Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Leestijd : 1 minuten

Machine Learning in RPA: een complete gids voor intelligente automatisering

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Leer wat intelligente automatisering is en hoe machinaal leren het aandrijft en wie deze technologie kan gebruiken om hun bedrijfsprocessen te automatiseren.

Ben je klaar om elke week 8 uur van je proces te elimineren?

Nou ja, 8 uur bespaard per medewerker is een mooie eerste overwinning, maar dat is niet alles.

Uw bedrijf kan nieuwe inkomstenkansen aanboren en productiviteitswinsten zien in alle afdelingen door kostbare, tijdrovende handmatige taken die afhankelijk zijn van verouderde processen te vervangen door intelligente automatiseringsoplossingen.

Maar als u zich afvraagt wat intelligente automatisering is, hoe verschillend het is van gerobotiseerde procesautomatisering en hoe u de juiste zakelijke use-case voor intelligente automatisering kunt identificeren?

Welnu, deze gids zal u daar doorheen leiden en uitleggen hoe machine learning wordt gebruikt in RPA om het intelligenter te maken en een overzicht te geven van verschillen met andere opkomende technologieën en zakelijke use cases om oudere processen te transformeren en efficiënter te worden in uw dagelijkse bedrijfsvoering.

In deze gids krijgt u een overzicht van:

Let’s get started.

Wat is machine learning in RPA?

Laten we eerst machine learning begrijpen en dan verder gaan machine learning in RPA-systemen.

Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (A.I.) waarmee computers kunnen leren zonder expliciet te programmeren. Bij machine learning worden algoritmen gebruikt om gegevens te ontleden, ervan te leren en vervolgens voorspellingen te doen over iets in de wereld. Tegenwoordig voeren ML-algoritmen alles uit, van onze zoekmachines, feeds op sociale media, online aanbevelingen, zelfrijdende auto’s, spraakherkenningsprogramma’s en realtime vertaaltools. En er is een brede acceptatie van machine learning in b2b-bedrijven.

Machine learning-algoritmen bouwen een wiskundig model op basis van voorbeeldgegevens – ook wel “trainingsgegevens” genoemd – om voorspellingen of beslissingen te doen zonder dat ze daar expliciet voor zijn geprogrammeerd. De primaire doel van machine learningis om computers in staat te stellen automatisch te leren zonder menselijke tussenkomst of assistentie en acties dienovereenkomstig aan te passen.

Machine learning in RPA-systemenis een vorm van kunstmatige intelligentie (A.I.)waarmee computers kunnen leren van ervaringen uit het verleden en in de loop van de tijd kunnen verbeteren.

Wanneer ML is geïntegreerd met RPA-systemen, helpt het u afwijkingen van normaal te identificeren rop regels gebaseerde processen en. machine learning-systemen in realtime door nieuwe gegevens te verwerken zodra deze binnenkomen. Dit stelt u in staat om conclusies te trekken over watsgebeurt zonder wezen expliciet geprogrammeerd voor elke mogelijke situatie.

RPA vs. Intelligente Automatisering Een complete vergelijking

RPA versus intelligente automatisering: een complete vergelijking

De opkomst van RPA en intelligente automatisering lijkt niet te stoppen, aangezien bedrijven over de hele wereld blijven racen naar volledige digitale transformatie. Terwijl deze trend doorzet, vragen velen zich af: wat is het verschil tussen Robotic Process Automation (RPA) en Intelligent Automation (I.A.)?

Terwijl u zich voorbereidt op uw eigen transformatietraject, is het belangrijk om eerst de verschillen tussen deze twee krachtige technologieën te begrijpen en te begrijpen hoe ze kunnen worden gecombineerd om één uniforme oplossing te creëren die echte zakelijke waarde kan opleveren.

Robotische procesautomatisering Intelligente automatisering met behulp van machine learning
Robotic Process Automation (RPA) is een snelgroeiende technologie die menselijke acties nabootst en de behoefte aan handmatige gegevensinvoer vermindert. Het is ontworpen om alledaagse, repetitieve taken te automatiseren.

Intelligente automatisering (I.A.) is een meer recente technologische ontwikkeling die meerdere technologieën combineert, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om de automatisering verder te verbeteren dan wat RPA kan doen.

RPA is puur gericht op het automatiseren van repetitieve taken door de manier na te bootsen waarop mensen omgaan met hun omgeving.

Intelligent Automation brengt de verschillende technologieën samen, van RPA tot A.I. en machine learning met slimmere, adaptieve en zelflerende mogelijkheden.

RPA houdt zich meestal alleen bezig met gestructureerde gegevens en op regels gebaseerde systemen.

Intelligent Automation kan zowel ongestructureerde als gestructureerde gegevens met gemak verwerken. En werkt geweldig met elk systeem.

RPA gebruikt bots om veel handmatige processen te vervangen, maar heeft niet de mogelijkheid om zelf te ‘leren’.

Intelligente automatisering kan leren van zijn interacties met gegevens door middel van machine learning of zelflerende regelengines.

Met RPA zullen sommige processen niet kunnen worden uitgevoerd zonder menselijke tussenkomst, omdat het niet in staat is om zelf beslissingen te nemen.

Intelligente automatisering heeft besluitvormingsmogelijkheden omdat het A.I. algoritmen om patronen te identificeren en op basis van die patronen slimme beslissingen te nemen.
De veelvoorkomende activiteiten van RPA zijn het kopiëren en plakken van gegevens van de ene applicatie naar de andere, het openen van e-mails, het uitvoeren van berekeningen in an Excel blad, etc. Intelligente automatisering kan worden toegepast op complexe problemen die in verschillende sectoren vallen, zoals het bankwezen en verzekeringen, fabricage, enz.

Wanneer automatisering en intelligente automatisering gebruiken?

Volgens onderzoek van McKinsey, meer dan 40% van alle arbeidsactiviteiten in de wereldeconomie zou met de huidige technologie kunnen worden geautomatiseerd.

In het kader van RPA, automatisering is wanneer softwarerobots worden gebruikt om een gestructureerde reeks instructies uit te voeren. Er kan bijvoorbeeld een softwarerobot worden ontworpen om een ERP-systeem te openen, toegang te krijgen tot een specifieke transactie en automatisch vereiste gegevensvelden te extraheren naar een Excel-spreadsheet. De robot zal zo vaak draaien als nodig is, maar alleen binnen de grenzen van zijn programmering. Er zijn er veel RPA-use-cases in IT. industrie.

Automatisering is functioneel bij het omgaan met repetitieve taken die niet variabel zijn. Stel dat meerdere processen elke keer exact dezelfde stappen volgen als ze moeten worden uitgevoerd. In dat geval kan automatisering de productiviteit helpen verbeteren door werknemers in staat te stellen zich te concentreren op andere taken die menselijk oordeel of creativiteit vereisen.

Intelligente automatisering (ook wel I.A. genoemd) brengt RPA een stap verder door cognitieve elementen toe te voegen, zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) om activiteiten in verschillende systemen te automatiseren. Hierdoor kunnen softwarebots flexibeler en flexibeler omgaan met gegevens en applicaties. Als gevolg hiervan kunnen ze taken van een hoger niveau uitvoeren zonder menselijke tussenkomst, zoals het interpreteren van informatie, het nemen van beslissingen en het communiceren met mensen.

Intelligente automatiseringsoplossingen kunnen het beste worden gebruikt bij complexe of onvoorspelbare processen die kunnen profiteren van cognitieve technologieën zoals spraakherkenning of beeldherkenning. Overweeg ze ook te gebruiken wanneer handmatige oplossingen worden gebruikt om verschillende systemen te integreren die niet op de standaardmanier met elkaar communiceren.

Intelligente use-cases voor automatisering met behulp van machine learning en deep learning-modellen

Machine learning en deep learning in RPA stellen een organisatie in staat om taken met intelligentie op schaal te automatiseren, wat resulteert in een hogere productiviteit voor repetitieve taken, minder kans op fouten, lagere kosten en een snelle time-to-market voor nieuwe producten of diensten.

Hier zijn de 5 beste gevallen om aan de slag te gaan voor elke branche.

Gebruiksscenario's voor intelligente automatisering met modellen voor machine learning en deep learning

Intelligente automatisering Use Case #1: Werknemerservaring

Dit is een van de meest opwindende en innovatieve use-cases omdat het de potentie heeft om het dagelijks leven van uw werknemers direct te verbeteren. Gebruik makend van kunstmatige intelligentie (A.I.) en machine learning (ML), intelligente automatisering kan uw medewerkers helpen bij het automatiseren van eentonig werk dat door meerdere medewerkers voor meerdere klanten wordt uitgevoerd. Het kan ook achter de schermen worden gebruikt om trends in omzet of productiviteit te identificeren, zodat u uw beleid kunt aanpassen voor maximale efficiëntie om het dagelijks leven van uw werknemers direct te verbeteren.

Voorbeelden zijn onder meer:

  • Chatbots gebruiken om vragen over secundaire arbeidsvoorwaarden en bedrijfsbeleid te beantwoorden
  • Intelligente automatisering gebruiken om te automatiserenverlofaanvragen, goedkeuringen en andere processen met betrekking tot HRIS-systemen
  • Automatisering van achtergrondverificatieprocessen van nieuwe medewerkers

Intelligente automatisering Use Case #2: scannen en verwerken van documenten

Gegevens kunnen rommelig zijn en het is essentieel om ze in een gestructureerd formaat te plaatsen.

OCR-platforms kunnen echter het probleem van het extraheren van ongestructureerde gegevens oplossen. Maar, elke OCR-oplossing, hoe nauwkeurig ook, is alleen goed als het de geëxtraheerde pixelgegevens kan koppelen aan bestaande metagegevens om tot één enkel registratiesysteem te komen.

Dit is een geweldige use-case voor bedrijven met veel papieren documentatie. Intelligente automatisering kan uw documenten scannen, lezen, digitaliseren, categoriseren en zelfs geordend opslaan in een online gegevensopslag. Dit bespaart u niet alleen tijd ten opzichte van handmatige documentverwerking, maar het maakt de toegang tot die documenten ook gemakkelijker dan ooit tevoren!

Intelligente automatisering Use Case #3: Single source of truth-systemen met behulp van data-engineering

Een van de grootste uitdagingen voor grote bedrijven is het ontwikkelen van systemen die enorme hoeveelheden gegevens kunnen beheren en die gegevens efficiënt en effectief kunnen analyseren om de besluitvorming te sturen. Intelligente automatiseringsoplossingen (I.A.) helpen dit probleem op te lossen door een “single source of truth”-systeem te creëren met behulp van geavanceerde data-engineeringtechnieken. Met deze technieken kunnen bedrijven automatisch alle relevante informatie uit verschillende gegevensbronnen halen en deze samenvoegen tot bruikbare inzichten.

Cloudgebaseerd hulpmiddelen voor bedrijfsinformatie en I.A. oplossingen maken het mogelijk om een enkele bron van waarheid te creëren uit wat voorheen een oncontroleerbaar enorme hoeveelheid informatie leek door snel gemakkelijke toegang te bieden tot zinvolle rapporten en key performance indicators (KPI’s).

Intelligente automatisering Use Case #4: Naleving

De use case voor compliance in intelligente automatisering is om ervoor te zorgen dat mensen het beleid en de procedures binnen een organisatie volgen. Wanneer dit beleid correct wordt gevolgd, is er minder risico op juridische stappen van externe partijen die kunnen vervolgen omdat hun rechten zijn geschonden of eigendommen zijn beschadigd als gevolg van nalatigheid namens werknemers die in de faciliteit van een bedrijf werken. Intelligente automatisering maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (A.I.) technologie zoals algoritmen voor machinaal leren zodat regels automatisch worden afgedwongen zonder menselijke tussenkomst in elke fase, waardoor tijd, geld en middelen worden bespaard en er tegelijkertijd voor wordt gezorgd dat alles wordt gedaan volgens de voorschriften die zijn opgesteld door regelgevende instanties.

Intelligente automatisering Use Case #5: Periodieke voorbereiding en verspreiding van rapporten

Het opstellen en verspreiden van rapporten is een kritieke activiteit die door veel organisaties, bedrijven en teams wordt uitgevoerd. Historisch gezien werd het handmatig afgehandeld, waarbij iemand ging zitten om een document te schrijven, het bij een e-mail te voegen en het te verzenden. Dit proces is echter foutgevoelig en tijdrovend en stelt het bedrijf niet in staat om te reageren op de huidige marktomstandigheden of andere factoren.

Met intelligente automatisering kunnen echter regelmatig automatisch rapporten worden samengesteld. Stel dat u deel uitmaakt van een marketingteam dat wekelijkse rapporten verstuurt over de voortgang van de inspanningen van uw bedrijf. U kunt tijd besparen door een bot te maken die automatisch gegevens verzamelt uit verschillende bronnen (zoals sociale mediakanalen) en deze combineert tot een rapport voor u (of uw manager). Dit vermindert niet alleen menselijke fouten bij het genereren van rapporten, maar het stelt uw team ook in staat snel te reageren op veranderingen in de markt – en maakt tijd vrij voor waardevollere activiteiten zoals het plannen van campagnes of deelnemen aan outreach-evenementen!

Hoe de ROI van automatiseringsinvesteringen berekenen?

De vraag op hoog niveau – automatiseren of niet – is vrij eenvoudig te beantwoorden.

De complexere vraag is echter wat er geautomatiseerd moet worden. Wat zijn de juiste taken om te automatiseren? Welke processen krijgen als eerste prioriteit? Hoe zorgt u ervoor dat uw automatiseringsstrategie schaalbaar is voor verschillende bedrijfsgebieden en functies?

Om deze vragen te beantwoorden, moeten organisaties een gedetailleerde beoordeling van hun processen uitvoeren. Gebruik de volgende formule om de kostenvoordelen van elke use-case voor automatisering te berekenen:

How to calculate the ROI of automation investments

Deze aanpak zal hen helpen bepalen de complexiteit, frequentie en kosten van elk proces en het gemakkelijker maken om prioriteiten te stellen welke taken als eerste moeten worden geautomatiseerd.

Casestudy: hoe intelligente automatisering de risicobeoordeling van leningportefeuilles transformeerde

Onze klant is een van Azië’s meest vooraanstaande banken met een balanstotaal van meer dan US$10 miljard. De bank bedient een brede demografische groep klanten met verschillende kredietproducten – van rekening-courantkredieten tot MSME- en bedrijfsleningen.

Het bewaakte handmatig de kredietlimieten voor rekening-courantrekeningen (OD) om inzicht te krijgen in het gebruik van de lener om de kredietlimieten te verhogen of te verlagen op basis van de kredietgeschiedenis van klanten.

Zuci Systems implementeerde zijn intelligente automatiseringsplatform, dat de bank hielp kredietlimieten te voorspellen op basis van onbevooroordeelde risicobeoordeling, real-time kredietgebruikslimieten en het volgen van uitgaven mogelijk maakte, en alle handmatige processen stroomlijnde en standaardiseerde. Het bood op rollen gebaseerde toegang aan alle belanghebbenden, waardoor ze altijd en overal toegang tot informatie hadden.

Als gevolg hiervan was de bank in staat om 100% transparantie te bereiken in het goedkeuringsproces van leningen en zag ze een afname van 7% in achterstallige betalingen en 10x snellere goedkeuringen van leningen.

Laatste gedachten

RPA is niet nieuw; het bestaat al een tijdje. Echter, kunstmatige intelligentie (A.I.) en machine learning (ML) hebben geleid tot intelligente automatisering naar een hoger niveau.

Nu u een idee heeft van wat RPA is, hoe het uw organisatie ten goede kan komen en hoe Zuci Systems kan helpen met intelligente automatisering, wat houdt u tegen om het te implementeren? Als u merkt dat u een team nodig heeft om u te helpen bij het opzetten van een raamwerk en het automatiseren van uw bedrijfsproces, overweeg dan Zuci. Neem gerust contact op voor meer informatie over intelligente automatisering.

Leave A Comment

Verwante berichten

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Verwante berichten

Content Writer

Minna is a content developer specializing in software testing and Robotic Process Automation (RPA). She enjoys exploring the intricacies of cutting-edge software and knits comprehensible content that resonates with the audience. PS, she is a book lover.

Content Writer

Minna is a content developer specializing in software testing and Robotic Process Automation (RPA). She enjoys exploring the intricacies of cutting-edge software and knits comprehensible content that resonates with the audience. PS, she is a book lover.

Content Writer

Minna is a content developer specializing in software testing and Robotic Process Automation (RPA). She enjoys exploring the intricacies of cutting-edge software and knits comprehensible content that resonates with the audience. PS, she is a book lover.

Content Writer

Minna is a content developer specializing in software testing and Robotic Process Automation (RPA). She enjoys exploring the intricacies of cutting-edge software and knits comprehensible content that resonates with the audience. PS, she is a book lover.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Bibliophile, Movie buff & a Passionate Storyteller.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it