными. Робот, обученный считывать информацию в правом верхнем углу документа, не будет искать ее в другой части документа или запрашивать ее из внешней базы данных, если только подобные «отклонения» от стандартной работы не были заложены в его когнитивный инструментарий или встроенный ИИ, обучающийся по мере накопления соответствующих кейсов.
Следует учитывать также человеческий фактор, оказывающий существенное влияние на успех внедрения RPA-решений в сферу государственного управления. Здесь можно выделить, с одной стороны, психологический аспект, связанный с опасениями сотрудников относительно возможного сокращения численности государственных служащих (преимущественно на уровне обеспечивающих специалистов) в связи с процессами роботизации, с другой стороны, профессионально-квалификационный аспект, заключающийся в недостаточном уровне подготовки сотрудников к работе с RPA-
инструментарием. В этой ситуации важна информационно-образовательная работа, направленная на корректное позиционирование роботов в качестве помощников, а не конкурентов людей в пределах их профессиональной деятельности (тем более, что менее 10% программных роботов полностью автоматизированы), а также на поэтапную профессиональную переподготовку и повышение квалификации государственных служащих. Важно также отметить, что ЯРА хорошо заменяет максимально автономные сферы компетенции, при этом на уровне открытых и требующих нестандартных решений сфер компетенций даже в ближайшие годы роботы не смогут заменить собой руководителей и советников на государственной службе, ответственных за принятие ключевых решений (однако смогут стать ЯРА-советниками для сопровождения процесса принятия решений [9]).
Будучи успешно реализуемой технологией роботизации автоматизированных бизнес-процессов, в сфере государственного управления ЯРА-решения должны быть переосмыслены, в частности, через соотнесение затрат на их внедрение и результатов, которые могут быть достаточно далеки от изначально поставленных целей (особенно в связи с нелинейностью административных процессов). Следует учитывать, что ЯРА-решения не являются инструментами, устанавливаемыми «по умолчанию» в дополнение к АИС того или иного ведомства, их разработка и внедрение должны диктоваться объективной необходимостью и быть совместимыми с общей логикой межведомственного взаимодействия. В преддверии внедрения ЯРА требуется пройти этап консультирования со всеми заинтересованными стейкхолдерами в данной области государственного управления в целях дальнейшей поддержки и совершенствования процесса роботизации.
Следует отметить, что на современном этапе административной реформы в России государство изучает возможность использования ЯРА в своей работе, обращая внимание на опыт крупных компаний (суммарный объем лицензионного внедрения ЯРА в России к середине 2019 года превысил 1300 единиц, внедряемых такими компаниями как «Сбербанк», «Альфа-Банк», «Билайн», «МТС» и др.) и стартапов (electroNeek ЯРА, Stafory ЯРА и др.), тем более что практика оказания государственных услуг требует внедрения все более качественных и оперативных инструментов обращения с информационными системами. Так, Департамент информационных технологий г. Москвы в 2019 году начал тестировать около 20 различных проектов ЯРА, которые в будущем могут использоваться наравне с уже существующими информационными системами московского правительства. К середине года шесть проектов ЯРА находятся на этапе пилотного тестирования, включая пять - в самом Департаменте и один в Префектуре ЮВАО г. Москвы. Проекты связаны с межведомственным взаимодействием, документооборотом, бухгалтерией, закупками, кадровым делопроизводством и интеграцией процессов между информационными системами. При этом ЯРА позволяет значительно ускорить процесс подготовки регулярной отчетности, в том числе, в 40 раз -сводной регулярной отчетности единого диспетчерского центра (ЕДЦ) по 10 административным округам Москвы, в 30 раз - отчетности по инцидентам и заданиям, для которых крайний срок истек, а также автоматизировать отправку уведомлений о просроченных задачах как для руководителей, так и для исполнителей. Внедрение ЯРА-решений в Префектуре ЮВАО г. Москвы привело к более чем 20-кратному увеличению скорости формирования презентаций со сводной регулярной отчетностью. В Департаменте информационных технологий «робот» синхронизирует документооборот множества различных предприятий в специализированной системе электронного документооборота и помогает вести документы по кадровому учету ПШ.
Применение ЯРА может быть рассмотрено на примере обработки типовых заявлений пользователей через многофункциональный центр предоставления государственных услуг. До внедрения роботов сотрудник многофункционального центра предоставления государственных услуг обычно выполняет следующие операции: обрабатывает заявление, направленное гражданином через МФЦ, проверяет его на полноту и корректность на основе данных ряда информационных систем, внося в них при необходимости требуемые для оказания услуги изменения, и далее - отправляет сообщение гражданину в виде результата оказания услуги. После внедрения ЯРА схема оказания услуги упрощается: сотрудник МФЦ получает запрос от гражданина, однако далее робот самостоятельно начинает работать с новым запросом от гражданина, проверяет его запрос на полноту и корректность, верифицирует на основе нескольких информационных систем, при этом автоматически вносит в них необходимые изменения и отправляет гражданину сообщение - результат оказания услуги (рисунок № 2). Участие сотрудника МФЦ в данном случае сводится только к проверке автоматически протоколируемых ошибок и исключений, образовавшихся в процессе работы робота, составляющих не более 2-3% от общего числа запросов пользователей. Тем самым достигается увеличение скорости оказания государственных услуг и сокращается потребность в технических специалистах (однако происходит сопоставимый рост потребности в высококвалифицированных специалистах по разработке и обслуживанию работы роботов).
Рисунок № 2. Схема обработки заявления гражданина через многофункциональный центр предоставления государственных услуг с применением робота.
Переход к ЯРА-решениям в сфере государственного управления предполагает последовательное прохождение ряда этапов, направленных на снижение возможных
рисков и ограничений (рисунок № 3 [11]). Данные риски и ограничения связаны с недостаточной технической поддержкой ЯРА и нехваткой финансирования, отсутствием алгоритмов работы с информационными системами, слабо структурированными административными процессами, сопротивлением отдельных подразделений и специалистов, которые могут попасть под оптимизацию и сокращение. Работа с ЯРА также предполагает сохранение возможности оперативного вмешательства человека-
пользователя, который может не только работать с возникающими в ходе работы ЯРА ошибками, но и способен вручную поддержать функционирование административного процесса в случае отказа в работе робота. В этой связи переход к ЯРА-решениям требует предварительного анализа, включая определение тех процессов, которые обладают высоким потенциалом роботизации, выбора технического решения -платформы ЯРА, подходящей для конкретного кейса в организации, в отдельных случаях - использования готовых решений, разработки и тестирования пилотных проектов внедрения ЯРА в отдельном подразделении, включая проверку системы информационной безопасности, получение первых результатов и подтверждение экономического эффекта от внедрения ЯРА, создание центра ЯРА-компетенций, масштабирование ЯРА и обучение сотрудников навыкам работы с внедряемыми ЯРА-решениями.
Рисунок № 3. Этапы внедрения RPA-решений.
Компания Deloitte предложила свою модель внедрения ЯРА-решений в процесс предоставления государственных услуг, которая может включать в себя следующие
структурные элементы (рисунок № 4 [12]):
1) роботизация процесса обработки получаемых от граждан данных, их первичной проверки с использованием ведомственных автоматизированных информационных систем и приложений,
2) планирование кейсов предоставления государственных услуг на базе технологий машинного обучения,
3) предоставление государственных услуг в рамках каждого кейса и оперативное управление данным процессом.
1 и 3 элементы модели относятся к роботизации процесса получения и обработки данных, а также к персонализации предоставления услуг каждому гражданину, их клиентскому сопровождению, тогда как 2 элемент имеет отношение к планированию кейсов оказания госуслуг с применением АИС и баз данных, использующих такие возможности машинного обучения как прогнозирование и предотвращение потенциальных правонарушений, обнаружение фактов мошенничества, а также выстраивание приоритетов по расходуемым ресурсам и регулярным проверкам.
Рисунок № 4. RPA-решения в процессе предоставления государственных услуг.
В условиях цифровизации государственного управления дальнейшие перспективы развития RPA-решений связаны с переходом к DPA - цифровизации автоматизированных
процессов -t13! и IPA - интеллектуализации автоматизированных процессов t14!. DPA направлен не только на оптимизацию государственного управления и сокращение издержек за счет подключения роботов к работе с информационными системами, но и на встраивание государственных организаций в экосистему данных, циркулирующих между гражданами, организациями и государством. Так, DPA подразумевает разработку и распространение low-code-информационных платформ, позволяющих осуществить «бесшовную» автоматизацию работы с данными как в государственном, так и в коммерческом секторах, что, в свою очередь, обеспечит более гибкую систему персонализированной работы с гражданами, в том числе, с помощью программных чат-ботов (без необходимости переписывания кода DPA-платформ под новую информационную среду или отрасль управления). Распространение голосовых чат-ботов будет стимулировать развитие когнитивных технологий, которые будут позитивно влиять на создание и развитие баз корпоративных знаний, необходимых роботам для формирования полных и информативных ответов гражданам и организациям.
Однако чем больше данных оказывается задействованными при решении административных задач, включая интегрированные базы данных различных государственных ведомств и организаций, тем более востребованным становится 1РА-решения, использующие не только low-code-платформы, но и технологии машинного обучения, алгоритмы искусственного интеллекта и возможности компьютерного зрения и др. В результате рутинные административные процессы все больше проектируются под
технические возможности роботов - цифровых сотрудников Ü5I, а не возможности человека, снижая до минимума задержки в исполнении административных задач и моментально реагируя на запросы граждан. Можно говорить о том, что IPA дополняет RPA-решения когнитивными инструментами более точной имитацией работы государственных служащих. На смену роботизация автоматизированных процессов на основе инструкций и правил приходит IPA-подход к принятию все более сложных государственных решений, связанных с перспективой автоматизации высокоуровневых задач.
В заключение необходимо отметить, что сфера государственного управления, на уровне специалистов значительно обремененная рутинными операциями по обработке бумажных и электронных запросов, переносе данных из одной автоматизированной информационной системы в другую, является перспективным направлением внедрения RPA-решений. Более того, интеграция RPA с технологиями искусственного интеллекта и разработка IPA-решений для органов государственного управления выступает требованием времени, адаптацией технологий бизнес-среды в духе нового государственного менеджмента (к 2020 году более 40% крупных коммерческих организаций будут иметь центры автоматизации и инвестировать в центры экспертизы или централизованные координирующие центры). Если первоначальное применение RPA для извлечения текстовой информации, а также переноса данных между базами данных выступает своеобразным пилотным проектом, направленным на популяризацию RPA и преодоление негативных ожиданий сотрудников, то дальнейшее развитие RPA потребует создания центров по автоматизации, внедрения унифицированного программного обеспечения для комплексного решения задач управления изменениями и рисками, контроля, аудита, безопасности. По мере развития RPA-индустрии в ближайшие годы возрастет количество применений RPA в организациях бюджетной сферы. Масштабы применения будут все более расширяться по мере того, как органы государственного управления будут видеть влияние RPA на качество и оперативность предоставляемых ими проактивных услуг населению. По мере возрастания количества сотрудников, использующих RPA в своей ежедневной работе, будет расти вовлеченность сотрудников в цифровизацию процессов государственного управления, что будет стимулировать создание рабочих мест для проектировщиков и других специалистов в области RPA и искусственного интеллекта.
Библиография
1. Левина А.И., Никитин Р.В. Решения в области роботизации процессов для повышения эффективности процессного управления // Научный вестник Южного института менеджмента. 2018. №4.-С. 96.
2. Беломытцев И.О. Роботизированная автоматизация процессов (RPA)// Инновационная наука, 2019, №1. - с. 17-19.
3. Robotic Process Automation Market (RPA) by Process (Automated solution, Decisión Support & Management Solution, and Interaction Solution), Operation (Rule Based and Knowledge Based), Type (Tools and Services), Industry, and Geography-Global Forecast to 2022 // https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/robotic-process-automation-market-238229646.html (дата обращения: 04.09.2019).
4. Gartner Says Worldwide Robotic Process Automation Software Market Grew 63% in 2018 // https ://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-06-24-gartner-says-worldwide-robotic-process-automation-sof (дата обращения: 11.09.2019).
5. Magic Quadrant (MQ) for Robotic Process Automation Software //
https ://www.uipath.com/blog/uipath-2019-industry-leader-gartner-rpa-magic-quadrant
(дата обращения: 11.09.2019).
6. Бейдер А.И. Роботизация рабочих процессов для автоматизации рутинных операций // https ://terralink.ru/upravlenie-biznes-kontentom/robotizatsiya-rabochikh-protsessov/robotizatsiya-rabochikh-protsessov-dlya-avtomatizatsii-rutinnykh-operatsiy/ (дата обращения: 12.09.2019).
7. Стельмах С. Плюсы и минусы технологий RPA и API / itWeek6 11.09.2019 // https ://www.itweek.ru/idea/article/detail.php?ID = 209057 (дата обращения: 12.09.2019).
8. Паспорт федерального проекта «Цифровое государственное управление» // http://майскийуказ.рф/upload/iЫock/217/TSifrovoe-gosudarstvennoe-upravlenie-_obnov.-red_.pdf (дата обращения: 07.09.2019).
9. Madakam S., Holmukhe R., Jaiswal D. The Future Digital Work Force: Robotic Process Automation (RPA) // Journal of Information Systems and Technology Management, 2019. №.16 // http://www.scielo.br/scielo.php?script = sci_arttext&pid = S1807-17752019000100300#f100 (дата обращения: 12.09.2019).
10. Москва запускает роботизацию бизнес-процессов в органах власти // http://www.tadviser.ru/a/460167 (дата обращения: 12.09.2019).
11. Роботизация автоматизированных процессов. Сайт компании Bellintegrator // https://bellintegrator.ru/Robotic-Process-Automation (дата обращения: 04.09.2019).
12. Fishman T., Eggers W., Kishnani P. AI-augmented human servicesUsing cognitive technologies to transform program delivery //
https ://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/artificial-intelligence-technologies-human-services-programs.html (дата обращения: 07.09.2019).
13. Accelerating Digital Process Automation //
https ://www.accenture.com/_acnmedia/accenture/redesign-
assets/dotcom/documents/local/1/accenture-digital-process-automation.pdf (дата обращения: 12.09.2019).
14. Intelligent process automation: The engine at the core of the next-generation operating model // https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/intelligent-process-automation-the-engine-at-the-core-of-the-next-generation-operating-model (дата обращения: 12.09.2019).
15. Захаров И. Цифровые сотрудники в эпоху цифровой трансформации // Нефтегаз, Дайджест 2, с. 17-18 //
http://oilandgasforum.ru/data/files/Digest%20site/DAIDJEST%20WEB2_2.pdf (дата обращения: 12.09.2019)
