デジタル化された企業の次のステップであるインテリジェント オートメーションは、人工知能やその他のスマート ツールを使用してビジネスのさまざまな業務を自動化することです。その利点とビジネスでの使用は世界中で認められています。
インテリジェント オートメーションとは次のようなものです。
目次
- インテリジェントオートメーションとは
- インテリジェント オートメーションは RPA やハイパーオートメーションとどう違うのですか
- インテリジェント オートメーションの仕組み
- インテリジェント オートメーションのメリット
- インテリジェントオートメーションの応用
- 企業でのインテリジェント オートメーションの導入
- インテリジェントオートメーションのためのナノネット
- 取り上げる
インテリジェントオートメーションとは
インテリジェント オートメーションとは、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、インテリジェント文字認識 (ICR)、自然言語処理 (NLP)、プロセス マイニング (PM)、データ マイニング (DM) などのインテリジェント テクノロジを使用して、すべてのビジネス活動における自動学習と適応を可能にする、相互接続された相互運用可能なプロセス。
インテリジェント オートメーションは、時間のかかる労働を排除し、チャットボットなどのアプリケーションを通じて人間とテクノロジーの間に効率的なインターフェイスを作成し、使用するにつれて進化します。 AI の継続的な学習の側面により、運用に対する潜在的なリスクと脅威を正確に予測してフラグを立てることが可能になり、その結果、適切なタイミングで自動修復と軌道修正をトリガーすることができます。
インテリジェント オートメーションは RPA やハイパーオートメーションとどう違うのですか
インテリジェント オートメーションの詳細に入る前に、インテリジェント オートメーション、RPA、ハイパーオートメーションの基本的な違いを理解することが重要です。
- RPA はインテリジェント オートメーションのサブセットです。これは、人間の行動をエミュレートする調整されたアクティビティを通じて、日常的で反復的な予測可能なタスクを自動化するために使用されます。回転椅子のデータ入力などの時間のかかる作業が不要になります。それはルールによって動かされます。
- インテリジェント オートメーションとは、人工知能ツールを使用して、ある程度の推論、分析、判断、意思決定を必要とする高機能タスクを処理することです。これは AI によって駆動され、ハイパーオートメーションのサブセットになります。
- ハイパーオートメーションは、企業のシステム、データ、プロセスを統合する共通のプラットフォームを作成するために、複数のプロセスにサービスを提供するさまざまな自動化ツールを相互接続することです。
インテリジェント オートメーションの仕組み
インテリジェント オートメーションには、複数の機能を提供する次のツールが 1 つ以上含まれています。
1. インテリジェントなデータキャプチャ
データはそれに基づいて構築されます シャーロック・ホームズのせっかちな叫び声、企業のレンガを作る粘土。デジタル形式でのデータの自動キャプチャとその分類と論理エンティティとしての保存は、データを認識できるインテリジェントなプロセスに依存します。 OCR および ICR プロセスでは、さまざまなソースからデータをスマートにキャプチャするために AI および ML ツールをますます活用しています。
インテリジェント オートメーションの一部である効果的なインテリジェント キャプチャ ソリューションは次のことを行います。
- 構造化データ、不十分な構造化データ、および非構造化データを抽出します。
- 複数のソースからデータをプルします。
- 抽出したデータを事前に設定したルールに従って分類します。
- 他のユーザーにもデータを利用できるようにする
2. インテリジェント・プロセス・オートメーション (IPA)
効率的で成功している企業は、予測可能な手順に従い、(ほぼ)予測可能な結果をもたらすプロセスを構造化しています。このようなプロセスは簡単に自動化でき、中間ステップでの手動による遅延によって引き起こされるボトルネックを取り除くことができます。インテリジェント プロセス オートメーション (IPA) は、このような明確に定義されたプロセスを支援するテクノロジーの集合体です。
インテリジェント プロセス オートメーションには通常、デジタル プロセス オートメーション (DPA)、ロボット プロセス オートメーション (RPA)、および人工知能 (AI) が含まれます。
- デジタル プロセス オートメーション (DPA) は、ビジネス プロセス管理の実践から派生したもので、企業のさまざまな業務を自動化し、ワークフローを最適化します。これには通常、人事、管理、販売、マーケティングなど、人間との対話を伴うタスクの自動化が含まれます。多くの場合、顧客、ベンダー、その他の関係者などの外部ユーザーが関与し、より良いユーザー エクスペリエンスの作成に役立ちます。 DPA の使用例としては、自動バックグラウンド チェック、複数のアプリケーション間でのデータ転送 (ERP と注文システム間など)、ログイン資格情報の生成、アカウントの設定、自動電子メール アナウンスなどが挙げられます。
- ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、あらかじめ決められた一連のルールに従って、時間と労働集約的な反復タスクを自動化することです。 RPA は、大規模で複雑なプロセスの一部である小規模なプロセスを自動化するために使用されます。 RPA は、請求書から情報を抽出して ERP に入力する際によく使用されます。
- 人工知能 (AI) には、ML、NLP、コンピューター ビジョンなどのテクノロジーが含まれており、利用可能なデータに基づいてシステムが分析、推論、判断、決定を行うことができます。これは、データのパターンを認識し、過去の決定から学習して、よりインテリジェントな選択を行うことによって行われます。
3. インテリジェントなコミュニケーション管理
コミュニケーションはビジネスの重要な側面であり、内部のやり取りだけでなく、外部のベンダー、クライアント、顧客とのコミュニケーションも含まれます。インテリジェント ツールは、第 1 レベルの顧客サポート (チャットボットなど)、コンテンツ作成、危機管理、戦略開発に至るまでのアプリケーションのコミュニケーション管理にますます採用されています。これも OCR、音声認識、NLP、ML などの複数のツールを活用します。
4. インテリジェントなデータ管理
ビッグデータの時代では、すべてのビジネス情報を構造化データベースに収集することは時代遅れです。 AI および ML ツールは、データベース テーブル内のデータを単に分類するよりもインテリジェントにデータを管理できます。インテリジェントなデータ管理では、ビジネス インテリジェンス (BI)、オンライン分析処理 (OLAP)、クラスター分析、ネットワーク分析、データ マイニング、NLP、ML、クラウド コンピューティングなど、さまざまな運用分野のツールを使用します。業務運営のさまざまな分野で、ストレージ、セキュリティ、分析、意思決定を向上させるための効率的な情報プラットフォームを提供します。
インテリジェント オートメーションのメリット
コスト削減
企業の日常的で労働集約的な活動にインテリジェント オートメーションを使用すると、大幅なコスト削減が可能になります。マッキンゼーは、年間賃金総額で 45 兆ドルに相当する現在の有料活動の 2% が、AI ツールを使用して自動化できる可能性があることを示しました。さらに、冗長で自動化可能なタスクを手動で実行すると企業の生産性が低下し、生産性の低下により雇用主は年間約 1.8 億ドルの損失を被る可能性があります。
時間の節約
部門や仕事の性質に関係なく、反復的で日常的な手動のビジネス プロセスの多くは、多くの時間を消費します。たとえば、低レベルの自動化可能なタスクは、IT 部門の時間の 30%、AP 部門の時間の 47%、人事および給与部門のスタッフの時間の 75% を消費すると報告されています。これは当然、時間の遅れやそれに伴うペナルティをもたらし、チームや会社の生産性に波及効果をもたらします。インテリジェント オートメーションは、企業の日常業務におけるこのような遅延やボトルネックを回避するのに役立ちます。
エラーの削減
人間が冗長な作業を行う場合、10 ステップごとに 100 回のエラーが発生する可能性があると言われています。人間の脳は反復的な動作による疲労によって機能不全に陥る可能性がありますが、実際、インテリジェント オートメーションでは深く継続的な学習プロセスが関与するため、パフォーマンスが向上します。インテリジェント オートメーションはエラーを排除するだけでなく、スマート分析を通じて問題やボトルネックを予測する可能性を高め、早期解決に役立ちます。
透明性
インテリジェント オートメーションは、プロセスとデータの管理を一元化することで、組織全体に分散したビジネス機能を論理的に統合しながら、全体的な透明性を高めることができます。インテリジェント オートメーションでは、セキュリティ対策と情報の追跡可能性を設定することもできるため、関連する規制へのコンプライアンスが向上します。
リスクへの備え
パンデミックの時代に、世界中の企業によるインテリジェント オートメーションの導入が大幅に増加したことが判明しました。製品および/またはサービスの約 55% は、 発見 2020年35月時点で完全または部分的にデジタル化される割合は、2019年28月の2018%、800年は20%でした。調査対象となったXNUMX人の経営幹部のうち半数近くが、パンデミック中に自動化の導入を「適度に」加速させ、約XNUMX%が「大幅にデジタル化が進んだ」と報告しました。 ” 自動化。インテリジェント プロセス オートメーションは、人員削減、リモートワーク、デジタル連携でビジネスを継続するための重要なバックボーンとなっています。
運用の一貫性
さまざまなインテリジェント オートメーション ツールを企業内のより大規模なハイパーオートメーション プラットフォームに統合する機能により、データの一貫性の欠如が強化され、プロセスの障壁が排除されます。
インテリジェントオートメーションの応用
調達して支払う (P2P)
調達から支払いまでのプロセスは、反復的で時間のかかるタスクが存在するため、インテリジェント オートメーションに最適です。ベンダー管理、請求書管理、複数のソースやベンダーからの支払い詳細により、複雑な手動管理が必要になります。取引量が増加し、現代ではペーパーレス取引やオンライン取引がより重視されているため、P2P サイクルのインテリジェント オートメーションが企業にとって重要になってきています。 P2P プロセスのインテリジェント オートメーションは、購入プロセスを合理化し、紙の乱雑さを減らし、請求書ルートの透明性を高め、時間と費用を節約し、従業員の生産性を向上させ、ベンダーとの関係を改善します。
見積から現金まで (Q2C)
Q2C は P2P プロセスの逆の機能です。後者が企業による製品/サービスの調達に関連付けられているのに対し、Q2C は企業による製品/サービスの販売を扱います。インテリジェント オートメーションによって強化された Q2C プロセスにより、迅速かつ信頼性の高いキャッシュ フロー、注文の履行、効果的な請求書管理が保証されます。インテリジェント オートメーションの恩恵を受ける Q2T の具体的なタスクには、注文処理、新規顧客のオンボーディング、アカウント プロビジョニングなどがあります。
従業員管理
組織内での従業員のオンボーディングとオフボーディングは、特に組織がそのコンピテンシーによって定義される重要な規模を超える場合、退屈なプロセスです。従業員の事務処理の管理、残りの給与と経費の支払いの処理、会社財産の安全な返還の確保などは、オフボーディング プロセスのアクティビティの一部であり、最適に行われないと会社に損害を与える可能性があります。従業員の入社、雇用事務、人事管理などの新人研修活動は、従業員の士気と忠誠心を維持する上で重要です。インテリジェント オートメーションを使用すると、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) や従業員とのコミュニケーションの自動化 (つまり、自動ウェルカム メール) を通じて、履歴書や従業員記録などの文書から情報を電子的に取得できます。
顧客管理
Gartner による 2018 年のカスタマー エクスペリエンスの調査では、「新たなマーケティングの最前線」が挙げられています。顧客管理から人間を排除することは、ビジネス上の賢明な動きとはみなされませんが、インテリジェント オートメーションは、第 XNUMX レベルのコミュニケーションのための補助ツールとして使用できます。インテリジェント オートメーション チャットボックスは時間を節約し、顧客に XNUMX 時間の接続を提供します。会話のトピックを識別して分類し、その後適切な人間のエージェントにルーティングすることができます。
在庫管理
在庫管理プロセスには、作業指示書の生成、請求書の作成、出荷などのアクティビティが含まれます。企業が業務を拡大したり、業務のオムニチャネルに移行したりするにつれて、AI は複雑なバックオフィス プロセスを合理化し、サプライ チェーンのブロックを防ぐことができます。
マーケティング
現在、マーケティングはオムニチャネル活動となっており、ソーシャル メディアが可視性を高める上で重要な役割を果たしています。マーケティング コンテンツ (コンテキスト固有の広告を含む) の自動作成と投稿は、企業へのリーチと可視性を高めるのに役立ちます。
企業でのインテリジェント オートメーションの導入
ウォルター・リップマンは、最高のマシンであっても主導権を与えることはできないと述べました。イニシアチブは企業の背後にある人間から生まれなければなりません。
ビジネスにおけるインテリジェント オートメーションの導入は、技術ツールを変更するという簡単な問題ではありません。それには、企業のコアコンピタンス、ビジネスニーズ、ビジネス運営の基本的なアプローチの変化を深く理解する必要があります。したがって、計画はインテリジェント オートメーションを導入するための重要な前提条件です。
企業のポートフォリオにインテリジェント オートメーションを導入するための重要な手順は次のとおりです。
- 計画: インテリジェント オートメーションから恩恵を受けるプロセスは何ですか?これに答えることは、インテリジェント オートメーションによって約束された価値を提供するために不可欠であり、インテリジェント オートメーション ツールを安定化、標準化、最適化、運用するためのベースラインとして機能します。
- ツールの評価: 業界のさまざまなセグメントにサービスを提供できるさまざまなインテリジェント オートメーション ツールが市場で入手可能です。予算の制限、提供される機能、サービスの提供は、インテリジェント オートメーション ツールを選択する前に評価すべき重要な要素の一部です。
- インテリジェント オートメーション ソリューションのインストール: ツールを選択すると、ツールが提供する支援を受けてインストールされます。企業の活動やニーズの要件に合わせたインテリジェント オートメーション ツールの変更や適応は、ここでは重要な側面であり、インストール前にソリューション プロバイダーと話し合う必要があります。
- トレーニング: 会社が採用するインテリジェント オートメーション ソリューションのすべての関係者は、インテリジェント オートメーションを操作/管理するためのトレーニングを受ける必要があります。最新の状態を維持するには、トレーニングを定期的に更新する必要があります。
- パフォーマンス監査: Intelligent Automation ツールを完全に導入した後でも、システムが企業のニーズに従って実行されていることを確認するために、定期的なパフォーマンス監査が必要です。このような監査は、業界および同業グループのベンチマークと一致する特定のパフォーマンス指標を使用して実行する必要があります。これらの監査は、社内の専門家、またはプロバイダーによってそのようなサービスが約束されている場合はプロバイダーによって実行されます。
インテリジェントオートメーションのためのナノネット
Nanonets は、OCR、AI、ML 機能を活用して、PDF ドキュメント、画像、スキャンされたファイルから非構造化/構造化データを自動的に抽出するインテリジェント オートメーション ソフトウェアです。 Nanonets の自動化は、非構造化データをそれほど困難なく処理し、AI は一般的なデータ制約も簡単に処理します。 Nanonets AI は、再作業や改訂を最小限に抑えながらドキュメントを処理しながら、高い精度も保証します。
Nanonets をインテリジェント オートメーション ソリューションとして使用する具体的な利点は次のとおりです。
- 複数のデータ型を使用できる柔軟性
- 特定のニーズに合わせたモデルのカスタマイズ性とカスタム トレーニング
- ビジネス活動への適合性を高めるための ML エンジンの動的学習
- 後処理の必要がないため、従業員はより良い活動に時間を費やすことができます。
- ディープラーニングとオブジェクト検出技術は、テキストの認識と抽出に影響を与える一般的なデータ制約を克服します。
- 開発者の社内チームは必要ありません
取り除く
インテリジェント オートメーションはビジネス管理の未来です。インテリジェント オートメーション ソリューションは、利益と生産性を向上させ、顧客満足度を高め、収益を向上させ、従業員の士気を高めることができます。インテリジェント オートメーションを日常的なビジネス管理慣行の一部として統合すると、視覚化、ワークフローの自動化、ノーコード/ローコード ツールを支援できるため、デジタル化が進むビジネス世界で企業の競争力を維持できます。
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