비즈니스 자동화의 신화, 당신의 소원은 로봇의 명령입니까? 어떤 CIO도 소프트웨어가 셸프웨어가 되는 것을 원하지 않습니다. 시간과 돈은 아무 소용이 없습니다. 새로운 기술 구현을 계획하는 것은 작은 작업이 아니며 모든 것이 낭비되는 것을 지켜보는 것은 고통스러운 일입니다. 유연하고 사용자 친화적인 도구를 선택하는 것은 어렵지만 불가능한 것은 아닙니다. 옵션을 평가할 때 잘못된 믿음이나 일방적인 견해는 의사 결정 프로세스를 방해하고 기회를 놓칠 수 있습니다. 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 가치 있는 기술 도구를 철저히 연구하는

RPA 고객 서비스, 로봇 호출 고객 서비스와 디지털 혁신 – 오늘날 어떤 기업도 무시할 수 없는 두 가지 용어입니다. 비즈니스를 운영한다는 모든 아이디어는 고객을 중심으로 이루어집니다. 그리고 수익성을 달성하려는 목표는 현대 기술을 올바르게 사용하여 달성할 수 있습니다. 이 두 가지를 분리하는 것은 불가피합니다. 사실, 그것들을 하나로 모으면 놀라운 일이 일어날 수 있습니다. 로봇 프로세스 자동화란 무엇입니까? 이 게시물에서 매우 많이 찾는 기술 중 하나를 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA라고 합니다. IEEE Working

RPA의 이점 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 규칙 기반 절차 및 작업의 자동화에서 정보를 제공, 보강, 지원 및 지원하는 점점 더 지능적인 소프트웨어 로봇의 제어하기 쉬운 디지털 인력을 제공하는 소프트웨어 범주입니다. 1000개 이상의 미래 지향적인 글로벌 조직은 인간과 디지털 작업자가 함께 작업하고 기존 및 새로운 애플리케이션과 원활하게 상호 작용하고 오케스트레이션하는 작업장 운영을 긍정적으로 변화시키고 있습니다. RPA의 이점은 여러 가지입니다. RPA의 이점 – 채택의 주요 동인 이 모든 것이 훌륭하게 들리지만 RPA와

미지급금을 자동화하면 회계사는 사기 위험에 대해 안심할 수 있으며 구매 결정에서 전체 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 경험에 포함된 전자 결제로 승인을 청구하기 위해 회계라는 단어를 사용하면 순식간에 방을 비우거나 귀에 거슬리는 청중이 줄어들 수 있습니다. 거의 모든 회사에 지불 및 송장이 존재함에도 불구하고 회계 프로세스는 종종 관심과 혁신이 거의 없이 충족될 수 있습니다. 자동화와 기술 변화로 재무 소프트웨어와 온라인 도구가 향상되었지만 미지급금과 같은 표준 회계 절차는 여전히 지루하고 수동적이었습니다. 사기성 지불이 증가함

지난 10년 동안 자연어 처리의 가장 큰 변화는 기계 및 딥 러닝 접근 방식으로 이동 자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 텍스트를 읽고, 말하고, 듣고, 해석하고, 감정을 측정하고, 중요한 부분을 결정할 수 있습니다. 오늘날의 기계는 인간보다 더 많은 언어 기반 데이터를 피로 없이 일관되고 편견 없는 방식으로 분석할 수 있습니다. SAS UK &Ireland의 분석 컨설턴트인 Kayne Putman은 NLP는 언어의 모호성을 해결하고 음성 인식 또는 텍스트 분석과 같은 많은 다운스트림 애플리케이션의 데이터에 유용한 숫자 구조를

디지털 동료가 함께 합니다. 좋을 때와 나쁠 때. 첫 번째 챗봇은 1966년 MIT에서 제작되었으며 챗봇의 역사:과거와 미래에서 읽을 수 있는 풍부한 역사를 가지고 있습니다. . 그러나 지난 10년 동안 그것들은 점점 더 눈에 띄게 되었습니다. 고객과 조직 내 모두에게. 챗봇은 인공 지능(AI)과 자동화의 범주에 속합니다. 그러나 진정으로 사용자 경험(UX)을 향상하고 지능형 워크플로를 구축하기 위해 IPsoft의 변환 담당 이사인 Johan Toll은 기업이 강력한 인지 에이전트(또는 디지털 동료)의 힘을 활용해야 한다고 주장

기업은 RPA를 효과적으로 롤아웃하는 데 필요한 프로토콜을 준수하지 않습니다. 기업은 미래를 내다보며 기하급수적인 속도로 RPA 및 기타 지능형 자동화 형태를 도입하고 있습니다. 그러나 생산성 향상, 비효율성 감소 및 비용 절감에 대한 희망에 박차를 가하여 나무 대신 나무를 보지 못하고 있습니까? 많은 공급업체와 서비스 제공업체가 RPA 솔루션을 코드가 적고 설치하기 쉬운 것으로 마케팅하지만 실제로는 그렇지 않습니다. KPMG와 HFS Research의 보고서에 따르면 RPA 분야에서 기대와 현실 사이에는 상당한 간극이 있습니

RPA라는 용어에서 R 또는 P를 변경해야 합니까? 혼란을 일으키는 것은 RPA라는 약어 자체일 수도 있습니다. IT 리더의 우선 순위는 일반적으로 혁신을 통해 조직을 개선하고 회사를 보다 효율적으로 만들고 기술을 통해 가치를 제공하는 것으로 구성됩니다. 그러나 모든 비즈니스에는 항상 직원들이 도입으로 인해 자신의 역할이 위태로워지는 것은 아닌지 의심하게 만드는 새로운 기술의 물결이 있습니다. 몇 년 전만 해도 이러한 두려움을 안겨준 것은 클라우드 컴퓨팅이었고 이제는 인공 지능(AI)입니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 인

자동화된 챗봇 - 무엇에 관한 것입니까? 우리는 자동화된 챗봇과 애증의 관계를 맺고 있습니다. 우리는 그들과 노는 것을 좋아하지만 챗봇이 우리의 질문에 답하거나 우리의 요청을 이행할 수 없을 때 좌절합니다. 챗봇을 만드는 사람들은 챗봇을 가능한 한 인간답게 만드는 도전을 통해 번창하지만 이를 달성하기 위해 수천 개의 가능한 조건부 순열을 작성하는 것을 발견합니다. 자동화된 챗봇과의 상호 작용을 사람처럼 만들고자 하는 이러한 상호 욕망은 자연어 처리(NLP)를 통해 봇의 기능을 강화했습니다. 챗봇 봇 뒤에 있고 학습 중인 머신 러

기존의 소프트웨어 개발은 ​​느립니다. 다시 생각해보기 위함입니다. 약 3년 전 Microsoft의 Satya Nadella는 모든 비즈니스는 소프트웨어 비즈니스가 될 것이라는 유명한 말을 남겼습니다. 오늘날 5,000억 달러 규모의 글로벌 소프트웨어 시장은 2030년까지 두 배인 1조 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. JP Morgan은 가장 최근에 40,000명의 소프트웨어 엔지니어(Alphabet보다 많음)를 보유하고 있는 것으로 기록되어 있습니다. 모든 주요 기업은 경쟁에서 앞서기 위해 엔지니어를 고용하기 위해 경쟁하고

산업 전반의 기업이 NLP와 같은 딥 러닝 기술을 사용하여 숨겨진 통찰력을 추출하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 그리고 이를 특정 비즈니스 경험 및 전문성과 결합하여 혁신하고 차별화합니다. 자연어 처리의 기술은 무엇입니까? 간단히 말해서 NLP 또는 자연어 처리는 컴퓨터가 실제 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 그것은 1950년대 Alan Turing의 논문 Computer Machinery and Intelligence에서 시작됩니다. 여기서 그는 다음과 같이 질문했습니다. 기계는 생각할 수 있습니까? 그가

데이터를 자산으로 전환하는 것이 비즈니스 우선 순위여야 합니다. 데이터를 보여주세요! 일반적으로 조직은 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그리고 새 기름을 얻는 것이 반드시 문제는 아닙니다. 어려움은 해당 데이터를 활용하는 것입니다. 그것이 직접적인 고객 데이터이든 IoT 장치 데이터이든 상관없습니다. 이 소중한 자산을 어떻게 가장 잘 활용하고 사용할 수 있습니까? 모든 조직이 할 수 있는 가장 중요한 일은 효과적이고 전체적인 데이터 관리 전략을 수립하는 것입니다. 우선 순위를 정하십시오! 먼저 어떤 데이터가 있

RPA 시장의 진정한 가치는? RPA 시장에 대해 말씀해 주시겠습니까? RPA는 오늘날 기술 분야에서 가장 흥미로운 성장 분야 중 하나입니다. RPA의 글로벌 2000 기업 채택이 확대되고 있으며 이러한 성장은 많은 산업 및 기능 영역에서 가속화되고 있습니다. Forrester는 최근 모든 기업의 85%가 현재 로봇을 디지털 작업자로 간주하여 조직에 유익하다고 생각합니다라고 기록했습니다. RPA는 정부 부문에서 많이 채택되고 있으며 +23개 정부 기관에서 UiPath를 가장 많이 채택하고 있습니다. 제 생각에는 50억 달러(어떤

Trust는 새로운 RPA Center of Excellence를 통해 재무, HR, 조달 및 정보학과 같은 영역 내에서 직원을 지원하기 위한 대량의 반복 작업. RPA의 이점이 더욱 널리 입증됨에 따라 이 기술은 현금에 궁핍하고 위험을 회피하는 공공 부문에 매력적인 도구가 된 것으로 보입니다. 따라서 Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust는 전국의 Trust를 위한 RPA 모범 사례의 모델이 될 계획을 방금 발표했습니다. Automation Anywhere는 반복적이고

데이터 과학자는 데이터 과학 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 하지만, 그들은 혼자 할 수 없습니다. 그들은 다른 기술과 자동화 솔루션의 도움이 필요합니다. 데이터, 기름  그것은 현대 기계의 톱니에 기름을 바르는 것입니다. 하지만 문제가 있습니다. 조직은 이 새로운 힘에서 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 고군분투하고 있습니다. 공급 부족 시장에서 많은 기업 고객이 매우 큰 데이터 과학 팀을 구축하려고 합니다. 일부는 폭발적인 데이터를 처리하기 위해 수백 명을 고용하려고 합니다. 고객 입력에서 IoT 장치에 이르는 다양한 소스와

초기 오케스트레이션 및 조정과 함께 자동화 규칙은 write-once-deploy-anywhere 모델을 따릅니다. 적응의 여지가 없습니다. 새로운 엔터프라이즈 앱이 추가될 때마다 워크로드가 클라우드로 또는 클라우드 간에 이동되거나 회사의 전반적인 전략 계획이 변경되므로 규칙도 변경되어야 합니다. 1947년 General Motors는 최초의 현대 자동화 부서를 설립했습니다. 목표는 일련의 기계, 유압 및 컴퓨터 기술을 결합하여 일반적으로 시급 직원이 처리하는 시간 소모적이고 자원 집약적인 작업을 대체함으로써 자동차 생산을 간소화

조직이 기술을 채택한다면 지능형 자동화는 혁신적일 수 있습니다. Appian의 Future of Work 조사의 세 번째 부분에서는 지능형 자동화에 중점을 둡니다. 이는 새로운 인지 및 로봇 컴퓨팅 기술을 인간 중심의 비즈니스 프로세스 및 고객 상호 작용에 통합하는 것으로 정의됩니다. 이러한 기술에는 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 포함됩니다. 데이터는 지능형 자동화의 예상되는 비즈니스 이점과 이러한 이점을 실현할 수 있는 일반적인 조직의 능력 사이에 큰 차이가 있음을 보여줍니다. 업무

RPA의 이점을 계획하고 실현하는 것은 그 자체로 하나의 과정이며 그 과정에서 고려해야 할 세 가지 사항이 있습니다. RPA 솔루션을 최대한 활용하려면 자동화할 프로세스를 결정할 때 많은 생각을 해야 합니다. 어떤 자동화 기회가 가장 가치가 있는지 파악한 다음 이점을 측정해야 합니다. Jaguar Land Rover와 컨설팅 업무를 하면서 회사 내에서 자동화 기회가 계속 백로그되는 것을 보았습니다. 사람들은 우리에게 와서 프로세스 자동화를 요청합니다. 그리고 우리가 예라고 말하기 전에 재규어에 어떤 이점이 있는지 결정해야 합니다

그러나 비즈니스 리더는 RPA가 인력에 미치는 심리적 영향을 극복해야 합니다. 대부분의 조직은 RPA를 통해 직원이 더 많은 인간 상호 작용을 경험할 수 있다고 생각합니다. UiPath가 의뢰한 Forrester Consulting의 연구에 따르면, 직원들이 보다 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 하여 직원들이 업무를 더 즐기는 데 도움이 된다고 말하는 사람도 있습니다. RPA가 직원 경험에 미치는 영향 연구에 따르면 92%의 사람들이 더 빠른 효율성의 결과를 보고 있다고 인정했습니다. 86%의 사람들은 RPA가 효율성을 향상시

당신과 나에게 걸림돌이 있습니다. 우리는 둘 다 인간이라는 조건으로 고통받고 있습니다. 그것은 우리가 실수를 한다는 것을 의미하며, 우리가 생성하는 데 도움이 되는 데이터가 오류가 발생하기 쉽다는 것을 의미합니다. RPA가 이야기에 들어갈 수 있는 곳입니다. 이 기술을 적용한 많은 조직은 환멸을 경험했으며 로봇은 비유적인 찬장에 앉아 에테르로 만든 먼지를 수집하여 RPA가 과장된 주장으로 이어집니다. 그러나 Everest Group의 수석 부사장이자 저명한 분석가인 Sarah Burnett은 생각이 다릅니다. 문제의 일부는 부풀려