На сегодня самые интеллектуальные и продвинутые методы использования аналитики данных – это машинное обучение и искусственный интеллект. Используя комплексные математические алгоритмы, мощность процессоров и исторические данные, соответствующий алгоритм в состоянии обучаться сам и находить в данных связи, тем самым предлагая решения проблем, которые самому человеку обнаружить не удается. Например, с помощью машинного обучения можно оптимизировать процессы (продажу, инвентаризацию и мн. др. процессы), прогнозировать будущие тренды (напр. формирование цены на изделие и возможные изменения), принимать решения и оценивать риски (напр. при предоставлении кредита, покупке/продаже инструментов финансирования и пр.).

RPA позволяет автоматизировать процессы и протягивает спасательный круг тем, кто не обладает неограниченным количеством времени и денег, чтобы в быстро меняющемся бизнес-ландшафте интегрировать инфосистему по всему предприятию. Воспользовавшись RPA, предприятие сможет устранить из обязанностей работников рутинные и однообразные процессы, не требующие усилий человеческого разума, и оставить людям те процессы, которые требуют углубленного анализа и более творческого подхода, увеличив тем самым полезность для предприятия существующего человеческого персонала. Применение RPA повышает конкурентоспособность предприятия, сокращает расходы, а также человеческие ошибки в процессах, ускоряет проведение процессов и повышает удовлетворенность работников.