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ロボティックプロセスオートメーション (RPA) が登場した当初、ロボットを使用することで、働く人々は日常の繰り返し業務から解放され、問題解決や付加価値の創出に集中できるようになりました。
AI の恩恵を受け、ロボットは新しいスキルを学習し続けていきます。AI を活用することでロボットは UI 要素と連携し、タスクの遂行、文書の読み取りと処理、自然言語を使用したコミュニケーション、そしてプロセスの分析と最適化の実行を可能にします。
人と同じレベルの精度で UI 要素を認識できるため、テクニカルセレクターや API を使用する必要性が減り、たとえソフトウェアをアップグレードしてもワークフローの信頼性を維持することができます。
請求書データの抽出や処理はもちろん、決まったテンプレートのない領収書や経費書類の処理といった非構造化データ (定型的に扱えないデータ) の新しい情報源にも対応可能です。
ユーザーの行動を観察することで、共通する業務やプロセスを自動的に発見し学習します。期待される ROI に基づき、特定したプロセスの中で自動化できる作業に優先順位をつけ、既存のデザインをベースにして、さらなる効率化を実現するロボットの設定を自動的に生成します。
入力されたテキスト、チャット、音声データの感情を分析・分類し、適切な作業担当チームに自動的に割り振ります。また、チャットボットや音声アシスタントを通じて寄せられたリクエストや操作を実行します。
わずか 3 ステップでワークフローに AI スキルを追加
UiPath Studio を起動
自動化ワークフローの中に AI スキルをドラッグ&ドロップ
AI スキルのパラメーターをカスタマイズ
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Hollard Group implemented machine learning, natural language processing, intelligent OCR, and analytics capabilities from Microsoft Cognitive Toolkit, IBM Watson, and ABBYY to process 1.5m emails per year.
Curo Fund Service augmented their 250 transactions/day price sourcing process with machine learning from Microsoft Cognitive Toolkit, and Accord.NET as well as analytics from IBM Watson, and optical character recognition with ABBYY.