Infuser RPA Avec Apprentissage Machine: Un Medley puissant

Partie 5 de la série « Intelligent RPA » a sur l'évolution de l'automatisation des processus robotiques et son impact potentiel sur la transformation numérique

L'automatisation des processus robotiques (RPA) est probablement la plupart du temps terme en vogue dans le monde numérique . Et c’est pour une bonne raison. RPA est une technologie innovante qui automatise les processus métier à l'aide de robots logiciels effectuant des tâches fastidieuses et répétitives – la susceptibilité aux erreurs est égale à zéro.

Imaginez la magie!

Grâce aux robots, l'employé humain n'a plus à perdre de temps dans des activités angoissantes, chronophages et manuelles. Il en résulte des employés soulagés et heureux, disposant de plus de temps pour les tâches vraiment importantes, de résultats améliorés, ajoutant une touche supplémentaire de valeur au stress quotidien de vos employés.

Il n'est pas étonnant que RPA se soit déjà avéré être un moteur intelligent et efficace pour favoriser la transformation numérique dans les entreprises en augmentant la productivité, en réduisant les coûts et en aboutissant au final à la croissance des revenus et des activités. Par conséquent, RPA est plus qu’un mot à la mode, c’est aussi pourquoi on s’attend à ce que la taille de son marché atteigne 3,97 milliards de dollars d’ici 2025 .

Pour une analyse approfondie de «Qu'est-ce que RPA? précédents blogs de la série « Intelligent RPA ".

Niveau suivant: rendre RPA intelligent

Nous avons donc appris que les robots numériques automatisent les tâches répétitives et routinières, augmentant ainsi considérablement la productivité, ainsi que la productivité des employés et des clients. satisfaction.

Cependant, ces robots ne sont pas en mesure de tirer des conclusions de leurs actions; ils ne sont pas «intelligents». C'est là qu'intervient l'apprentissage machine (ML).

La connexion entre apprentissage machine et RPA est utile chaque fois que l'automatisation des activités est poursuivie de manière intégrée et stratégique. Pour pouvoir automatiser les processus métier de manière efficace, orientée vers l’avenir et stratégique, il est essentiel de combiner ces deux technologies. bot capable d'analyser, de comprendre et de tirer des conclusions à partir de données structurées et non structurées. Cette symbiose puissante est donc capable non seulement de traiter, mais bien d'utiliser de données . Cette nouvelle RPA intelligente intelligente analyse les données avant de les utiliser, apprend continuellement à partir des données, devient de plus en plus intelligente au fil du temps, prend des décisions intelligentes en fonction des apprentissages précédents.

ML est particulièrement utile chaque fois qu’une grande quantité de données doit être traitée, analysée, comparée et structurée. Alors que ML couvre la tâche de penser et d’apprendre, RPA est exécuté. Des fonctionnalités telles que la reconnaissance d’image et de la parole ou l’extraction d’informations de documents, par exemple, sont utilisées dans RPA, par exemple

Un exemple concret: l’automatisation de la comptabilité fournisseurs

Prenons une analyse de rentabilité très courante. Chaque jour dans le monde, des millions de comptables reçoivent des factures de leurs fournisseurs les informant des paiements à effectuer.

Il y a trente ans, ces documents étaient imprimés sur du papier fabriqué à partir de bois et d'eau, même dans des enveloppes. agent postal.

Aujourd'hui, grâce à la transformation numérique, les factures parviennent au comptable sous forme de fichiers PDF joints à un courrier électronique. Quelle amélioration!

La mauvaise nouvelle est que le processus reste inchangé

• Le traitement des factures prend beaucoup de temps et représente une tâche fastidieuse pour les comptables.

• Ces employés hautement qualifiés doivent investir des sommes considérables. du temps de travail pour lire les factures et sélectionner et extraire manuellement les informations pertinentes, telles que le nom du fournisseur, le numéro de facture, le montant total à payer, la date de paiement, etc.

• Après avoir extrait manuellement les données, les employés ouvrent le module de comptabilité dans l'application ERP de votre organisation, entrez les données dans un formulaire, puis cliquez sur un bouton pour valider l'entrée.

Fin du jeu. Si on peut appeler ça un jeu. Le traitement manuel d'une facture prend quelques minutes par facture… pour des millions de factures par jour dans le monde.

Alors, que peut simplifier ce processus? Facile – automatisez autant que possible à l'aide de RPA intelligent!

Comment?

• Lors de la première étape du processus, un robot RPA ouvre la boîte de réception du comptable et identifie les courriels relatifs aux factures avec un document joint. 19659020] Le bot prend la pièce jointe du courrier électronique dans la boîte de réception du comptable, la lit et l'envoie à une application intelligente de ML, appelée fournisseurs, où le document est traité et les détails de la facture sont obtenus.

• L'application utilise les capacités ML formées pour traiter chaque type de facture, de n'importe quel type d'entreprise dans le monde; extraire automatiquement les données; et le restituer au bot RPA.

• À la dernière étape, le bot crée la facture fournisseur dans le système, où tous les travaux en cours peuvent être surveillés par l'employé (en raison de la planification par le bot RPA).

Fin du jeu. Oui, pour un bot RPA utilisant des fonctionnalités ML, ce processus est un jeu simple et rapide, ne prenant que quelques secondes par facture. Et plus que cela, il est exempt d'erreurs humaines.

Multipliez maintenant une minute par les millions de factures envoyées quotidiennement dans le monde entier, et vous pouvez imaginer le retour sur investissement généré par la combinaison intelligente des technologies RPA et ML. Cette combinaison libère en fin de compte le temps dont disposent les employés pour qu'ils puissent se consacrer à des tâches qui comptent vraiment.

Combler le fossé entre les universités et l'industrie

Alors que SAP a plusieurs cas d'utilisation de machines comme celui-ci, une recherche continue est le moteur des progrès dans ce domaine. L'équipe de recherche de SAP ML se concentre sur la résolution de problèmes difficiles de ML avec des applications pratiques dans plusieurs domaines, tels que le texte, les images ou la vidéo. L'accent est mis sur les techniques de blanchiment générique génériques susceptibles d'avoir une incidence sur un grand nombre de cas d'utilisation commerciale dans les domaines des finances, des achats, de la logistique et de la gestion des voyages. expertise et contribue activement au développement continu de solutions de BC et d’apprentissage en profondeur. Une fois prêts, les modèles ML peuvent devenir de nouvelles solutions d’entreprise ou renforcer les solutions existantes de SAP.

Pour plus d’informations

Cet article a été initialement publié sur le blog de SAP Analytics. Cette version adaptée est republiée avec l'autorisation du .

Écoutez la retransmission de notre webinaire «Voies vers l'entreprise intelligente» mettant en vedette Phil Carter, analyste en chef chez IDC, et Dan Kearnan de SAP, Gingembre au gingembre