The benefits of automation in the legal sector
The benefits of automation in the legal sector
Legal firms have to deal with a large volume of repetitive, routine tasks. They must complete them...
Infundindo uma força de trabalho digital automatizada 24 horas por dia, 7 dias por semana, com análises inteligentes para não apenas manipular os dados, mas também usá-los
A RPA pode mudar a forma como as empresas funcionam em muitos setores. Ela assume o trabalho manual e permite que os funcionários se concentrem na entrega de valor. No entanto, a automação estratégica de negócios muitas vezes significa ir um passo além. O Machine Learning (ML) junto à RPA é uma solução orientada para o futuro para alcançar a transformação digital.
Embora a maioria das empresas ainda esteja nos estágios iniciais de maturidade de ML, é incorreto pensar que há tempo para atrasar seus esforços. Se sua empresa não está voltada para ML no momento, tenha certeza de que seus concorrentes estão, e a taxa de desenvolvimento de IA tende a aumentar exponencialmente. Agora é a hora de preparar sua organização para o futuro com IA / ML.
Enquanto as empresas em todo o mundo se concentram na transformação digital, a RPA é apenas um elemento do conjunto de ferramentas que pode aproximá-las de seu objetivo. O Machine learning, devidamente integrado com IA e automação de robótica de processos, permite a automação baseada em regras com os benefícios adicionais de análises e previsões inteligentes. O resultado? Uma força de trabalho digital incansável que não só assume tarefas chatas e repetitivas, permitindo que colaboradores humanos prosperem, mas também aprende e propõe suas próprias soluções para os problemas que surgem.
Dependendo da tarefa em mãos, as empresas escolhem o tipo de automação com a melhor relação entre valor agregado e custo de implementação. O ML exige um investimento maior do que a RPA devido ao treinamento de dados, uma infraestrutura mais robusta e trabalho de desenvolvimento provido por especialistas altamente qualificados. O ROI pode valer a pena, no entanto, graças a insights mais profundos, tomada de decisões mais automatizada e a capacidade de analisar informações estruturadas e não estruturadas.
Graças ao Machine Learning, a RPA pode ir além do processamento (coleta, classificação, cálculo e relatório) de dados para começar a usá-lo. Os processos automatizados operariam com base na análise contínua das informações recebidas e aprenderiam a agir de maneira mais inteligente ao longo do tempo. Isso é especialmente benéfico para empresas que lidam com grandes volumes de dados não estruturados. O ML é capaz de reunir percepções e aprimorá-las ao longo do tempo, enquanto a RPA as executa, trabalhando em conjunto para obter os melhores resultados.
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