Преодоление проблем обработки контента в RPA: проверенные стратегии экспертов

Как компании могут преодолеть эти проблемы RPA? Роботизированная автоматизация процессов, созданная для имитации цифровых ассистентов сотрудников, известна своей полезностью для оптимизации бизнес-операций без увеличения затрат и снижения человеческих ошибок. Однако программное обеспечение RPA само по себе имеет подводные камни при обработке контента из-за несовместимого интеллекта.

Однако есть способы преодолеть эти недостатки, как раскрыли пять экспертов в этой области.

Дополнительная интеграция

Один из способов преодолеть недостатки обработки контента — комбинировать другие интеллектуальные технологии и интегрировать их в систему.

«Технология RPA в основном используется для автоматизации процессов на основе правил и имитации человеческих действий, таких как обработка счета-фактуры и ввод данных в системы SAP или Oracle из таблицы Microsoft Excel», — объяснил Гопал Рамасубраманиан, старший директор по интеллектуальной автоматизации и технологиям в Cognizant.

«Однако, когда речь идет об обработке контента в документах, возникает необходимость в дополнительных технологиях умного ввода, объединяющих оптическое распознавание символов (OCR), обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), чтобы иметь возможность извлекать метаданные из документов и автоматизировать обработку.

Контент может быть разных типов: структурированный/печатный, структурированный/рукописный, неструктурированный/печатный и неструктурированный/рукописный. Извлечь структурированный контент с помощью стандартных технологий OCR довольно просто. Однако извлечение неструктурированного контента представляет сложность, и все чаще мы видим внедрение технологий NLP и машинного обучения для решения этой проблемы».