Descubrimiento de conocimientos a partir de la implementación de procesos
El descubrimiento del conocimiento no es un tema nuevo ni en la investigación ni en la industria: dondequiera que haya negocios, los datos y el conocimiento siguen. La diferencia es que hoy en día los datos se extraen mediante robots inteligentes en lugar de esfuerzo humano. La mejor información sobre la trayectoria que está tomando su empresa y las oportunidades para redirigirla para aumentar los ingresos y el crecimiento se puede encontrar en sus operaciones de misión crítica. Funciones como el procesamiento de facturas, el procesamiento de pedidos de ventas, el procesamiento de reclamos, etc. son fundamentales para el buen funcionamiento de las operaciones dentro de su empresa. Cuando se trata de obtener conocimiento de estos procesos de misión crítica, es necesario descifrar e identificar las métricas para cada uno de los procesos. En el caso del procesamiento de facturas, sus métricas habituales serían Días por pagar pendientes (DPO), tiempos de ciclo de factura, costo por procesamiento de factura, etc. Al recopilar datos de cada una de estas métricas, podrá evaluar el estado de sus operaciones de cuentas por pagar y tomar decisiones informadas sobre cómo cambiar o modificar las operaciones para mejorar las finanzas generales de su empresa.
El caos informativo es algo real. Acumular datos es una cosa, aprovecharlos para identificar información y pistas significativas es un juego completamente diferente. Con la gran cantidad de datos que se recopilan de los procesos de negocios hoy en día, es casi imposible ordenarlos, clasificarlos y mapearlos manualmente para realizar más inferencias y análisis de negocios. Necesita software, una herramienta de automatización inteligente de procesos (IPA) que imite el esfuerzo humano y extraiga y descifre los mismos datos en grandes volúmenes y a mayor velocidad.
La automatización inteligente de procesos ayuda a extraer conocimientos de alto nivel a partir de datos de bajo nivel, como
facturas y pedidos de venta.
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IPA utiliza tecnologías de transformación digital como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que ayudan a detectar patrones y procesar datos inciertos para identificar ciertos valores definidos a lo largo de la cadena del proceso. Los siguientes son pasos típicos que ejecuta un robot inteligente antes de proporcionar datos procesados que pueden usarse para uso comercial:
Adquisición de datos:Los datos de fuentes estructuradas y no estructuradas se capturan mediante una herramienta de captura de datos inteligente (IDC) que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar campos de datos familiares en un documento. Cuando se encuentra con documentos nuevos y desconocidos, como una factura de un nuevo proveedor, el robot de IDC Aprendizaje automático Las capacidades se vuelven útiles cuando el software aprende de las acciones humanas realizadas la primera vez para procesar esa factura, y recuerda y aplica esas acciones para procesar facturas posteriores.
Preprocesamiento:Es posible que los datos recopilados no estén listos para realizar inferencias. Es necesario estructurar conjuntos de datos grandes e inconsistentes para permitir que los robots de IDC los capturen por completo, sin perder información crítica. Para ello, los datos deben procesarse previamente clasificándolos y ordenándolos; al asignar o asignar datos a campos y atributos específicos, podemos darle a los conjuntos de datos una estructura adecuada.
Usted define los campos y atributos en función del objetivo final de implementar sus procesos de misión crítica. Por ejemplo, al implementar el proceso de adquisición a pago, su objetivo final puede ser realizar todos los pagos pendientes a sus proveedores, por lo que uno de los campos esenciales sería su factura "TOTAL" junto con los "ARTÍCULOS" de compra. Esta estructuración de datos es esencial al capturar datos utilizando bots de IDC, ya que ayuda a los bots a identificar fácilmente los datos de fuentes como una factura y relacionarlos con los campos preexistentes, después de lo cual clasifica y coloca los datos en esos campos respectivos. El resultado es un formato de datos estructurados.
Los datos estructurados obtenidos en el preprocesamiento proporcionan el conocimiento inicial que podría extraerse y vincularse a un objetivo para generar predicciones sobre, por ejemplo, un cliente.
Postprocesamiento:Los datos estructurados obtenidos en el preprocesamiento podrían evaluarse y visualizarse aún más para obtener información incorporándolos en una aplicación como un CRM o un software de contabilidad. Estas aplicaciones trazan datos que brindan conocimiento, que pueden usarse directamente para la predicción y la toma de decisiones. Al integrar software de captura de datos inteligente con dichas aplicaciones comerciales, esencialmente estamos transformando los datos estructurados a una forma que sea fácilmente comprensible para el usuario final.
Una plataforma de automatización inteligente de procesos con capacidades inteligentes de captura de datos aplica estos pasos durante el procesamiento de funciones dependientes del contenido del documento y genera datos estructurados y procesados. Con esto, IPA facilita la disponibilidad de datos para los ERP y otras aplicaciones comerciales para su posterior análisis e inferencia.
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