การเรียกร้องให้ใช้งบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพของทรัมป์สามารถเร่งการยอมรับ RPA ได้

การเรียกร้องให้ใช้งบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพของทรัมป์สามารถเร่งการยอมรับ RPA ได้

ในการประชุมคณะรัฐมนตรีเมื่อเดือนตุลาคม ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ สั่งให้เลขาธิการหน่วยงานต่างๆ จัดทำแผนสำหรับการลดงบประมาณลง 5% ทั่วทั้งคณะแม้จะมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับเวลาที่ทรัมป์เรียกร้องให้ลดการดำเนินการจริง คำสั่งดังกล่าวก็บังคับให้นักวางแผนของรัฐบาลกลางมองหาโอกาสทันทีที่สามารถกำจัดกิจกรรมที่มีมูลค่าต่ำโดยไม่จำเป็นหรือแปลงเป็นดิจิทัลเพื่อลดงบประมาณของหน่วยงาน ไม่ว่างบประมาณที่จัดสรรขั้นสุดท้ายจะเป็นอย่างไร 

การตัดสินใจด้านงบประมาณเหล่านี้ซึ่งมีรากฐานมาจากวาระการจัดการ

ของประธานาธิบดี จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการต่อสู้การจัดสรรงบประมาณประจำปีของรัฐสภาในปีหน้า

ความท้าทายในการลดต้นทุนโดยไม่ลดบริการมักจะสร้างความไม่แน่นอนในระหว่างขั้นตอนการวางแผน เลขานุการของหน่วยงานสามารถจัดการกับงานที่น่าหวาดหวั่นนี้ได้โดยการดูเพื่อนร่วมงานที่มีความคิดก้าวหน้าซึ่งกำลังลดต้นทุนอยู่แล้วในขณะที่ปรับปรุงบริการโดยใช้ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA)

เรื่องที่เกี่ยวข้องบอท 4 ตัวช่วยให้พนักงานของ NASA ไม่ต้องทำงาน ‘มูลค่าต่ำ’

ถามซีไอโออ่านเพิ่มเติมพิเศษวิธีการที่กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์เปิดประตูสู่นวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลงของเอเจนซี

ข้อมูลเชิงลึกของรัฐบาลกลางอ่านเพิ่มเติม

แนวคิด AI (ปัญญาประดิษฐ์)

GSA เปลี่ยนโครงการระบบอัตโนมัติให้กลายเป็นระบบประหยัดเวลาในการหาลูกค้าใหม่ได้อย่างไร

เทคโนโลยีอ่านเพิ่มเติมรัฐบาลสหรัฐฯ ผลิต จัดการ และจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน การรวบรวม การวิเคราะห์ และการเคลื่อนย้ายข้อมูลประจำดำเนินการโดยพนักงานของรัฐบาลกลางมากกว่า 4 ล้านคน รวมถึงพนักงานไปรษณีย์และสมาชิกทางทหาร 

เจ้าหน้าที่หน่วยงานย้ายและจัดการกับข้อมูลขนาดเทราไบต์ 

ประมวลผลทุกอย่างตั้งแต่การต่ออายุใบอนุญาต การอัปเดตข้อมูลสภาพอากาศ ไปจนถึงการคำนวณรายงานการเงินทั่วโลกใหม่

        ข้อมูลการแลกเปลี่ยนอุตสาหกรรมของ Federal News Network: คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างเต็มที่เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในหน่วยงานของคุณหรือไม่? เข้าร่วมกับเราในวันที่ 8 พฤษภาคมเพื่อค้นพบเทคนิคและเทคโนโลยีล่าสุดที่จะช่วยให้ทำเช่นนั้นได้

การระเบิดของข้อมูลดิจิทัลและความกระหายในการรวบรวมและรายงานข้อมูลมากขึ้น ทำให้หน่วยงานของรัฐต้องการพนักงานจำนวนมากขึ้นเพื่อปฏิบัติงานหุ่นยนต์นี้ ผู้คนจำนวนมากขึ้นและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้นกำลังผลักดันต้นทุนของธุรกิจภาครัฐให้สูงขึ้นโดยที่ไม่มีผลกระทบเชิงบวกที่วัดผลได้ต่อการให้บริการภาครัฐ

ในขณะที่การเรียกร้องให้ลดหน่วยงานของประธานาธิบดีได้กำหนดเส้นเป้าหมายแล้ว คำสั่งล่าสุดจากสำนักงานการจัดการและงบประมาณได้จัดเตรียมกลยุทธ์สำหรับหน่วยงานต่างๆ เพื่อปิดช่องว่างในการบรรลุการลดงบประมาณเหล่านี้ ในขณะเดียวกันก็ให้บริการพลเมืองที่ดีขึ้น บันทึกข้อตกลงนี้มีชื่อว่า “การเปลี่ยนจากงานที่มีมูลค่าต่ำไปสู่งานที่มีมูลค่าสูง” เตือนหน่วยงานต่างๆ ว่า “ในแต่ละปี พนักงานของรัฐบาลกลางจะอุทิศเวลาหลายหมื่นชั่วโมงให้กับกิจกรรมการปฏิบัติตามกฎระเบียบและข้อกำหนดที่มีมูลค่าต่ำซึ่งสั่งสมมานานหลายทศวรรษ” บันทึกยังแนะนำให้หน่วยงานต่างๆ พิจารณา “แนะนำเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ระบบอัตโนมัติของกระบวนการด้วยหุ่นยนต์ (RPA) เพื่อลดงานธุรการที่ซ้ำซากและความคิดริเริ่มในการปฏิรูปกระบวนการอื่นๆ”

[หน่วยงาน 28 แห่งได้ใส่นิ้วเท้าหุ่นยนต์ลงไปในน้ำแล้ว ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ George Washington ของ NASA กำลังช่วยหน่วยงานแจกจ่ายเงินที่รัฐสภาจัดหาให้ในเวลาไม่กี่ชั่วโมงแทนที่จะเป็นวัน ที่ General Services Administration หุ่นยนต์ของพวกเขาชื่อTrumanกำลังสนับสนุนหน่วยงานด้วยงานก่อนการเจรจา – ลดเหลือวินาทีจากที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงต่องาน

สำหรับบางหน่วยงานที่ตอบสนองต่อคำสั่ง อุปสรรคแรกคือการเข้าใจว่า RPA คืออะไรและอะไรที่สามารถบรรลุผลสำเร็จสำหรับพวกเขา RPA เป็นซอฟต์แวร์ที่ได้รับการฝึกฝนค่อนข้างง่ายโดยเจ้าหน้าที่ธุรกิจและโปรแกรมเมอร์แบบดั้งเดิมเพื่อเลียนแบบงานซ้ำๆ ธุรกรรมและตามกฎซึ่งกินเวลาหลายหมื่นชั่วโมงของพนักงานหน่วยงาน ตัวอย่างของงานที่มีมูลค่าต่ำนี้อาจรวมถึง:

หุ่นยนต์ RPA ช่วย Department of Veterans Affairs ประมวลผลเวชระเบียนที่ส่งคืนหน่วยงานตามกฎหมายใหม่ที่อนุญาตให้ทหารผ่านศึกสามารถขอรับบริการทางการแพทย์จากภายนอกได้

หุ่นยนต์ RPA ทำหน้าที่เป็นตัวแทนดิจิทัลสำหรับศุลกากรและการป้องกันชายแดนของสหรัฐฯ เพื่อประมวลผลเอกสารศุลกากรที่ทำเป็นประจำ ช่วยให้ตัวแทนเปลี่ยนไปทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น เช่น การตรวจสอบและการโต้ตอบกับพลเมือง

PMA พร้อมกับทิศทางของบันทึกช่วยจำ OMB จะส่งเสริมการขยายตัวของ RPA อย่างต่อเนื่องโดยผู้เริ่มนำไปใช้ เช่น GSA, NASA, Treasury, Defense Logistics Agency, Defense Information Systems Agency และ National Science Foundation บทเรียนที่ได้รับจากผู้ใช้งานกลุ่มแรกเหล่านี้สามารถใช้เป็นโอกาสในการเร่งการใช้งาน RPA และการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในวงกว้าง บทเรียนบางส่วนที่ได้เรียนรู้ ได้แก่ :

Credit : สล็อตยูฟ่า / คืนยอดเสีย / เว็บสล็อตออนไลน์