RPA结合AI实施的两个成功案例

机器人过程自动化(RPA)和人工智能(AI)本身就是非常有用和有用的技术:虽然RPA可以简化重复的,基于规则的业务流程,但AI算法可以管理需要更复杂的决策和分析的业务任务。实际上,这两种技术在一起实施时更加强大。RPA与这种“智能”技术的融合即将出现,并为工作场所自动化的未来描绘了一幅乐观的画面。

利用这种合作关系,企业将能够依靠单一的软件解决方案来帮助制定复杂的决策并提高业务灵活性,这是在当今竞争激烈的市场中取得成功的关键因素。让我们来看看两个真实的故事,看看全球咨询公司和保险公司如何利用UiPath的企业RPA平台与AI技术相结合来提高效率。

RPA和NLP在全球财务审计交付中的应用

全球审计,税务和咨询咨询公司的交付中心为其最终客户执行季度和年度审计。审计过程非常复杂,涉及多个子流程,包括运行基础和交叉基础,检查内部一致性,重新计算资产负债表以及执行上一年的结算。所需的工作最初是手动驱动的,非常耗时。更重要的是,处理逻辑纯粹基于判断,预先定义的规则适用于输入财务报告。

UiPath的企业RPA平台现在可以自动完成审计交付所需的许多活动,包括监控10 K和10 Q, 基础和交叉基础,检查内部一致性,重新计算资产负债表和上一年的关系。利用斯坦福大学的自然语言处理(NLP)功能,UiPath机器人通过标准化业务流程逻辑和验证表格和叙述中的数据,为财务报告的自动化做出贡献。机器人处理 文本内容,利用PDF提取引擎提取表格,并执行原始资产负债表和其他财务数据的验证。

精度提高85%

节省了54,000小时的工作

通过这种RPA-AI联合解决方案,这家全球咨询公司每年可以节省54,000小时的工作时间,实现45%的审计流程自动化,并且与公司之前设法达到的25%的改进相比,准确度提高了85%。使用IBM Watson。

自动化复杂的非常规保险活动

作为南非最大的私营保险集团,Hollard每年从其经纪商处收到150万封电子邮件。为了处理每项保险索赔,必须对这些电子邮件及其附件的内容进行解释,分类和处理。困难主要与积压的未处理索赔以及维持服务水平协议(SLA)和特定监管和法规条款的遵守有关。

Hollard向智能解决方案提供商LarcAI求助,以简化这种复杂的非常规活动,他们选择UiPath作为其独特的开放式架构,允许集成端到端自动化所需的AI服务。实施的解决方案包括机器学习(ML),自然语言处理(NLP),智能光学字符识别(OCR)以及Microsoft,IBM Watson和ABBYY的分析功能,这些功能都融入了UiPath的企业RPA平台。

UiPath机器人现在可以在上下文中访问和解释入站电子邮件的内容,对所需文档进行分类和排序,并将相关数据输入相关数据库。机器人还与人员交互以执行特定指令并提供完成确认。

处理速度提高600%,每笔交易成本降低91%

随着现在新的索赔实时处理,自动化消除了Hollard积压案件并将交易成本降低了91%。机器人的超出人工精度还可确保满足所有合规要求。UiPath机器人可以自动处理98%的情况并以600%的速度处理它们。由于这些变化,Hollard还能够实现员工经纪人关系的大幅改善。 在 这里阅读整个故事。

我们到了吗?

强大的RPA和AI用例开始浮出水面,尽管采用的是早期阶段。人工智能成本高,风险大,许多高管仍然是一个陌生的话题。麦肯锡公司(McKinsey&Company)表示,只有20%的企业在规模或业务的核心部分使用人工智能技术。RPA可以提高这些低采用率吗?

UiPath的AI方法

UiPath的AI方法是双重的。我们与合作伙伴共同构建并将AI功能集成到我们的产品中。

UiPath的核心是我们的人工智能计算机视觉,我们已经花了十多年的时间来完善它。计算机视觉使我们的机器人能够以极其精确的方式检测屏幕元素,使得UiPath比其竞争解决方案更快地实施,这是Citrix环境中成倍增加的显着优势。

我们还致力于将机器学习和自然语言处理整合到我们的产品中,以增强UiPath机器人的功能,以处理相对简单的业务异常和其他非结构化数据。

我们计划将RPA作为将更多AI引入客户组织的主要途径的另一种方式是通过合作。由于没有“通用AI”这样的东西,专业公司会开发出无数种特定的AI应用程序。我们的目标是提供这些和我们平台之间的易于集成,并创建一个交换空间。可以共享解决方案和最佳实践的地方

对于上述所有方面,我们在全球有人值守和无人值守的机器人操作方面拥有最重要的研究和开发承诺。

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