スマート オートメーションは、プロセス オートメーションから人工知能までの一連の戦略的テクノロジーの概要です。, ロボットプロセスオートメーションを組み合わせる (RPA) 光学式文字認識付き (OCR), インテリジェントな文字認識 (ICR), プロセスマイニング, ディープラーニング, 機械学習, 認知技術, 自然言語処理, 音声認識合成, マシンビジョン, 他にもたくさんの 人工知能 (AI) 考えることができるエンドツーエンドのビジネスプロセスを作成する, エンドツーエンドのビジネスプロセスを学習し、適応させる. プロセス発見からプロセス全体もカバーします, 自動化された継続的なデータ収集とデータの意味の理解を通じて、データを使用してビジネス プロセスを管理および最適化するプロセスの自動化.
スマートオートメーションとは?
スマート オートメーションとは、自動化テクノロジーと人工知能の助けを借りて顧客とユーザーのニーズを予測し、企業のデジタル変革の軌道に近づけることを意味します。. 結果として, 機関とそのスタッフは、価値の高いタスクの提供により集中できるようになります。. 例えば, 企業は、顧客や従業員により興味深い体験を提供するために、感情に基づいたビジネス関係を確立できます。.
スマートオートメーションはデジタルトランスフォーメーションの全体的なソリューションを示します, これは主に、ビジネス要求に基づいていつでもユーザーを調整するビジネス プロセス管理と、タスクとシステムのロボティック プロセス オートメーションを含むビジネス プロセス管理に基づいています。. さらに, 分析と人工知能を利用します(特に機械学習) 自動化と賢明な意思決定を開発し、エンドツーエンドで成功する管理を実現する.
最後に, この傾向のもう 1 つの重要な特徴は、企業が利用するさまざまなシステムの統合にあることはよく知られています。. 統合により、システムのデータが繰り返し発生するのを防ぐことができます。. そのうえ, ユーザーは 1 つのプラットフォームでのみ作業する必要があります.
スマート オートメーションの動作原理
スマートオートメーションには数種類の主要テクノロジーが混在しています, これにはプロセスの自動化が含まれます, 機械学習, ビジネスプロセスの自動化, スマートルーターと自然言語処理. これらすべてのテクノロジーは相互に接続されており、広く応用されています. また, それらはデジタルトランスフォーメーションの大規模計画の一部です.
インテリジェントキャプチャ
スマート キャプチャにより、ドキュメントから情報を自発的に識別して抽出できます。, 紙でもデジタルでも. 光学式文字認識を組み合わせたものです, スマートな文字認識, 光学式マーク認識とバーコード認識. 混合物を使用することで, 構造データまたは非構造データをキャプチャ可能.
ワークフローの自動化
ワークフローの自動化 ソフトウェアの一種です, 一連のタスクを定義し、手動で介入することなく、関連する手順に基づいてこれらのタスクを自動的に実行します。. 業務手順の大規模な管理ソリューションの一部を構成します. この種のソリューションは、ビジネス プロセスを最適化し、リアルタイムの可視性を提供して賢明な意思決定を行い、より良いビジネス サービスを提供するのに役立ちます。.
機械学習
機械学習は人工知能の一部を形成します, どのシステムがデータから学習するか, モードと推論. これにより、システムは手動による介入を最小限に抑えながら緊急事態に対処できるようになります。.
ロボットのプロセス自動化
ロボットによる加工自動化により, 組織は反復的なアプリケーションやシステム上でタスクを実行できます。. 比較的迅速かつ便利な方法で現在の IT システム構造に統合できます。, これにより、手作業の削減などの直接的なメリットがもたらされます。, データ入力エラーの排除と所要時間の短縮.
スマートオートメーションで使用されているテクノロジーは何ですか?
相互に関連して実装された 4 つの重要なテクノロジーで構成されています, それでは、それらを分解して、各テクノロジーが果たす役割を説明しましょう:
ビジネスプロセス管理（BPM）
プロセス自動化テクノロジーとしてのビジネスプロセス管理機能, 人材の効果的な調整をカバーします, システムとデータ. BPM の目的は、ビジネスと業務プロセスの強固な基本構造を確保することです。. したがって, それは組織の基盤とみなすことができます. 複雑な処理を自動化すると、データ入力や意思決定に人が割り込む必要がある. このシステムは、特定の瞬間に操作やデータ生成、計算やデータの統合などのデータ保存を制御するために利用されます。.
ロボットプロセスオートメーション(RPA)
ロボットによるプロセスオートメーションとは、コンピュータープログラムへの手動介入を減らすことを目的としたテクノロジーを指します。.
「ハイグレード」アプリケーションとの主要なインタラクションを通じて, ロボットプロセスオートメーションで作業を実行できる. これらのアプリケーションは機械語とプログラム コードに関連しています。. 簡単な言葉で言うと, 人間と通常のコンピュータアプリケーションの間の対話型調整をシミュレートできるソフトウェアの一種です.
人工知能
人工知能とは、人間の知能に似た装置のことです. 言い換えると, 人間と同じように学習と推論を達成できる機械システムを作成しようとする学問です.
人工知能は機械学習などさまざまな要素から構成されています, ディープラーニング, 自然言語処理, 視覚認識, ビッグデータなど.
統合
各システムやソフトウェアには独自の特性があるため、企業が直面する最大の問題点の 1 つは、システムの接続と統合にあります。.
通常、対話型のアプリケーション プログラミング インターフェイスを提供します。 (API) 通常、SOAP などの標準に基づいています。 (Webサービスに応用される) 残りの部分 (HTTPプロトコルに基づく).
スマートオートメーションの強みは何ですか?
コストを削減し、スピードの精度と透明性を高めることでビジネス価値を高めることができます. 機械学習による自動化, ディープラーニング, コンピュータビジョン, チャットボットだけでなくテキスト解析もユーザーコミュニケーション管理などの業務プロセスに大きな影響を与える, データキャプチャ, 業務手順管理とケース管理.
反復的な手動作業を最小限に抑え、適切なタイミングでボトルネックを解消することで、従業員のエクスペリエンスが向上し、スタッフがより価値の高い作業にもっと注意を払うことができるようになります。. より戦略的になり、人間関係の構築に重点を置くよう移行中 (テクノロジーや機械ではできないこと), 従業員はデジタル変革プロセス全体においてこれまでにない重要な役割を果たしています.
適切なユーザーは、システムによって提供される適切な情報を適切なタイミングで受け取ることができ、エクスペリエンスを向上させることができます。 (そしてすべての関係者の経験). インテリジェントな自動化を使用すると、組織はビジネスを再発明し、顧客エクスペリエンスを向上させるために新しい成果物を推進することで、競争を徹底的に検討できるようになります。.
スマートオートメーションの実際の事例とは何ですか?
さまざまな業界でのロボットによるプロセスオートメーションの導入により、, RPA がカバーするシナリオはルールベースから拡張されました, 単純なタスクの自動化から、人工知能機能が必要な複雑なプロセスの自動化まで.
従来のRPAとの比較, AI 対応 RPA は非構造化データの読み取りにさらなる利点をもたらします, 意思決定を助ける, タスク実行の正確性を確保し、人間とロボットのインタラクションタスクの橋渡しをする.
金融シーン: 領収書の扱い
店舗で販売される商品は、顧客がモールの支払いカウンターで支払い、支払い完了後に 2 番目のリンクを店舗に返す必要があります。. モールと店舗は、POS マシンのカード記録を通じて定期的に支払いを決済します。. この過程で, 店舗はシステム内の販売記録と実際の支払額を照合する必要がある (つまり. 小額紙幣の枚数), これには大量のデータと多くの手作業による調整作業が含まれます.
RPA+AIで金融領収書の自動処理を実現. UiBot Mage は小額紙幣の電子版を認識します, 日付や販売量などの重要な情報を抽出します, 認識された情報とシステム内の販売記録を照合します。.
小さなレシートに複数の商品の販売記録が含まれていても (例えば. 10 個の販売記録に対応する 6 枚の小さなレシート), RPA, AIロボットと組み合わせて, 正確な方法で調整を実行できる.
手動で, 非常に少数の調整されていないアカウントのみを処理する必要があります, 手動調整の作業負荷が大幅に軽減されます.
法的サービスの現場: 契約情報の抽出
契約文は典型的な非構造化データです, 一般に、構造化された情報を契約管理システムに手動で入力する必要があります。. 従来の「OCR認識+情報抽出」でも, 平均的な認識精度はわずか約です 75%. そのうえ, 情報を収集するには大量のルールを作成する必要がある.
RPAとAIの組み合わせで, 契約名などの重要な情報をインテリジェントに抽出できます, パーティーA, パーティーB, 主題と量.
企業の法務部門が対処しなければならないのは、 3 まったく異なるテンプレートと内容の契約書 (プレーンテキスト, テキストと表, テキストと画像, 水平バージョンと垂直バージョン), 手動で処理するには時間と労力がかかります.
UiBot Mage は、文書およびフォーム認識を利用して画像コンテンツを分析し、契約情報の要素を自動的に抽出します。, 契約管理手順のためのすぐに使えるソリューションを提供, これにより、企業の人件費が削減されるだけでなく、人為的ミスによるリスクも軽減されます。.
銀行のシーン: ユーザーの銀行口座の取り扱いフォーム
銀行が手続きする 3,000 毎日ユーザーからの手動口座開設フォーム, 従業員にフォームデータを手動で入力させる 3,000 回.
銀行分野におけるRPAの幅広い適用により, 500 ロボットプロセスオートメーションを通じてフォームを自動的に処理できます. しかし, 別の 2,500 ユーザーが手書きで記入する内容が完全に標準化されていないため、フォームは手動で処理する必要がある.
人工知能機能の追加により, ロボティック・プロセス・オートメーションは彼らの理解を劇的に高め、自動的に処理を行うことができます。 2,800 の 3,000 口座開設フォーム, これはより正確であるだけでなく、より効率的です. したがって, 手動で処理する必要があるフォームは残りの 10 分の 1 未満です.
金融シーン: 顧客の手順を知る
本人確認 (顧客を知る) 金融業界における重要なコンプライアンスプロセスです. 銀行, 保険, 証券会社やその他の機関は顧客データを収集する必要がある, 顧客の身元と背景を確認する, 顧客情報を検証して顧客を完全に理解する.
この顧客情報のほとんどは、さまざまな文書やさまざまなシステム プラットフォームから得られます。. 従業員が検証のためにデータを手動で処理するには少なくとも 1 週間かかります.
RPA, AIと組み合わせて, データを自動的に識別して読み取ります, システム全体で顧客情報を収集します, 事前定義されたパラメータを使用して顧客情報を検証およびレビューし、詐欺の疑いのある人物を除外します。. 従業員は検証と検証プロセスを完了するのにわずか数分しかかかりません。, 処理効率が向上するだけでなく、時間を大幅に節約できます。.
政務風景: 高頻度案件を統合ウィンドウで処理
RPA と AI は、さまざまな政府部門のシステム プラットフォームを接続するのに役立つ重要な技術手段です, データ共有をオープンにする, ビジネスプロセスをより便利かつ効率的にする, 政府のデジタル変革を支援します.
「下水排水網への排出許可証発行申請」の業務案件を例に挙げます。: ビジネス プロセス全体で大量の情報が必要となり、耐障害性が低くなります。, 以上のものを必要とする 60 1 日あたりの繰り返し操作. したがって, 時間と労力がかかる.
RPAとAIの助けを借りて, 窓口スタッフは申請者のクレジットコードを入力するだけで済みます。. その後、ロボットが必要な情報を自動的に検索して入力を完了し、印刷します。, スタッフがシールを承認した後、自動的にスキャン、分類、ファイル化されます。. プロセス全体は 2 分で完了します, 速度は一定でエラー率も低い.
パワーシーン: のプロセス スマート電気
各電力網会社のインテリジェントな電力消費プロセスの構築の計画において, 電力使用量申請データの審査・入力にRPA＋AIを適用, 電力消費量データ監視, 電気料金の徴収, 電力消費に関する苦情の自動処理, 電力消費プロセス全体の科学的統計を実現するための、電力消費およびその他のプロセスリンクのインテリジェントな顧客サービス, 末端のユーザーが電気を便利に、早く使えるようにするために.
