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RPA+AI智能自动化:赋能6大应用场景

[RPA动态] 2021-09-22 来源:用户投稿 作者:RPA机器人

眼下,AI技术在企业中的应用仍处于初步探索阶段。而RPA则更加务实,被视为企业提升效率和生产力的驱动力,也因此成为AI落地的前沿阵地和融合器。


RPA与AI相结合,可通过NLP(自然语言学习)OCR(光学字符识别)、ML(机器学习)等技术,拓展软件机器人的工作范围,进一步释放自动化的潜力与价值。


越来越多的企业已清楚认识到,如同多年前的ERP、CRM、WorkFlow一样,RPA+AI正在被纳入到企业自动化策略之中,优化业务流程。


身处数字化时代,企业处理数据的速度、准确度正影响着其业绩和成果。RPA+AI释放自动化潜能,帮助企业降低成本、提高效率,最终提升企业在行业内外的竞争力。


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RPA+AI赋能6大应用场景


随着机器人流程自动化在各行各业的落地,RPA覆盖的场景也从基于规则的、简单任务自动化,扩展到需要AI能力的、复杂流程自动化。


相较于传统的RPA,经过AI加持的RPA在读取非结构化数据、助力决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更具优势。


财务场景:票据处理

门店销售的商品需要客户在商场付款台进行支付,完成支付后把第二联交回门店。商场和门店会定期通过POS机的刷卡记录进行结算。该流程中,门店要对系统里的销售记录和实际支付金额(即小票金额)进行对账,数据繁多,人工核对工作量大。


RPA+AI可实现财务票据自动处理。通过UiBot Mage识别电子版小票,抽取日期、销售金额等关键信息,并将识别好的信息与系统里的销售记录进行对账。


即使一张小票内含有多件商品的销售记录(如6张小票对应10条销售记录),RPA+AI机器人也能准确进行对账。


人工只需处理极少数没有对齐的账目即可,极大减少了人工核对的工作量。


法务场景:合同信息抽取

合同文本是一种典型的非结构化数据,一般需要人工将结构化信息录入到合同管理系统中。即使用传统的“OCR识别+信息提取”,也只有约75%的平均识别准确率,而且需要编写大量规则来进行信息抽取。


通过RPA+AI,能够智能抽取合同名称、甲方乙方、标的、金额等关键信息。


某公司法务部门要处理3份模板和内容完全不同的合同(纯文本、文本+表格、文本+图片、横版、竖版),人工处理耗时费力。


UiBot Mage通过文档识别和表格识别来分析图片内容,自动提取合同中的要素信息,为合同管理流程提供开箱即用的解决方案,不仅可节省企业人工成本,也能降低人工操作失误带来的风险。


银行场景:开户表格处理

某银行每天要处理3000张用户手工填写的开户表格,需要员工手工输入3000次表格数据。


随着RPA在银行业的普及,通过RPA机器人可自动处理500张表格。但由于用户手动填写不够规范,还有2500张表格需要人工处理。


加入AI能力后,RPA机器人可大幅度提高理解能力,3000张开户表格中,能够自动处理2800多张,不但精度高,而且更高效。余下需要人工处理的表格不足十分之一。


金融场景:KYC流程

KYC(Know Your Customer)即“核实客户信息”,是金融行业重要的合规流程。银行、保险、证券等机构需要通过收集客户数据,核实客户身份背景,验证客户信息来全面了解自己的客户。


这些客户信息大多来自不同文档,不同系统平台。员工手动处理数据进行验证需要花费至少一周的时间。


RPA+AI可自动识别读取数据,跨系统收集客户信息,并通过预先设定的参数对客户信息进行验证、审核,过滤可疑的欺诈者。员工只需花费几分钟就能完成核实验证工作,不仅提高处理效率,还能节省大量时间。


政务场景:综合窗口高频事项受理

RPA+AI是助力一网通办快速连接的重要技术手段,帮助连通不同政务部门的系统平台,打通数据共享,让业务流程变得更便捷更高效,赋能政府数字化转型。


以“污水排入排水管网许可证核发备案”服务事项为例:整个业务流程需要处理的信息量大且容错率低,每天需要重复操作60多遍,耗时费力。


在RPA+AI的帮助下,窗口工作人员只需要输入申请单位的信用代码,机器人则自动查找所需信息完成录入后进行打印,并在工作人员核定盖章后自动扫描和分类归档,整个流程2分钟即可完成,且速度恒定,出错率低。


电力场景:智能用电流程

在各电网公司大力建设智能用电流程规划中,RPA+AI适用于用电报装资料审核和录入,用电数据监控、电费催收,对用电投诉进行自动处理,用电智能客服等流程环节,实现对整个用电过程的科学统计,让终端用户能够方便快捷地用电。

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