RPAとAIを組み合わせたいあなたが知りたい答え -後編-

今回は「RPAとAIを組み合わせたいあなたが知りたい答え」の後編となる。
前編では、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)にAIの導入を検討されている方を対象に、以下の二つの問題を扱った。
「複数のオートメーション・ソリューションを選択したい場合はどうするか」と、「金融業界でWorkFusionのRPAをどのように活用するのには」である。前編はこちらより。
それでは早速、続けていきたいと思う。




RPAやAIで自動化する前に、現存プロセスを見直して、管理可能なユース・ケースに分類した方が良いですか？


そうですね、ユース・ケースをリスト化するのは一番大切な事です。Workfusionが、自動化に最適な候補選択の選定をお手伝いできます。RPAのユース・ケースを特定する際には、
最小のプロセス変更かつ、繰り返しの手動作業が多いケースを探して下さい。また、例外処理が必要な複雑なユースケースを自動化したい場合は、AI機能も必要です。 手作業 vs 脳内作業のモデルを使用して、ユース・ケースを区別することをオススメします。さらに深く掘り下げたい場合は、AI＆RPAの両方を使用した自動請求処理のビデオを見てみて下さい。




データ駆動型のコグニティブ・オートメーションに、データ・サイエンティストは必要ですか？


WorkFusionと契約される場合は必要ありません。我々は、モデル最適化と新技術開発に取り組む、非常に優れたデータ・サイエンティストチームを所有しています。 彼らは、独自の経験や技能を活かして、ロボットを訓練する仕方をロボットに教える仮想データ・サイエンティストを作成しました。 この独創的なツールは、エンジニアが高品質の機械学習出力を作成することを可能にします。 要は、我々の卓越したデータ・サイエンティストが、既存チームの能力を高める事を可能にする製品を開発するのを手伝ってくれるので、あなたがデータ・サイエンティストを雇用する必要はないという事です。




情報や顧客データに関する規制やコンプライアンス基準がある分野では、RPAやAIを使用しながら、どのようにコンプライアンスの維持ができますか？


これに関した良いニュースは、RPAとAIがコンプライアンスに役立つツールだということです。 例えば、複数のソースからデータを取得して集計するRPA機能は、時間のかかる収集、編集、クレンジング、および時間の掛かるプロセスの排除または削減に役立つため、規制、非財務、およびリスク・レポートの効率を高めます。また、 情報のモニターとテスティングにより、コンプライアンス業務を変革する力があるRPAとAIについて、説得力ある例を提供する事もできます。 例えば、金融サービス機関は、個々テストのポートフォリオを実行することで、様々な業務が特定の法律、規則、規制に準拠しているかどうかを判断します。
また、金融サービスや保険会社の多くが、彼ら独自のハードウェア上にある独自のデータセンターにWorkFusionを実装することで、お客様データをローカルに保管するお手伝いもしています。




いかがだっただろうか？まだ色々とRPAとAIの導入に疑問があるとは思うが、少しでもその解決、理解にこの記事が貢献できたのなら、嬉しく思う。
またWorkFusionの提供するRPA Expressは完全無料なので、是非試してみて欲しい。