智能自动化如何与业务流程自动化协同工作?

作者:AlphaFlow团队 时间:2024-10-23 浏览:178

智能自动化可以看作是将流水线概念应用于业务流程,将任务分解为重复步骤和数字流程。智能自动化不是让熟练的员工管理每个步骤,而是涉及创建数字化劳动力,其中一些任务通过自动化技术完成。以下是所有部门如何在其业务流程中使用 IA 技术的一些示例。

1.人工智能

营销: 有些企业通过问答游戏吸引了社交媒体用户的注意力,一些该问答游戏通过探讨了MBTI16型人格适合什么样的工作。 现在,一些营销公司甚至使用人工智能制作现场短篇小说,根据性格和故事在现场展望你的未来。

运营:预测性维护流程获取 IoT 传感器:送货卡车的轮胎压力不足。 IA 可以安排有空的技术人员在车辆返回总部时查看。

客户服务:聊天机器人和虚拟代理可以与客户进行逼真的对话。零售商可以提供送货更新,或者电子商务品牌可以使用它们在聊天应用程序上提供产品建议。

2.机器学习

销售:RPA 机器人可以将已签署协议中的信息导入您的会计系统。

营销:一些在线购物网站(例如航班预订或酒店预订)使用机器学习进行动态定价。算法会分析竞争对手的定价、需求和历史销售情况,以实时调整价格。

会计:机器学习算法可以分析交易数据并识别可能表明存在经授权交易等欺诈活动的异常模式。

3.自然语言处理

营销:NLP 可以搜索数千条产品评论来评估客户情绪。确定您的用户的体验是正面的还是负面的,并进行相应的调整。

人力资源:人力资源主管使用 NLP 帮助计算机读取来自简历和申请的传入数据。然后,他们可以利用这些见解筛选出优质候选人。

制造:使用 NLP 分析维护和服务报告等材料,以识别与设备故障或故障相关的模式和趋势。 NLP 可以提取问题描述或时间戳等关键信息。以识别常见的维护问题并预测潜在故障。

4.智能文档处理

记录:医疗办公室使用智能文档处理来处理患者图表、实验室报告和医生笔记。可以将手写笔记转换为数字文档,然后提取相关信息,如药物、诊断和治疗计划。

法律:可以利用 NLP 和机器学习算法来搜索权利要求、描述和引用数据,以识别潜在的侵权行为。

这些与智能自动化结合的业务流程可以大大提高效率并降低人为错误,为企业节约成本,提高行业竞争力。

本文标签:智能自动化
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