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BI utilisant l'automatisation cognitive

Services d’automatisation cognitive de Zuci

Zuci a été à l’avant-garde de la résolution de problèmes commerciaux à l’aide des technologies d’IA, de ML et de vision par ordinateur avec Robotic Process Automation. Nous transformons les tâches non structurées en tâches basées sur des règles et structurées, ce qui permet une automatisation d’entreprise de bout en bout, grâce à notre expertise en automatisation cognitive.

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De nombreuses données non structurées sont disponibles. Robotic Process Automation automatise les processus structurés, mais Cognitive Automation a la capacité de structurer les données non structurées pour une automatisation intelligente. Il utilise des éléments cognitifs tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (TAL) et d’autres techniques pour ajouter du sens aux données.

Avantages de l’automatisation cognitive :
  • Il rend les entreprises agiles en automatisant des processus très complexes à l’aide de données non structurées
  • Meilleure satisfaction client basée sur une prise de décision centrée sur le client
  • Meilleure sécurité et conformité des données

  • Efficacité accrue et coûts d’exploitation réduits grâce à l’automatisation cognitive
  • Les tâches exécutées par la machine peuvent être enregistrées, ce qui signifie que les entreprises peuvent utiliser ces précieuses données pour améliorer leurs processus commerciaux

De nombreuses données non structurées sont disponibles. Robotic Process Automation automatise les processus structurés, mais Cognitive Automation a la capacité de structurer les données non structurées pour une automatisation intelligente. Il utilise des éléments cognitifs tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (TAL) et d’autres techniques pour ajouter du sens aux données.

Avantages de l’automatisation cognitive :
  • Il rend les entreprises agiles en automatisant des processus très complexes à l’aide de données non structurées
  • Meilleure satisfaction client basée sur une prise de décision centrée sur le client
  • Meilleure sécurité et conformité des données

  • Efficacité accrue et coûts d’exploitation réduits grâce à l’automatisation cognitive
  • Les tâches exécutées par la machine peuvent être enregistrées, ce qui signifie que les entreprises peuvent utiliser ces précieuses données pour améliorer leurs processus commerciaux

Le processus d’automatisation cognitive de Zuci avec un client ressemble à ceci

exigences de portée
EXIGENCES DE LA PORTÉE

Comprendre ce que veulent nos clients et découvrir comment nous pouvons les aider avec l’automatisation cognitive est le premier processus que nous entreprenons.

L’ANALYSE DES DONNÉES

A ce stade, les données dont nous disposons sont complètement analysées. La mise en œuvre de la solution se fait à ce stade en fonction des données que nous avons collectées et des exigences du client.

l'analyse des données
configuration du modèle
CONFIGURATION DU MODÈLE

L’équipe développe les solutions basées sur RPA, Big Data et Machine Learning. Différents modules et interfaces sont développés au cours de cette étape.

PRÉCISION DU MODÈLE

Nous utilisons des données aléatoires pour trouver la précision du modèle que nous avons construit. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, nous retravaillons et trouvons de meilleures solutions.

précision des modèles
déploiement
DÉPLOIEMENT

Dans cette phase, la technologie est déployée sur le système du client. Tous les autres détails seront mentionnés au cours de celle-ci afin que le client puisse y travailler de manière autonome.

SUPPORT

S’il y a des cas où les composants ne fonctionnent pas de manière optimale, les clients sont alertés afin qu’ils puissent prendre des mesures.

Support

Le processus d’automatisation cognitive de Zuci avec un client ressemble à ceci

exigences de portée
EXIGENCES DE LA PORTÉE

Comprendre ce que veulent nos clients et découvrir comment nous pouvons les aider avec l’automatisation cognitive est le premier processus que nous entreprenons.

l'analyse des données
L’ANALYSE DES DONNÉES

A ce stade, les données dont nous disposons sont complètement analysées. La mise en œuvre de la solution se fait à ce stade en fonction des données que nous avons collectées et des exigences du client.

configuration du modèle
CONFIGURATION DU MODÈLE

L’équipe développe les solutions basées sur RPA, Big Data et Machine Learning. Différents modules et interfaces sont développés au cours de cette étape.

précision des modèles
PRÉCISION DU MODÈLE

Nous utilisons des données aléatoires pour trouver la précision du modèle que nous avons construit. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, nous retravaillons et trouvons de meilleures solutions.

déploiement
DÉPLOIEMENT

Dans cette phase, la technologie est déployée sur le système du client. Tous les autres détails seront mentionnés au cours de celle-ci afin que le client puisse y travailler de manière autonome.

Support
SUPPORT

S’il y a des cas où les composants ne fonctionnent pas de manière optimale, les clients sont alertés afin qu’ils puissent prendre des mesures.

Notre travail en action

Vous voulez savoir comment Zuci a transformé les entreprises grâce à ses services d’automatisation cognitive supérieurs ?

Notre travail en action

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