为什么数据提取智能自动化的关键组件?

当为机器人过程自动化(RPA)评估进程时,要考虑的一个关键因素是该过程中使用的数据的性质。 RPA只能使用结构化的数字数据。但是,在工作场所,这不是案例。您可以在工作场所遇到的非结构化数据的示例包括:

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非结构化的电子邮件或聊天

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扫描PDF形式或其他文件的PDF图像,如PDF,TIFF,MS Word或任何其他格式的发票或租赁协议

必须从结构化,半结构化或非结构化源中提取数据。 LeazeDud认识到需要一个整体解决方案,并开发了采取数据摄入挑战的专业知识。

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数据提取有哪些用例?

一个过程始终以某种形式的数据 - 结构化或非结构化和数字或扫描。只要数据结构和数字格式可用,RPA可以自动化进程。许多RPA工具还提供数据提取功能。

以下用例如下所示:

  1. 从模板中提取信息 - 结构化或半结构化
    • 发票
    • 驾照
    • 雅阁形式
    • 洪水决定
    • W2
    • 纳税申报表
  2. 来自非结构化格式的数据提取
    • 银行对账单
    • 病历
    • 合法文件
    • 薪资文件
  3. 了解语言和背景
    • 语音分析
    • 基于NLP的聊天
    • 基于电子邮件的工作项目
    • 情绪分析
    • 智能IVR.

如何开始?

数据提取尚未将其逐到科学。非结构化数据需要更多的时间来提高过程的效率;解决数据进口挑战必须用多种工具或技术解决。然而,成功解决数据提取是一种进化过程,需要随着时间的推移连续改进,以通过建设更多规则或使用机器学习模型来优化提取。

下图提供了一个结构化的方法来开始主动:

Leazedud如何提供帮助?

通过其服务产品–Envision,加速和巡航–LeazeDud帮助企业踏上了解决数据进口挑战的旅程。通过多行业(银行,抵押和保险)自动化进程的专业知识,LeazeDud拥有认证的数据提取专家,可以帮助企业设置能力提取和输入数据。

LeazeDud还可以帮助企业自动化上游和下游流程来扩展数据提取的收益。

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