Mākslīgā intelekta integrācijas iespējas RPA procesos - Saveika, Anastasija (Latvijas Universitāte, 2025)
Bakalaura darba “Mākslīgā intelekta integrācijas iespējas RPA procesos” mērķis ir izpētīt, kā var paplašināt robotizētās procesu automatizācijas (RPA) risinājumus, integrējot mākslīgā intelekta (MI) tehnoloģijas. RPA ļauj automatizēt atkārtojošus, uz noteikumiem balstītus darījumprocesus, savukārt MI nodrošina spēju risināt sarežģītākus uzdevumus ar minimālu cilvēka iesaisti. Apvienojot šīs tehnoloģijas, iespējams būtiski uzlabot uzņēmējdarbības procesus, palielinot produktivitāti un samazinot izmaksas. Darba teorētiskajā daļā tiek veikta literatūras analīze par RPA, MI, inteliģento automatizāciju un MI vadītu RPA, izceļot aktuālās tendences un izaicinājumus šo tehnoloģiju integrācijā. Praktiskajā daļā tiek izstrādāts MI vadīts RPA risinājums izvēlētajam darījumprocesam, un novērtēta tā efektivitāte un precizitāte, salīdzinot ar manuālu izpildi. Rezultāti liecina, ka MI integrācija uzlabo RPA elastību un samazina izpildes laiku, kā arī atvieglo darbinieku darbu. Darbs apliecina, ka MI vadīta RPA būtiski paplašina automatizācijas iespējas, īpaši nestrukturētu datu apstrādē. Bakalaura darba apjoms ir 41 lapaspuse (neieskaitot dokumentāro lapu) ar 1 tabulu un 9 attēliem.

The aim of the bachelor's thesis “Opportunities for Integrating Artificial Intelligence in RPA Processes” is to explore how robotic process automation (RPA) solutions can be enhanced by integrating artificial intelligence (AI) technologies. RPA enables the automation of repetitive, rule-based business processes, while AI provides the ability to solve more complex tasks with minimal human intervention. By combining these technologies, it is possible to significantly improve business processes, increase productivity and reduce costs. The theoretical part of the thesis includes a literature analysis on RPA, AI, intelligent automation and AI-driven RPA, highlighting current trends and challenges in the integration of these technologies. In the practical part, an AI-driven RPA solution was developed for a selected business process, and its efficiency and accuracy were evaluated in comparison to manual execution. The results show that AI integration improves RPA flexibility, reduces execution time and eases the workload for employees. The thesis demonstrates that AI-driven RPA significantly expands the possibilities of traditional automation, especially in processing unstructured data. The bachelor's thesis consists of 41 pages (excluding the documentation page), including 1 table and 9 figures.
Opportunities for Integrating Artificial Intelligence in RPA Processes
Keywords: Datorzinātne; darījumprocesi; darījumprocesu automatizācija (BPA); robotizēta procesu automatizācija (RPA); inteliģentā automatizācija; mākslīgais intelekts (MI)