Tự động hoá quy trình thông minh
Kết hợp tự RPA và Học Máy để mở rộng hộp công cụ tự động hoá
Tự động hoá thông minh đem lại lợi ích vận hành và chiến lược
Mặc dù robot phần mềm hoạt động rất hiệu quả trong các quy trình lặp lại dựa trên quy tắc, chúng cũng có thể được dạy các tác vụ phức tạp hơn khi học máy hoặc các yếu tố trí tuệ nhân tạo được thêm vào hộp công cụ. Trí thông minh có thể được nâng cấp bằng cách phân loại, sử dụng học máy, OCR (nhận diện ký tự quang học), NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) hay NLG (hệ ngôn ngữ tự nhiên).
Tự động hoá thông minh
Đưa ra đề xuất và quyết định
Nhận dạng và xử lý hình ảnh
Đọc hiểu và xử lý tài liệu
Nghe hiểu và xử lý giọng nói
Các cấp độ RPA và IPA
Nền tàng đầu tiên được đặt ra là cần có được lợi ích vận hành, sau đó là các bước tiếp theo là để đạt được các lợi ích chiến lược
RPA - Ứng dụng robot phần mềm truyền thống trong các quy trình có quy tắc Lợi ích vận hành
Lợi ích vận hành
Tự động hoá các tác vụ lặp lại mà con người không muốn làm và loại bỏ các nút thắt cổ chai trong hệ thống
IPA - Ứng dụng học máy và RPA trong quá trình vận hàng yêu cầu thẩm định của con người
Lợi ích vận hành
Các quy trình đòi hỏi sự đánh giá của con người.
Nếu một quy trình có nhiều quy tắc, những quy tắc đó có thể được thực hiện với mô hình học máy, ví dụ như quản lý rủi ro, kiểm soát rủi ro, báo cáo rủi ro, email dịch vụ khách hàng.
IPA - Ứng dụng học máy và RPA trong quản lý với sự trợ giúp của phân tích dự đoán
Lợi ích chiến lược
Dự đoán nhu cầu, chuỗi cung ứng
Dự đoán hành vi của khách hàng
Dự đoán và cập nhật mô hình định giá
Thu thập thông tin ngân sách và đưa ra dự báo
Các trường hợp sử dụng IPA có thể được tìm thấy trong tất cả chức năng của một doanh nghiệp - Chúng cần phải được nhận ra, phân tích và ưu tiên dựa trên nhu cầu kinh doanh
Ví dụ về ứng dụng tự động hoá thông minh
CHI PHÍ DỰ KIẾN CHO MỘT TRANG WEB
- Khả năng phản ứng với sự phát triển của chi phí âm đúng lúc
- Lợi ích vận hành từ việc xử lý hoá đơn
- Mô hình ML dựa trên: hoá đơn, ngân sách, lịch sử
ĐỀ XUẤT BÁN HÀNG
- Lập kế hoạch bán hàng dựa trên xác suất mua của khách hàng
- Phân tích và báo cáo
- Mô hình ML dựa trên: dữ liệu khách hàng, lịch sử khách hàng, dịch vụ
LẬP KẾ HOẠCH DỰ KIẾN SẢN XUẤT
- Các dự án trong ngành sản xuất được lập kế hoạch dựa theo nguyên liệu sẵn có
- Thu thập trước
- Mô hình ML dựa trên: đơn hàng, tình trạng khi hàng, lịch sự cung cấp
CHUẨN BỊ ĐƠN XIN VIỆC
- Xử lý đơn xin việc theo hồ sơ yêu cầu so với hồ sơ ứng viên
- Mô hình ML dựa trên: thông tin cá nhân, đơn ứng tuyển, LinkedIn
XỬ LÝ HỢP ĐÔNG
- Xử lý hợp đồng khách hàng và cung cấp thông tin cho hệ thống ERP từ các dữ liệu
- Kiểm tra chéo thông tin
- Mô hình ML dựa trên: hợp đồng, thông tin quan trọng
PHÂN LOẠI EMAIL
- Dịch vụ khách hàng tự động
- Email dịch vụ khách hàng có thể được xử lý, phân loại và có thể được phản hồi dựa vào cơ sở nội dung tự do
- Mô hình ML dựa trên: email, phân loại, phản hồi
Những gì khách hàng của chúng tôi đã đạt được với Tự động hóa thông minh
Để giảm khối lượng công việc thủ công, Kekäle đã chọn một giải pháp tự động hóa thông minh do Sisua Digital xây dựng.
Giải pháp tự động hoá cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn và giảm khối lượng công liên quan đến quy trình kinh doanh.
Posti đã nâng RPA của họ lên một tầm cao mới bằng cách thêm công nghệ máy học vào hộp công cụ của mình.
Đặt lịch tư vấn miễn phí với chúng tôi
Bạn muốn biết tự động hóa thông minh có thể mang lại lợi ích như thế nào cho công ty của bạn? Hãy cho chúng tôi biết về nhu cầu tự động hóa của bạn và hãy cùng nhau tìm ra giải pháp phù hợp cho công ty của bạn.