Gestione dei dati non strutturati in RPA

L’automazione robotica dei processi (RPA) utilizza “robotic” software program intelligenti per automatizzare molti noiosi processi aziendali manuali. Rendendo i tuoi dipendenti umani disponibili per attività più preziose e di livello superiore, RPA può offrire un ritorno sull’investimento tra 30 e 200 percento solo nel primo anno.

Tuttavia, una sfida significativa per l’adozione di RPA è l’uso di dati non strutturati, che secondo molte stime compensa Dall’80 al 90 percento delle informazioni in un’organizzazione. I dati non strutturati sono informazioni che non sono organizzate secondo un modello chiaro e strutturato.

Immagini, video, audio, testo e documenti PDF sono tutti esempi di dati non strutturati. Questi file sono tutti facilmente comprensibili dagli esseri umani, ma molto più difficili per un agente software program RPA.

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Ad esempio, se guardi una fotografia e vedi un cane, l’agente RPA vede solo una rappresentazione basata sui dati di quella fotografiah: un file JPEG con 512×512 pixel e tre canali (rosso, verde e blu), ciascuno contenente un valore compreso tra 0 e 255 per ogni pixel.

La buona notizia è che i dati non strutturati non sono una barriera insormontabile all’automazione dei processi aziendali. Le tecniche di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono estrarre una quantità sorprendente di valore e informazioni da dati non strutturati:

• Scansioni di vecchi documenti possono essere convertiti in file di testo tramite la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).

• File di testo può essere esaminato con la PNL per estrarre parole chiave e argomenti, generare riepiloghi, rispondere a domande e altro ancora.

• File audio possono essere trascritti con la tecnologia di riconoscimento vocale (come quelli utilizzati con l’assistente Siri di Apple o la generazione di sottotitoli su YouTube).

• Immagini e video possono essere analizzati con software program di visione artificiale per comprenderne il contenuto. Advert esempio, gli strumenti di didascalia delle immagini possono fornire una breve descrizione testuale delle caratteristiche più importanti di una fotografia.

I dati non strutturati sono una miniera d’oro di informazioni che troppe aziende trascurano. Derivando struttura e significato da dati non strutturati, la tua organizzazione può ottenere informazioni migliori che ti aiuteranno a prendere decisioni aziendali più intelligenti.

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