RPA报告下载 - RPA,在如何建立一个以人为本的企业Forrester的克雷格解释首席分析师

RPA报告下载| Forrester公司如何RPA的首席分析师Craig解释创造以人为本的企业

  [IT新闻]7月11日,副总裁,Forrester的首席分析师Craig乐克莱尔应邀出席人工智能云计算峰会RPA + AI分论坛2020年世界会议,共同分享全球发展现状RPA。

大会现场,克雷格带来的RPA报告“疫情生产力的时代,智能自动化构建以人为本的企业,”和云自动化的诠释最新趋势的主要趋势很多观众。他的智能建筑自动化相关公司爆发后时代份额指出主意。

三个主要趋势01年代流行的智能自动化后

“人机合作” - 的不断提高机器智能水平的人机合作,他们正在受到越来越多的手工工艺,这通常被称为人类协作替换。由于人工智能技术,人们逐渐以更复杂的规则,过程自动化的确定性较少进入该领域。在这个过程中,我们使用人工智能和机器学习进行数据处理,决策支持。这极大地改变了人们的工作方式很多传统的现场。云蔓延视图

如果员工注定要与人工情报工作,云传播希望每一位员工都能掌握人工智能的能力合作。

因此,云扩展正式推出上千上万定制的人机协作平台平面的 - 云扩展表。

商务人士可以通过零的自定义代码的方式,云表蔓延到与机器人互动,无论用户是否具有技术背景,可以轻松检索到的RPA机器人来执行任务,这样你才能真正下降RPA企业,帮助企业移动大型人机协作。。

智能文本挖掘,以提取文本属于机器学习的范畴,人工智能的一个子集。文本信息通常是处理文档,表格,票据,电子邮件和其他非结构化。基于智能文本提取技术,质量更高的数据可被获取,对随后的数据分析。例如,用户可以查看填写表单时发生错误,检查可能存在的不正当交易,文本挖掘客户的情感。虽然这个区域的核心仍然是自然语言处理,而是用机器学习模型训练,以了解文字背后的意义,是近期热门的领域。随着逐渐成熟的计算机视觉,文本分类和技术等方面。应当机器理解并形成原稿上的图像和逻辑的范围内。在AI技术型,智能自动化包含有见地的价值。过去是不仅要降低运营成本。云蔓延视图

随着深入的业务流程自动化的发展,扩大云发现企业内部的非结构化文档的80%,不能有效地解决结合智能自动化业务流程。

为了应对需求,推出新产品,以扩大云计算云扩展文件阅读器,集成人工智能OCR技术,自然语言处理和机器学习,可以在所有类型的智能文档和提取物的识别信息的一个小样本的情况下,。

用户只用样本量小,简单的字幕标记,你可以快速了解自定义文档模式,使机器人必须理解文档,自动化的文档处理能力,并能帮助员工节省大量的整理文档,表格处理,并发现错误的时间风险。

对于自动化自动化突击队建筑公司,总体规划是非常重要的是使用一个更广阔的视野。这里有几个原因:首先,一些自动化的场景,引入新的问题从组织治理的角度来考虑。

其次,机器人经常使用员工密码凭据,某些生产系统的日常运行。因此,需要把重点放在安全管理和控制密码凭据。

此外,智能自动化应用,涉及很多技术,要求团队在企业内部不同的解释自动化技术的特点,使正确的方式和地面应用。云蔓延视图

CS战队RPA是在未来的最重要的大型趋势之一,也有人称为COE将突击队。

业务流程银行的云扩展,可以给企业的RPA CS战队,COE团队提供了一种工具,使他们能够积累和经验沉淀和流动时,在企业内部推行RPA的; 鼓励内部跨团队的自动化进程共享,打造一个智囊团私有化过程自动化,自动化的经验和全公司跨部门共享的交流,从而充分发掘整个博得满堂过程自动化的价值。

更多的机会在自动化业务线存在,RPA + AI深入每个员工需要刺激自下而上的创新举措。通过所有可用的过程挖掘工具云扩展星火,商务人士可以采取一个完整的网上工具箱的优势,梳理,业务流程的标准化和自动化的日子RPA过程,进入以加快从发现到实现的过程。

02疫情的机会,数字化改造

虽然移动互联网,社交媒体等领域,尤伯杯和其他全球性公司,以及美的集团,下降等中国互联网公司,在数字驱动的商业模式创新绩效的良好势头。但是,传统企业进步的数字化改造进展缓慢。这让我们不得不面对一个现实:现代化是一个困难的,困难的数字化改造。

在全球爆发的2020年一月至三月的高峰期,所有的企业突然,快速的数字化改造。每个人都在家里工作,企业必须以新的方式远程开展业务。随之而来的,是派生的供应链等问题的地区。在巨大的压力,企业必须进行业务创新。不幸中的万幸,但也从疫情促成了企业的数字化改造过程的一部分的方面,一些公司在过去两个月比过去五年打造更多的数码功能。

闪电签署图像的上述喘振区域的数字化改造。现在,公司面临的挑战是这种变化的压力下,如何恢复在泛滥的局面更加正常的工作环境,继续保持数字化转型的势头。这将影响我们在过去几个月取得的成果的数字化改造。经过03智能自动化路线图的时代流行

Forrester的时代智能自动化路线爆发之后作出,以确定智能自动化项目的优先级提供的方法。Forrester的基于服务的业务,科研和政府客户沟通。一些持续的,大规模的人工智能,数字化改造,进步就会受到影响甚至停滞,就会陷入势头区损失的左下象限。因为,根据大多数的估计,我们正在经历的这种流行病的经济衰退引发的将是漫长而痛苦。像以前的衰退,因为公司将重点放在降低成本和转移成本。因此,在右上象限加速区,RPA自动化,因为它有一个非常显著的投资回报率在减少成本方面变得非常重要。

智能文本提取在这方面的上述同样,它可以帮助员工节省大量的时间来组织文件,表格处理,发现错误,客户投诉,欺诈和其他问题的风险。此外,一些视频会议,在流行期间在远程协作工具和办公用品类中发挥了巨大的作用,也。极少数人可以随时应对我们所说的全球系统性风险。在一个全球性的系统性风险可能是气候变暖。我们看到越来越多的企业开始关注在公司治理,风险管理领域,增强意识,准备可能出现的这种系统性风险。因此,系统的弹性,韧性,和其他可持续经营发展,已成为在数字化改造的重中之重。例如,为了增强多元化的供应链,以确保采购的材料可用,并交付货物的能力。对于04不同工种的工人的影响,智能自动化

对不同类型的员工影响智能自动化程度是不同的。例如,一个客户服务呼叫中心的员工,公司从事财务工作人员的后台,因为他们有操作相似的模式,标准的工作流程自动化,从而他们的工作的影响是相似的。

在另一方面,为创建法律工作者和其他工人,他们经常处理复杂的信息,并建立海量数据之间的联系。由于创造性工作,如固化工艺水平不是唯一的,自动化可能是很长一段时间,在这方面将不适用。但是,我们也看到了一些创新的方案,如数字助理辅助工作人员的员工在医疗行业,认知搜索和知识发现。

知识型员工和管理人员的特定功能RPA + AI影响最深

目前,RPA应用真正的工作重点业务领域。智能自动化非常适合知识工作者,协调,管理人员的具体职能。这些标准程序,惯例的情形是RPA的主要应用领域。许多自动化技术,人工智能技术正在改变传统的业务流程。云蔓延视图

企业很难试图找到人工智能技术和敏捷降落方式,即使匹配到合适的人工智能技术,它是难以整合端到端的业务流程。

更重要的是现有的人员结构缺乏深入的人工智能技术公司的了解。这一切都使人工智能技术可以非常有限的接触到市场。

人工智能不再让每个人一个“口号”,拓展云推出了特殊的拖动可人工智能应用中心 - 云扩展AI中心,为客户经济有效的全球领先的人工情报收集能力,有利于整合AI的能力自己的业务流程,测试和使用。

五个级别05的人机合作

在与智能自动化人机协作,将取决于技术的复杂性和自动化模式可以分为五个层次。第五层是最先进的人工智能技术,实现了机器的独立运动,如自动驾驶汽车。相比之下,零电平是描述我们的日常工作现场没有自动化驱动。在这期间,随着自动化技术的不同发展阶段,同时也进一步的细分。第一层是工作流领域,我们利用BPM软件的设计过程中,工作连接不同节点,自动处理一些确定性的过程。

第二层:人力驱动的机器来完成任务

第二层是很多RPA的是干什么的,公司建有员工或数字助理的一些数字。有人类与机器人之间的某种程度的互动。例如,在呼叫中心,人们可以使用机器人批量更新客户的地址。为了减轻员工的负担,生产力的解放,到更有价值的工作信息系统。

第三层:与机器的帮助下人工任务

第三层是AI技术和RPA的串联组合,给它更大的数据处理能力。一些AI部件,所述NLP例如,通常使用以提供更灵活的机器学习数据提取。在过去,我们必须定位精确定位领域的基础上,模板,然后检索数据。但现在,机器学习可以了解该文件的内容,识别文字,数据在哪个区域,并使用培训机制,以识别和提取更多,更准确的机。

我们可以在第四和第五层预见,人工智能将更多参与决策。我们会遇到在智能自动化功能,一些黑盒子,也没有人知道如何作出决定。我们需要更加完善的算法和智能技术,以确保事故驾驶汽车将不会导致误认。面对在第二级和第三级,而不是作为引起人们的关注的问题的第四和第五层。RPA电阻的06企业规模的扩大

现在很多公司在智能自动化方面做了很大的投入,企业级RPA也逐渐向着大型化。但整体上,大约在使用该公司的数台机器人的一半小于10个单位。这不是我们所期望的大型。一电阻值的大规模扩张的涉及到几个关键的原因:首先,一些机器人和自动化解决方案的早期过程中,有一个缺乏产品功能。这些机器人维修费用高和缺乏控制手段,不足以支撑企业规模扩张。

此外,该组织面临的容量问题,探索自动场景短缺。首先,它很容易找到自动化业务场景。但对于自动化持续需求是不容易被发现。

因此,我们建议企业自动化工作组,或卓越的机器人中心。一个团队的技术和业务人员。智能自动化技术专家,他们在自动化和人工智能领域的技术知识。业务人员的各部门了解企业现场,数字和人员需求。他们将共同设计,建立和维护数字劳动力解决方案。

这就是我们所说的联邦工作方法,智能自动化不仅需要技术和产品的较高水平,但还需要了解业务场景,业务专家需要痛点,在联合倾力打造的模型,价值生产,以确保有效的自动化解决方案出。云蔓延视图

挑战的规模远远超出想象,挑战也意味着机遇和价值。对于大型企业来说,RPA可以自动化的业务流程,对企业是一个非常重要的资产。这些标准化的流程,经常和自动化技术,自动化产品的重要价值。

RPA过程以及访问银行业务流程在企业内部可以提供经验和处理工具降水量为合作者,来帮助企业经验打造的RPA的私有化智囊团,能够快速实现公司分享经验内跨部门的自动化,以解决这个问题的内部规模。

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