Automatización Inteligente de Procesos - IPA
La combinación de RPA y Machine Learning (ML) amplía la caja de herramientas de automatización
La automatización inteligente genera beneficios operativos y estratégicos
Si bien los robots de software son excelentes para aumentar la eficiencia en procesos repetitivos basados en reglas, también se les pueden enseñar tareas más complejas cuando el aprendizaje automático u otros componentes de inteligencia artificial se agregan a la caja de herramientas. La inteligencia se puede mejorar haciendo clasificaciones, utilizando aprendizaje automático, OCR (reconocimiento óptico de caracteres), NLP (procesamiento de lenguaje natural) o NLG (generación de lenguaje natural).
La automatización inteligente permite nuevas posibilidades
Hacer recomendaciones y decisiones
Reconocer y procesar imágenes
Comprensión y procesamiento de documentos
Comprender y procesar el habla
Los niveles de RPA e IPA
Primero se debe establecer una base donde se puedan obtener beneficios operativos y luego seguir los siguientes pasos en los que se puedan obtener beneficios estratégicos.
1. RPA: APLICACIÓN DE LA ROBÓTICA DE SOFTWARE TRADICIONAL EN PROCESOS BASADOS EN REGLAS
BENEFICIOS OPERATIVOS
Automatizar tareas repetitivas que nadie quiere hacer y eliminar cuellos de botella.
Elimina errores humanos y utiliza los sistemas existentes de manera eficiente, sin integración.
2. IPA - IMPLEMENTACIÓN DE MACHINE LEARNING Y RPA EN PROCESOS OPERATIVOS QUE REQUIEREN JUICIO HUMANO.
BENEFICIOS OPERATIVOS
Procesos que requieren juicio humano.
Si un proceso tiene muchas reglas, también se puede implementar con el modelo de aprendizaje automático. Por ejemplo: gestión de riesgos, control de riesgos, informes de riesgos, correo electrónico de atención al cliente.
3. IPA: APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING Y RPA EN LA GESTIÓN CON LA AYUDA DE ANÁLISIS PREDICTIVOS.
BENEFICIOS ESTRATÉGICOS
Predicción de la demanda, orden de la cadena de suministro.
Predecir el comportamiento del cliente.
Predecir y actualizar modelos de precios.
Recopilar información presupuestaria y calcular una previsión.
Los casos de uso de automatización inteligente se pueden encontrar en todas las funciones de las organizaciones; deben ser reconocidos, analizados y priorizados de acuerdo con las necesidades comerciales
Ejemplos de casos de uso de automatización inteligente
COSTO PREVISTO PARA UN SITIO
- Capacidad para reaccionar a un desarrollo de costos negativos de manera oportuna
- Beneficio operativo del manejo de facturas
- Modelo ML basado en facturas, presupuesto e historial
RECOMENDACIONES DE VENTAS
- Planificación de campañas de ventas según la probabilidad de compra del cliente
- Análisis e informes
- Modelo ML basado en datos de clientes, historial de clientes y servicios
PLANIFICACIÓN PREDICTIVA DE LA PRODUCCIÓN
- Los proyectos en las industrias manufactureras se planifican de acuerdo con la disponibilidad de componentes
- Precolección
- Modelo ML basado en pedidos, saldo de existencias e historial de suministro
PREPROCESAMIENTO DE SOLICITUDES DE TRABAJO
- Manejo previo de solicitudes de empleo según el perfil requerido versus el perfil del solicitante
- Entrevista-Olvidar-Quizás
- Modelo ML basado en archivo personal, aplicaciones y LinkedIn
MANEJO DE CONTRATOS
- Manejo de contratos de clientes y alimentación de información a sistemas ERP desde documentos
- Verificación cruzada de información
- Modelo ML basado en contratos e información clave
CLASIFICACIÓN DE CORREO ELECTRÓNICO
- Atención al cliente automatizada
- Los correos electrónicos de servicio al cliente pueden manejarse, clasificarse y, cuando sea necesario, responderse sobre la base de contenido de forma libre
- Modelo ML basado en correos electrónicos, clasificaciones y respuestas
Lo que nuestros clientes han logrado con la Automatización Inteligente
Para reducir el trabajo manual, Kekäle eligió usar herramientas de automatización inteligente desarrolladas por Sisua Digital.
La solución de automatización permite un procesamiento de datos más rápido y reduce la carga de trabajo manual.
Posti ha elevado su equipo de RPA al siguiente nivel al agregar el aprendizaje automático a su caja de herramientas.
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