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现代企业正在寻求通过利用机器人过程自动化 (RPA)和过程转换技术来实现更高水平的运营效率 。尽管他们为使业务流程自动化和改善而进行了所有工作，但由于组织数据和非结构化文档的复杂性，许多实施仍然停滞不前。60%的业务流程包含某种非结构化数据。非结构化数据可以是PDF，视频，照片，电子邮件，网站或任何其他不易搜索的格式。这意味着60%的员工需要在业务流程进一步进展之前进行干预，以阅读，分类和采取行动，从而造成瓶颈并大大减慢工作流程。
例如，在索赔处理世界中，流程的几乎每个方面都保持纸面状态。人们将物理或扫描的文档邮寄或通过电子邮件发送到系统，然后人工必须在此处手动检查和分类文件。
对于许多不成功的RPA实现，无法处理非结构化数据是致命弱点。想要使复杂的，由数据驱动的业务流程自动化的组织，需要转向先进的人工智能(AI)技术，以增强其RPA投资的有效性。将自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)集成到RPA解决方案中，可以帮助分析，理解和分类非结构化数据–释放了自动执行大量业务流程的能力。
这里有四个技巧，可以克服处理非结构化数据以实现自动化梦想的挑战：
将认知文档自动化(包括基础AI)与RPA解决方案集成在一起，以自动处理业务流程所需的文档并实现最无缝的工作流程。
优先考虑灵便性。文档提交应足够“智能”，以同意 客户在同一过程中在渠道之间来回切换。
确保您的解决方案可以扩展到非常大的文档量和分布式工作环境。
追寻全球适用性，并支持多种用户界面和OCR语言。
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