UiPath UiPath lança robô para processamento de documentos que combina RPA e inteligência artificial

UiPath UiPath lança robô para processamento de documentos que combina RPA e inteligência artificial

Segundo o Gartner, os departamentos financeiros de empresas poderiam economizar 25 mil horas de retrabalho provocados por erros humanos caso implementassem RPA (automação de processo robótico) em seus processos de relatórios financeiros. A economia seria ainda maior se a automação se estendesse a outras áreas e setores de atividade em que há grandes volumes de processamento de documentos, como recursos humanos (RH), seguros, bancos, saúde ou setor público, entre outros.

Visando atender a essa demanda de processamento de documentos de forma inteligente, a UiPath, empresa líder em RPA (robotic process automation) lançou nesta semana a solução UiPath Document Understanding que ajuda a acelerar a eficiência operacional de departamentos diversos, entregando resultados mais precisos. Como consequência, libera funcionários para tarefas mais estratégicas e menos repetitivas e melhora a experiência do cliente.

Os robôs aprendem a entender documentos – com a nova solução da UiPath, os robôs podem ler, extrair, interpretar e agir sobre os dados dos documentos usando inteligência artificial (IA). Os robôs funcionam, assim, como verdadeiros assistentes digitais que podem ser treinados para processar documentos, ler e usar aplicativos.

Para documentos com estrutura fixa, como formulários, passaportes ou licenças, basta criar regras ou modelos que funcionarão para milhares de documentos semelhantes sem necessidade de IA. Ao mesmo tempo, documentos com layouts variados ou sem estrutura fixa – como recibos, faturas ou currículos – exigem habilidades avançadas de IA que podem determinar automaticamente a localização dos dados, mesmo que o layout seja alterado.

Como a compreensão de documentos funciona – o UiPath Document Understanding emparelha RPA e IA, viabilizando automatizar processos complexos e cognitivos que geralmente são manuais. A nova tecnologia consegue lidar com detalhes complicados, como:

  • Vários documentos estruturados, como formulários
  • Uma grande variedade de documentos menos estruturados com layouts variados, por exemplo, faturas, recibos (incluindo os que possuem tabelas)
  • Manuscritos, assinaturas e caixas de seleção
  • Diferentes formatos de arquivo, como PDF, PNG, GIF, JPEG, TIFF, BMP etc.
  • Documentos digitalizados inclinados, rotacionados, independentes ou de baixa resolução

Além dos recursos nativos, é possível alavancar um ecossistema dinâmico de compreensão de documentos, complementado por outras tecnologias para processamento inteligente de documentos. Isso pode estender a estrutura do UiPath Document Understanding a uma imensa variedade de documentos, atendendo, portanto, a uma ampla gama de negócios.

O UiPath Document Understanding permite configurar com facilidade qual extrator de dados usar para um documento específico ou mesmo para campos individuais, viabilizando inclusive uma abordagem híbrida – indicada para documentos não estruturados, como contratos ou e-mails. Também é possível validar dados extraídos (nos casos em que a precisão é baixa ou há exceções de extração), usando o recurso Validation Station, disponível no UiPath Action Center. Um funcionário recebe uma notificação com uma solicitação para validar dados ou manipular exceções e resolver qualquer incerteza com alguns cliques.

O produto foi projetado para processamento inteligente de documentos nos fluxos de trabalho de automação de ponta a ponta. Integrado à plataforma UiPath, o UiPath Document Understanding pode ser usado para uma vasta gama de aplicações e negócios, economizando tempo e recursos no processamento manual de documentos. Além disso, ajuda a mitigar os riscos de erro humano. O resultado é uma conformidade aprimorada, menor tempo gasto pelos funcionários em retrabalho e prevenção de perdas.

“O UiPath Document Understanding tem um impacto positivo no crescimento da empresa, na experiência do cliente, no desempenho dos funcionários e na satisfação no trabalho”, afirma Sophia Sembai gerente de produto da UiPath.

Sobre a UiPath – A UiPath está liderando a era da “automação em primeiro lugar” – defendendo que haja um robô para cada pessoa e possibilitando que os robôs aprendam novas habilidades por meio da Inteligência Artificial (IA) e de machine learning (ML). Por meio de treinamento gratuito e aberto, a UiPath tem como compromisso levar habilidades da era digital a milhões de pessoas em todo o mundo, melhorando, assim, a produtividade e a eficiência dos negócios, o envolvimento dos funcionários e a experiência do cliente. A plataforma de Hyperautomation de processos de negócios da empresa combina a solução nº 1 de Automação de Processos Robóticos (RPA) com um conjunto completo de recursos que permitem a todas as organizações dimensionar operações de negócios digitais em uma velocidade sem precedentes. A empresa já automatizou milhões de tarefas repetitivas para empresas e organizações governamentais em todo o mundo, incluindo aproximadamente 50% das empresas listadas na Fortune 500. A UiPath foi recentemente reconhecida como a principal empresa do Deloitte’s 2019 Technology Fast 500, um ranking das empresas de tecnologia públicas e privadas mais rápidas da América do Norte e a terceira maior no ranking 2019 Forbes Cloud 100.  

Indústria 4.0: a corrida para adoção do Big Data

Indústria 4.0: a corrida para adoção do Big Data

Fabricação digital e Indústria 4.0. Você deve conhecer esses termos. Também referenciado como quarta revolução industrial, simboliza a importância que a automação e o machine learning terão no futuro dos negócios. No Brasil, de acordo com dados da Confederação Nacional da Indústria (CNI), a estimativa é que o número de grandes indústrias brasileiras que utilizam tecnologias digitais tenha crescido 10%. Mas diante da alta competitividade do mercado, é indicado que a sua empresa prepare-se para fazer já a transição para a digitalização plena. Então, como implementar um projeto de digitalização abrangente, garantindo eficiência operacional em toda a sua empresa e aumento de produtividade?

Muitas companhias começam com um piloto de manutenção preditiva. Melhorar a confiabilidade de ativos críticos tem um retorno óbvio: usa análises comprovadas e é supervisionada por uma equipe independente e focada. Além disso, mais fabricantes de equipamentos fornecem serviços ou aplicativos de manutenção junto com o próprio ativo, o que acelera ainda mais a maturidade do monitoramento dos ativos.

Existem obstáculos para escalar a Indústria 4.0 para além de um projeto piloto. A conexão de ativos diferentes ainda leva muito tempo, é muito complexa e envolve muitos padrões. Mas, além da automação das operações físicas, os dois maiores obstáculos à implantação em escala são organizacionais e não técnicos.  

Governança descentralizada

As empresas devem construir uma governança que mantenha o equilíbrio entre a centralização dos investimentos em tecnologia e a liberdade das fábricas individuais. Os investimentos em tecnologia são indispensáveis para economias de grande escala, mas as fábricas devem ter permissão para pilotar e adotar novas ferramentas.

Confiar em dados e não em instintos

Os gerentes de manufatura estão acostumados a confiar nos seus instintos e desvalorizam a importância do conhecimento dos dados. É necessária uma mudança cultural profunda, pois as lideranças corporativas devem adotar um estilo diferente, onde aprendem a aproveitar sistematicamente os dados para otimizar a confiabilidade do equipamento e o desempenho do supply chain. Qualquer solução de análise de manufatura deve ser capaz de suportar essa transição para a “análise inteligente”.

Mais e mais empresas estão migrando para uma análise eficiente de big data para as fábricas (analytics factories), que apóiam a inovação das equipes operacionais e, ao mesmo tempo, aceleram o desenvolvimento da experiência em gerenciamento orientado a dados. Eles também estão inovando, por exemplo, combinando seu sistema de redes tradicional, embora um pouco inflexível, com o sistema de execução de fabricação (MES) com análises mais ágeis e flexíveis nas plataformas de IoT, permitindo assim usufruir dos benefícios das operações orientadas a dados.

Para validar o impacto do uso de dados na indústria, a consultoria PwC aponta que mais de 70% das fábricas de todo o mundo vão usar alguma tecnologia relacionada ao uso do Big Data na Indústria 4.0.

A corrida para adoção em massa do big data na indústria poderá diminuir a possibilidade de falhas, reduzir o tempo e custos de produção, além de aumentar a produtividade. A união dos dois conceitos pode trazer benefícios para toda a cadeia produtiva e elevar a competitividade do segmento industrial.

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