Cómo funciona la Automatización Robótica de Procesos impulsada por AI

Las diversas organizaciones de diferentes verticales se han beneficiado significativamente después de implementar RPA. Multiplicaron la productividad de los recursos donde RPA realiza tareas repetitivas más rápido con mayor precisión. El recurso puede realizar tareas más innovadoras permitiendo más ganancias a las empresas. En este post te compartiremos cómo la Automatización Robótica de Procesos (RPA) impulsada por la Inteligencia Artificial ha logrado mejorar los tiempos de respuesta y la experiencia de usuario de las organizaciones.

Al automatizar tareas bien definidas, como crear un usuario en SAP o reiniciar un servidor y operar con datos estructurados como el procesamiento de Excel o PDF en un formato determinado, RPA ha beneficiado a las organizaciones con rapidez y rentabilidad. Sin embargo, la mayoría de las veces puede haber datos no estructurados como facturas, excel, solicitudes de correo electrónico en diferentes formatos, por lo que el RPA tradicional tiene dificultades para procesar lenguaje natural, texto, contenido web e imágenes.

La inteligencia artificial es una tecnología en la que la 'máquina' puede comprender el lenguaje natural y actuar como un humano. AI + RPA permite automatizar tareas y procesar los datos no estructurados donde el RPA tradicional no puede. Por tanto, AI amplía las capacidades de RPA para procesar datos no estructurados, contenido de imágenes y comprender el lenguaje natural, etc.

RPA cognitivo Vs. el RPA tradicional

La automatización cognitiva es una característica adicional agregada al RPA, que permite que las soluciones aprovechen la tecnología de inteligencia artificial para automatizar las tareas al comprender el lenguaje natural. Anteriormente, esto solo podía ser realizado por trabajadores humanos. Una de las habilidades más importantes de la automatización cognitiva es el procesamiento de datos no estructurados, imágenes, texto. La herramienta AutomationEdge RPA es la RPA de procesamiento de datos más rápida con la capacidad de procesar datos estructurados y no estructurados 10 veces más rápido que sus pares en la industria.

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Procesamiento de documentos

El procesamiento de documentos es una tarea crítica para las organizaciones que analizan los datos no estructurados, como la imagen o los documentos, es una tarea que requiere mucho tiempo, ya que debe realizarse manualmente. Automatizar esto es una tarea innovadora y puede tener un gran impacto en la eficiencia de la organización. Uno de los bancos más grandes requirió 24 recursos para procesar 200 solicitudes de proceso de deduplicación. Después de implementar RPA, TAT se redujo de 15 min a 5 min sin recursos.

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Capacidades clave para la automatización cognitiva

Capacidades clave para la automatización cognitiva

  • Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
    La comprensión básica del lenguaje hace que sea mucho más fácil automatizar la mayoría de los procesos de servicio al cliente. Resolver consultas sin intervención humana.
  • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
    OCR permite automatizar los formatos de documentos como imágenes, formularios escritos a mano y copias escaneadas. Esto puede impactar significativamente los procesos de negocios en industrias orientadas a documentos como banca, seguros, legal, retail, manufactura; al automatizar el procesamiento de documentos como facturas, solicitudes escritas a mano, formularios, cheques, etc. Si una organización recibe miles de facturas diariamente, procesándolas con RPA + OCR reducirá la gran cantidad de horas hombre para procesar los documentos con un aumento de TAT y a un costo reducido.
  • Aprendizaje automático
    La toma de decisiones se realiza mediante algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) mediante la comprensión del lenguaje natural del proceso. Los algoritmos de aprendizaje automático generan patrones de datos y son capaces de aprender de datos pasados para comprender el significado. AutomationEdge permite automatizar los procesos reemplazando el juicio humano por el juicio automático. Con datos anteriores, el bot puede comprender las solicitudes de correo electrónico y crear un ticket en los sistemas de servicio de asistencia.

Datos no estructurados frente a datos estructurados

Los datos estructurados se ordenan y etiquetan adecuadamente donde la máquina puede entenderlos fácilmente. Estos datos se ajustan a una base de datos SQL relacional y pueden funcionar bien con algoritmos básicos. Los datos estructurados son muy fáciles de automatizar y tienen una mejor tasa de éxito. Muchas organizaciones están utilizando datos estructurados para la automatización.

Los datos no estructurados son difíciles de interpretar mediante algoritmos. Los datos no estructurados incluyen texto, imágenes, PDF, entrada en lenguaje natural, documentos escaneados o contenido web. Estos datos son muy difíciles de analizar para los sistemas automatizados. Para las soluciones RPA tradicionales, un humano debe convertir los datos no estructurados en datos estructurados manualmente para procesarlos aún más.

La mayoría de las empresas encuentran dificultades para extraer información de datos no estructurados. La automatización de los datos no estructurados se convierte en un problema importante para muchas soluciones RPA. Los documentos importantes que la mayoría de las soluciones RPA no pueden analizar son facturas, imágenes, aplicaciones escaneadas, correos electrónicos de clientes y mensajes de voz. Esto dificulta la utilización de la automatización en todos los procesos comerciales de front office y back office. Para superar estos problemas, las organizaciones deben adoptar la automatización cognitiva.

Conclusión

RPA impulsado por IA se convierte en una poderosa herramienta de automatización para realizar implementaciones exitosas de RPA. Puede procesar los tipos de datos no estructurados, como texto, lenguaje natural, imágenes y contenido web, etc. En el mundo de la automatización en rápida evolución, las empresas obtendrán una ventaja competitiva significativa con la automatización cognitiva, donde lograrán una mayor eficiencia y productividad.

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AutomationEdge - RPA

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