Tartalom
A robotizált folyamatautomatizálás és az automatizálás egyéb formái érdekli az embereket, történtek erőfeszítések a korlátozott, szabályalapú automatizáláson túlmutatóra.
Mi az intelligens automatizálás?
Általában minden mesterséges intelligenciával (AI) intelligensnek számít. Például az intelligens ERP egy mesterséges intelligencia, amely ERP-vel kombinálva van. Maga az automatizálásom is számos technológiát használ. Lehet más alacsony kódú vagy kód nélküli automatizálási technológia is. Akár kódalapú automatizálást is használok például lehet gépi tanulás (ML), természetes nyelvi feldolgozás (NLP), számítógépes látás (CV) stb. A különféle automatizálási és mesterséges intelligencia technológiák egyesítik az intelligens automatizálást.
Intelligens automatizálás
Az IA, más néven hiperautomatizálás, a szoftveralapú automatizálás új generációját hasznosító koncepció. Módszereket és technológiákat kombinál az üzleti folyamatok automatikus végrehajtásához.Utánozzák azokat a képességeket, amelyeket a munkások a munkatevékenységeik elvégzése során használnak (pl. nyelv, látás, végrehajtás, gondolkodás és tanulás). Az IA használatom célja az üzleti eredmény elérése tervezett automatizált folyamaton keresztül, emberi beavatkozás nélkül. Az IA növeli a folyamat sebességét, csökkenti a költségeket, javítja a megfelelőséget és a minőséget, növeli a folyamatok rugalmasságát és optimalizálja a döntési eredményeket.
Intelligens automatizálás és RPA
Az RPA-m intelligens automatizálás? Az RPA NEM intelligens automatizálás (IA), de az RPA közreműködöttaz IA vagy hiperautomatizálás evolúciójában.
AI-technológiák az intelligens automatizálásban
Kulcsfontosságú AI-technológiák:
- Természetes nyelvi feldolgozás: Gépi tanulással és statisztikai módszerekkel segíti a mondatok jelentésének és szándékának megértését.
- Számítógépes látás: Információk kinyerésére, elemzésére és megértésére szolgál képekből, pl. szkennelt dokumentumokból.
- Gépi tanulás: Automatikusan „megtanulják” a minták felismerését és az eredmények előrejelzését az adatok segítségével.
Ezek az AI kiterjesztik az automatizálható lehetőségek körét.
Intelligens automatizálási példák
Számlafeldolgozás
Kézi számlázási folyamat során a vásárlók számlát kapnak a szállítótól. A számla bevitele a könyvelő szoftverbe általában kéz módszer segítségével történik. Ezt követően a számlát elküldik jóváhagyásra, és a jóváhagyást követően a fizetés megtörténik. Az olyan automatizálási eszközök, mint az RPA, képesek automatizálni ennek a folyamatnak a nagy részét. Az RPA ellenőrizni tudja a számlákat. Rögzítheti a számviteli rendszerbe jóváhagyások és kifizetés céljából. Az RPA szabályalapú, adatkinyerési képessége meglehetősen korlátozott. A számítógépet meg kell mondani, hogy keressen egy szöveghorgonyt, vagy keressen egy pozíciót, és vegye ki a szükséges értékeket. Ez mindaddig rendben van, amíg csak néhány számlaformátumot kell feldolgoznunk. A való világban azonban számos formátum létezik, amelyet minden ügyfél megkap. Például az egyik ügyfelem 4000 plusz formátumot kapott. Ezért unalmassá válik ezt a szabályalapú leképezést minden számlához elvégezni. Ehelyett mi lenne, ha a gép magától megtanulná a eképezést? Az AI mesterséges intelligencia ezt teszi lehetővé számunkra. Az AI technikák kombinációját használja a mezők feltérképezésére. Az alkalmazott mesterséges intelligencia technikák közé tartozik a számítógépes látás (CV) és a gépi tanulás (ML). Az AI kivonja az adatokat, és bemutatja nekünk a hozzárendelését. Ezután kijavíthatjuk azokat a leképezéseket, amelyek nem sikerültek helyesen. A folyamat során tanul, és egy idő alatt javul. Így a mesterséges intelligencia elvégzi a munka nagy részét, ahelyett, hogy az egyes sablonokat egyenként leképezné. Miután a mesterséges intelligencia elvégzi a munka nagy részét, kombinálhatjuk az AI-kimenetet az RPA-val, hogy nagyobb adatkinyerési pontosságot érjünk el. Az RPA ezeket az adatokat a számviteli rendszerébe vagy az ERP-be is beviheti.
Követelések feldolgozása
Általában egy járműbaleset után az ügyfeleknek kárigényt kell benyújtaniuk a kár részleteivel. Ez egy kézi folyamat, amelynek feldolgozása napokig tart. Ezt a folyamatot a Chatbots, az RPA automatizálhatom. A chatbot összegyűjti a kereset részleteit, beleértve a sérült járművek fényképeit is. Ezután egy RPA-bot a beküldött adatokat a szabályzat részleteivel egyezteti. A kárfelmérés API-t használja a kár felméréséhez. Végül Chaten vagy emailen keresztül biztosít ügyszámot a felhasználónak. Több mesterségesintelligencia- és automatizálási eszközt tudok összefűzni a bonyolultabb automatizálás létrehozásához.
Ügyfélbefogadás
Megszerzett egy ügyfelet, a gépi tanulás segítségével szegmentálhatjom. Chatbot segítségével megkérhetem az ügyfeleket, hogy megadják adataikat. Általában beküldenek néhány dokumentumot, amelyek mesterséges intelligenciával digitalizálhatók. Az RPA segíthet ellenőrizni, hogy nincs-e hiányzó információ, és megkeresheti az ügyfelet az információért. Ha minden információ birtokában vagyunk, az RPA háttérellenőrzéseket végezhet, és mesterséges intelligencia segítségével észleli a hibákat. Folyamatosan figyelemmel kísérhetem az ügyféladatokat a lemorzsolódási kockázatok.
Intelligens automatizálás
A szoftver alapú automatizálás következő szakaszába lépnek azáltal, hogy automatizálási kezdeményezéseiket a mesterséges intelligencia (AI) szempontjaival egészítem ki. A nagy cégek nagyobb valószínűséggel használják az RPA és az AI kombinációját. Az fejlődő cégek az RPA és a mesterséges intelligencia kombinálásával bővíti az automatizálást. Akik mesterséges intelligenciát és RPA-t használnak, valószínűleg nem csak jobban lépnek skálán, hanem arról is beszámolnak, hogy az automatizálási kezdeményezések megfelelnek vagy felülmúlják az elvárásaikat. Emellett nagyobb bevételnövekedésről számolnak be, és több munkaerő-kapacitás növekedést tesznek lehetővé.
