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Software RPA │ Aprendizaje Automático │ Inteligencia Artificial
Así como el digitalismo ha llegado a un estado de ubicuidad, la automatización lo sigue en una trayectoria similar a través de las tecnologías de Automatización Robótica de Procesos (RPA) e Inteligencia Artificial (IA). Al definir un contexto para una serie de entradas, las tecnologías de automatización dictan los resultados correspondientes. Estas salidas pueden tomar muchas formas, producidas automáticamente usando los parámetros predefinidos. La diferencia más obvia entre AI y RPA es su capacidad de evolución: la IA evoluciona más allá de los parámetros originales para producir nuevos resultados más allá de las reglas que se dictan explícitamente, mientras que RPA produce salidas ligadas a reglas.
En general, sabemos que RPA mejora los procesos comerciales al eliminar los errores humanos, y al eliminar el capital humano de la ecuación, reducimos los costos operativos. Nuestro cliente ha instrumentado la tecnología RPA para reducir ineficiencias, tanto en recursos como en ineficiencias de procesos. Su tecnología inteligente de captura de documentos clasifica y separa las imágenes de página en documentos y extrae los metadatos del contenido de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de un documento.
La interfaz de usuario basada en la web del cliente permite a los operadores revisar los documentos y validar el contenido extraído. El documento ensamblado y los metadatos asociados pueden exportarse a otros sistemas Gestión de Contenido Empresarial (ECM) para su posterior procesamiento.
Todas las organizaciones requieren herramientas para administrar su información y conocimiento. La gestión de documentos, el flujo de trabajo, la gestión de contenido web, la captura de documentos, la gestión de registros, los portales y otros sistemas de gestión del conocimiento son algunas de las herramientas clasificadas como ECM. Dado que la información se puede almacenar en muchos sistemas electrónicos diferentes, las herramientas de ECM se comunican no solo entre sí, sino también con otras bases de datos corporativas de sistemas ERP, CRM y otras asociadas.
Esencialmente, Chetu recibió la tarea de diseñar la plataforma de captura de documentos y clasificación de datos capaz de acelerar la identificación de varios documentos, extrayendo datos significativos para alimentar las aplicaciones de back-office y los procesos de negocios. El software de Ephesoft se utiliza para extraer los datos deseados para abordar el resultado.
Dentro del proceso de extracción de datos, el software de soporte debe ser entrenado con las reglas de extracción, creando los requisitos de operación. Estas reglas se establecen en forma de patrón de texto, haciendo coincidir expresiones regulares para identificar estructuras de pequeña o gran escala. Después de la extracción de datos, cada regla se valida y, una vez que se obtiene el resultado deseado, se puede aplicar. Cuando se aplica una regla, cada extracción refleja la regla y produce el resultado deseado.
El entorno de desarrollo se basa en el software Ephesoft. Las reglas o códigos se basan en la clasificación de los documentos, y las clases de lote se crean después de la clasificación de los documentos. Cada documento está indexado, donde se establecen reglas de extracción. Hay tres tipos de extracción:
Utilizamos la expresión regular (Regex) en la configuración de la regla. Ephespoft Software es compatible con nuestras reglas dictadas para reactivar la extracción deseada.
Un administrador actúa como el Analista de Calidad es necesario para validar los datos extraídos, asegurándose de que se alinea con los requisitos del cliente. Si la extracción deseada no es coherente, el administrador reasigna el trabajo a un equipo de extracción de datos que completa manualmente los procesos.
Para la extracción de datos aprobada por el administrador, el resultado correspondiente se importa en el sistema de extracción inmediato y es seguido por la transformación de datos y posiblemente la adición de metadatos antes de exportar a otra etapa en el flujo de trabajo.
Múltiples usuarios pueden acceder a la extracción y validación. Una vez que se proporcionan varios archivos de muestra para crear reglas de extracción en un formato, las reglas se pueden aplicar en una extracción automática. Cada extracción deseada debe estar escrita en un requisito de regla para operar de manera suficiente. Nuestro cliente proporciona documentos que enumeran todos los "tipos de documentos" y "campos" que se extraerán. Las enumeraciones están integradas en el sistema para que las extracciones se puedan obtener con mayor precisión. La biblioteca Regex acomoda todos los campos posibles, y los "tipos de documentos" se describen mediante anotaciones dentro del documento.
En última instancia, el software de Ephesoft se vuelve más en sintonía con las necesidades del cliente a medida que pasa el tiempo. Con la tecnología RPA, el software debe ser "entrenado". El cliente ha sido capaz de entrenar nuestro software de manera efectiva, mejorando casi todas las facetas de su infraestructura y volviendo obsoletos los procesos repetitivos y manuales. Nuestra relación con este cliente ha avanzado mucho más allá de este proyecto: nuestro trabajo colaborativo de RPA se ha convertido en una asociación a largo plazo.
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