企業がRPAのコンテンツ処理の欠点をどのように克服できるか

企業はこれらのRPAの課題をどのように克服できますか？

従業員のデジタルアシスタントに似せて構築されたロボットプロセス自動化は、人的エラーを減らしながら、コストを増やすことなくビジネスオペレーションを合理化するのに役立つことが知られています。ただし、インテリジェンスに互換性がないため、コンテンツ処理に関しては、RPAソフトウェアだけに落とし穴があります。

ただし、この分野の5人の専門家が明らかにしたように、これらの欠点を克服する方法があります。

追加の統合

コンテンツ処理の欠点を克服する1つの方法は、他のインテリジェントテクノロジーを組み合わせて、それをシステムに統合することです。

「RPAテクノロジーは主に、ルールベースのプロセスを自動化し、請求書の処理やMicrosoft ExcelスプレッドシートからSAPまたはOracleシステムへのデータの入力などの人間の行動を模倣するために使用されます」と、Cognizantのインテリジェント自動化およびテクノロジー担当シニアディレクターであるGopalRamasubramanianは説明します。 。

「ただし、ドキュメント内のコンテンツの処理に関しては、光学式文字認識（OCR）、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）を組み合わせて、メタデータを抽出できるようにするための追加のスマートインテークテクノロジーが必要です。ドキュメントを作成し、処理を自動化します。

「コンテンツには、構造化/印刷、構造化/手書き、非構造化/印刷、非構造化/手書きなど、さまざまな種類があります。標準のOCRテクノロジーを使用して構造化コンテンツを抽出するのは非常に簡単です。ただし、非構造化コンテンツの抽出には課題があり、それに対処するためにNLPと機械学習テクノロジーの採用がますます増えています。」

デラウェア州のRPAスペシャリストであるArpitOberoi氏は、次のように述べています。この進行中の問題を克服するために、組織はデータをより構造化されたデータセットに調和させ、可能であればAIとRPAを組み合わせて、コンテンツ処理を最適化または自動化することもできます。」

サードパーティの関与

UiPathのプロフェッショナルサービスEMEAのバイスプレジデントであるAndrewRaynerは、RPAと組み合わせたサードパーティアプリケーションの必要性を説明することで、追加の統合をテーマに続けました。

「歴史的に、RPAテクノロジーはサードパーティのアプリケーションと統合してコンテンツ処理を支援することができました」とRayner氏は述べています。 「たとえば、多くのOCRベンダー（Abbyy、IBMなど）は直接統合されており、半構造化または構造化されたドキュメントを分類して認識できます。

「UiPathでは、ドキュメントの理解に多額の投資を行い、パターンマッチング、テンプレート作成、機械学習などのさまざまな手法を適用して非構造化および半構造化ドキュメントタイプを処理する柔軟性を備えた、「すぐに使える」ソリューションをお客様に提供しています。 。

「コンテンツ処理についてより広い視野で考えると、これはハイパーオートマティゼーションにうまく機能します。これで、人間がループに参加する長時間のワークフローが可能になり、ロボットと人間の両方がトランザクションでシームレスに作業できるようになりました。

「ユーザーインターフェースまたはAPIを介してコンテンツを処理するためのアプリケーション接続に関して大きな進歩があり、RPAとMLの導入により、ロボットは感情を分類、理解し、構造化されていないコンテンツの次善のアクションを提案できるようになりました。」

注意してツールに投資する

追加のソフトウェアからの支援を求める必要性は有効ですが、組織は過剰な支出に注意し、投資するツールが明確で特定の目的のためのものであることを確認する必要があります。

NexBotixのCEOであるChrisPorterは、次のように述べています。「企業には、ドキュメント、メール、または調整用の支払いデータなど、構造化されていないシステムベースのデータなど、組織全体でさまざまな形式の非構造化データが多数あります。 「これにより、構造化されたルールベースのデジタルプロセスしか処理できないRPAに問題が発生します。

「お客様がこれらの欠点を克服するには、いくつかの異なる方法があります。 1つは、ドキュメントからデータを抽出できるOCRツールのようなカスタマイズされたポイントソリューションを購入するか、ワークフローツールに投資してロボットと人間のオーケストレーションを支援するか、Googleから機械学習を購入して、彼らの複雑な文書。これらのツールは、厳しいパラメータの範囲内で、非常に狭い一連の問題を解決するように設計されています。

「しかし、これらにはそれぞれ独自の技術的課題があります。これらのプロジェクトの1つに着手するときは、かなりのコストに直面します。さらに、各イニシアチブをサポートするための適切なスキルと技術が必要です。特定のニーズに合わせて効果的に購入しているため、各ユースケースは個別のプロジェクトとして扱う必要があります。組織内にさまざまな種類のデータがあり、このレベルの非構造化データを持つさまざまなプロセスがたくさんある場合は、毎回やり直して、個々の問題を解決するための適切なソリューションを購入する必要があります。

「重要なのは、適切なテクノロジーを適用して適切な問題を解決することですが、ビジネス価値に焦点を当てたスケーラブルな方法でそれを行うことです。たとえば、既製の請求書処理があり、再利用可能なコンポーネントを活用し、買掛金のエンドツーエンドのビジネスプロセスを自動化することで、どの企業にも実装できます。それを構築し、お客様のために機能させるために、私たちはすでに大変な作業を行っています。」

コンテンツインテリジェンス

コンテンツ処理に関するRPAの欠点を克服する最後の方法は、追加の機能を実装することです。

ABBYYのグローバルバイスプレジデントであるNeilMurphyは、次のように説明しています。「RPAの最大の課題は、請求書、電子メール、フォーム、領収書、通信などの非構造化コンテンツを処理できないことです。ただし、企業はこれを克服することができます-そしてそうします-。

「必要なのは、非構造化コンテンツの分析、理解、処理などのコグニティブ機能を追加することでRPAボットをよりスマートにするコンテンツインテリジェンスの「スキル」です。組織は、これらのコンテンツインテリジェンススキルを、使いやすいノーコードまたはローコードソリューションで展開できます。これにより、スタッフは、膨大な数のドキュメントを処理できるRPAボットを構築できます。

「すでに、このようなアプローチによって参入障壁が取り除かれる、あらゆる規模のビジネスで採用が見られています。これがイノベーションを推進しています。一部の企業は現在、これらのスキルを組み合わせて、複雑なユースケースの高度な認知的理解を提供しています。顧客のオンボーディングは良い例であり、身分証明書やオンボーディングフォームから銀行の明細書や住所の証明まで、処理する必要のあるドキュメントが多数あります。」