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Data Robotics

Data Driven Machine Learning Robots
Processi aziendali efficienti e flessibili

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IL DATA ROBOTICS

L’unione tra robotizzazione e Machine Learning, il cosiddetto Data Robotics (Data driven machine learning Robot), definito come l’insieme di tecnologie, tecniche e applicazioni necessarie a progettare e implementare un nuovo processo di automazione basato su tecnologie self-learning e Intelligenza Artificiale, con lo scopo di incrementare produttività ed efficienza nei processi aziendali, facilita l’ingresso dell’automazione nei processi delle organizzazioni.

Alcune operazioni che risultano immediate per un operatore, sono eseguibili da un robot in modo efficiente solo con il supporto di tecniche di Machine Learning. Questo binomio emerge in modo chiaro per molti processi aziendali trasversali a tutte le industry.

In particolare, il framework di Data Robotics include sia strumenti di Robotic Process Automation (RPA) che di Intelligent Process Automation (IPA). L’IPA garantisce un miglioramento dell’RPA grazie a tecnologie “intelligenti”, evolvendo da soluzioni per risolvere compiti regolari e ricorrenti a nuovi paradigmi basati sul machine learning. Questo consente ai Data Robots di sviluppare nuove conoscenze, prendere decisioni, fornire giudizi e feedback: “it takes the robot out of the human”.

AUTOMATION OPPORTUNITY MATRIX

Reply supporta i propri clienti dai primi istanti del percorso di automazione tramite l’applicazione della “Automation Opportunity Matrix”, un metodo strutturato, elaborato in collaborazione con DEVO Lab di SDA Bocconi, che consente di mappare i processi interni basandosi su caratteristiche qualitative e quantitative degli stessi su quattro distinte dimensioni di analisi: la strutturabilità dei processi aziendali; la rilevanza del processo per lo svolgimento del business dell’azienda; il valore economico del processo e l’esposizione a rischi da parte dell’azienda nel caso in cui il processo non rispetti determinati standard operativi e/o normativi.

CHE COSA È IL DATA ROBOTICS

Multiple decision making

Sorgenti multiple di dati
Apprendimento basato su statistiche
Riconoscimento del linguaggio naturale
Comprensione del significato

Pattern based decisions

Apprendimento basato sul riconoscimento degli schemi
Dati non strutturati
Apprendimento autonomo con intervento umano
Decision making limitato alle informazioni fornite

Structured Rules

Flusso di lavoro
Basato su regole
Dati strutturati
Nessun decision-making

Basic Automation / Workflow

Singola / Macro applicazione

Machine Learning
RPA
Workflow
Realizzare soluzioni di Data Robotics significa lavorare in questa direzione

APPRENDIMENTO CONTINUO NEL MACHINE LEARNING

I Data Robots sono il risultato di un processo di apprendimento basato su:

  • Dati storici
  • Raffinamento continuo dell'esito storico delle decisioni prese dall'operatore / utente

Raccolta di dati storici

Competizione tra algoritmi

Accuratezza del test

Apprendimento continuo

Raccolta di dati storici

Il Data Robot "osserva" per un certo periodo di tempo i dati di input e la decisione presa dall'utente.

Competizione tra algoritmi

Il 70% dei dati di input e le decisioni rispettive sono raccolte dal Data Robot: verrà prescelto l'algoritmo che meglio si adatta alle decisioni prese dall'uomo.

Accuratezza del test

Il restante 30% dei dati di input sono usati dall'algoritmo prescelto per prendere le decisioni; se le decisioni corrispondono a quelle prese dall'uomo l'algoritmo è confermato, altrimenti i dati di input sono accoppiati con le decisioni corrette e usate per raffinare l'algoritmo del Data Robot.

Apprendimento continuo

Una volta che l'addestramento iniziale è stato completato, i nuovi dati di input sono elaborati dall'algoritmo del Data Robot che assume le decisioni autonomamente e assegna un "livello di certezza": se è troppo basso, il Data Robot chiede all'uomo di confermare / modificare la decisione. Nel caso in cui la decisione del Data Robot venga scartata, questa verrà usata per raffinare l'algoritmo come descritto nella fase di "Accuratezza del test".

IL VALORE DEL DATA ROBOTICS

Migliore analisi dei dati

Più i dati sono disponibili, migliori saranno le decisioni che si potranno prendere a livello micro e macro.
Più i processi sono tracciati, maggiori saranno le opportunità di identificare lacune nell'ottimizzazione e incrementare l'efficienza.

Maggiore conformità ai regolamenti

Automatizzare significa tracciare e documentare in modo completo il sistema soggetto ad automazione.
Data Robotics offre una telemetria approfondita sui flussi di lavoro, consentendo una comprensione approfondita per conformarsi a regolamenti specifici.

Maggiore efficienza

Data Robotics non necessita di interruzioni (operatività 24/7).
Lo stesso volume di lavoro può essere svolto in minor tempo.
I processi di downstream iniziano prima.

Maggiore produttività dei dipendenti

Mentre Data Robotics si occupa delle operazioni più ripetitive, i dipendenti possono partecipare ad attività a maggior valore aggiunto (interazione personale, risoluzione dei problemi, decision making).
Quando i dipendenti sentono che il proprio lavoro è apprezzato e utile, la loro produttività aumenta.
Inoltre, i dipendenti sono meglio supportati per le proprie attività a valore aggiunto, aumentando ulteriormente la produttività.

Maggiore accuratezza

I dipendenti sono essere umani e tutti gli umani compiono errori.
Data Robotics elimina gli errori di elaborazione se tutti i processi e i sottoprocessi sono ben mappati.
Il dipendente dovrà occuparsi del collaudo, l'addestramento e la governance dei Data Robots.

Incremento logistico

Le complicazioni della manodopera off-shore vengono minimizzate o eliminate (differenze di fusi orari, barriere culturali e linguistiche, ...).
Data Robotics riduce la necessità di reclutamento di dipendenti e dei costi di formazione.

Flessibilità e scalabilità

Gestione remota dell'infrastruttura IT per indagare e risolvere i problemi per un flusso più rapido dei processi.
Il Data Robotics facilita il mantenimento di un’infrastruttura scalabile, consentendo di gestire richieste a breve termine senza la necessità di assumere o formare altro personale.

GLI ACCELERATORI REPLY DATA ROBOTICS

Reply ha sviluppato alcuni acceleratori che indirizzano l’utilizzo del Data Robotics in diversi casi d’uso.

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    AUTOMATED INVOICE

    Acceleratore per la gestione dell’intero processo di fatturazione, dall’automazione dell’inserimento dei dati contenuti in fatture alla verifica e riconciliazione automatizzata, tramite OCR e algoritmi di Machine Learning, delle fatture e delle relative note di spedizione con identificazione automatica dei motivi di eventuali discrepanze (es. prezzi e/o quantità differenti da quelle pattuite, ecc.), basandosi non solo sui codici dei prodotti nei master anagrafici dei materiali.

  • EMPLOYEE MONTHLY EXPENSES

    Acceleratore per la creazione automatica della nota spese per il dipendente mediante acquisizione delle ricevute tramite la fotocamera dello smartphone e l’invio ad una casella di posta dedicata ai fine della categorizzazione delle spese, dei controlli di congruità della nota spese inserita e della gestione della fase di approvazione completamente automatizzati.

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  • strip-2

    KNOW YOUR ORDERS

    Chatbot in grado di recuperare tutte le informazioni necessarie dai molteplici sistemi aziendali coinvolti, per avere aggiornamenti in tempo reale sullo stato degli ordini ricevuti da un cliente, effettuare analisi dei principali KPI o richiedere informazioni sul cliente stesso; può essere anche attivata implementando componenti sulla disponibilità della merce a magazzino, date di consegna promessa, stato della delivery e gestione claim.

  • MATCH-UP

    Match-up è uno strumento evoluto per l’analisi, la riconciliazione e l’abbinamento di dati complessi (singoli e/o multipli). Match-up è il valore aggiunto in termini di: facilità d’uso; indipendenza dalle piattaforme; flessibilità del modello di utilizzo (cloud o su server dell’azienda); arricchimento informativo a supporto delle riconciliazioni; alternative di azioni o proposte di azione (proposta di riconciliazione o report suggerimenti); tassonomia delle regole (semplici, medie e complesse) e data robotics.

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  • strip-4

    Claim Prediction in TELCOs

    Claim Prediction Tool (ClaP) è un sistema per l’analisi e la supervisione dei clienti a rischio di abbandono. L'utilizzo di tale strumento trova applicazione e genera valore nell’ambito generale delle azioni di CRM e Customer Retention, con particolare riferimento al Proactive Caring, per monitorare attivamente e prevenire le segnalazioni di disservizio, e il Trouble Ticket Management, per risolvere efficacemente gli issue con priorità di intervento, assegnata in base al customer profiling.

COME REALIZZARE UN PROGETTO DI IPA: LA CKECKLIST DI REPLY

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