Hiperautomação: Como a Inteligência Artificial auxilia a automação

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina fornecem recomendações de ações para reduzir a quantidade de trabalho que os colaboradores das empresas precisam fazer. Ela favorece uma compreensão de máquina mais confiável e precisa para extração de dados não estruturados e uma classificação automática de documentos mais rápida.

Desse modo, a IA facilita a tomada de decisões digital para melhor automação de decisões com base em regras e priorização de tarefas. Além disso, ela possibilita a coleta e análise de dados inteligentes, com captura de todos os eventos gerados pela solução e agregação em KPIs para uma visão em tempo real das operações de negócios.

Neste artigo, vamos explicar como a Inteligência Artificial pode ser usada para auxiliar a automação inteligente em toda a empresa.

 

Como funciona a automação inteligente em toda a empresa

A solução de automação de negócios inteligente foi projetada para ajudar as empresas a digitalizar e a automatizar diferentes tipos de trabalho em escala, bem como criar e implantar funcionários digitais para aumentar a eficiência dos trabalhadores qualificados. Ela utiliza os conjuntos de recursos de automação mais abrangentes do mercado, apoiado por uma camada analítica que coleta, prepara e visualiza os dados operacionais em toda a solução. Esses recursos funcionam juntos para ajudá-lo a descobrir processos, aplicar percepções de IA e aumentar a sua força de trabalho.

A automação inteligente em toda a empresa permite aumentar ou diminuir rapidamente a escala e adotar novos modelos operacionais. A IA e a automação se unem em torno de especialistas e em toda a empresa para mudar a maneira como humanos e máquinas interagem para analisar dados, tomar decisões e executar tarefas em um fluxo de trabalho ou sistema. Além disso, ela oferece recursos de automação de processos robóticos (RPA) e mão de obra digital para colaborar com humanos e alcançar um nível mais alto de produtividade.

A automação de negócios inteligente pode ser aplicada com flexibilidade em uma variedade de contextos e indústrias. Com uma solução integrada, ela possibilita criar, gerenciar e implantar aplicativos de negócios para melhorar a eficiência operacional, aumentar a satisfação do cliente e simplificar o gerenciamento de conformidade com regras e regulamentos.

A hiperautomação em toda a empresa traz diversos benefícios:

  • Melhora a precisão e a velocidade do trabalho de rotina, suplementando as pessoas com bots;
  • Reduz o fardo causado pela papelada e as exigências de conformidade regulamentar, digitalizando e facilitando o gerenciamento de vários tipos de documentação;
  • Reduz o trabalho departamental com aplicativos de baixo código que lidam com processos que de outra forma envolveriam documentos e planilhas difíceis de gerenciar enviados por e-mail;
  • Aumenta a produtividade dos especialistas, auxiliando-os com percepções mais profundas e recomendações de ação;
  • Oferece experiências do cliente do início ao fim com processamento direto e permite a integração das operações de negócios em toda a empresa em um processo personalizado e simplificado.

 

Como você pode aplicar a inteligência operacional

A automação de negócios com Inteligência Artificial incorpora compreensão da máquina, tomada de decisões digital e coleta e análise inteligente de dados para reduzir a quantidade de trabalho que as pessoas precisam fazer. Por exemplo, a habilidade de visualização de documentos com aprendizado profundo permite que você acelere significativamente a classificação de  documentos em comparação com os esforços manuais.

As empresas podem extrair insights de IA a partir da inteligência incorporada para melhorar as operações em três áreas:

  1. Compreensão de máquina

– Extraia dados não estruturados com maior confiabilidade e precisão, sem exigir codificação ou ciência de dados.

– Visualize e mensure indicadores-chave de desempenho (KPIs) com painéis criados para negócios.

– Acelere o processo de classificação de documentos usando habilidades de visualização de documentos com aprendizado profundo.

  1. Tomada de decisões digital

– Gere recomendações e resultados melhores para a automação de decisões baseada em regras, aplicando aprendizado de máquina a resultados históricos.

– Priorize tarefas para permitir maior eficiência dos fluxos de trabalho.

  1. Coleta e análise de dados inteligentes

– Monitore operações automatizadas em tempo real.

– Reúna e normalize dados de eventos a partir de aplicativos ou serviços de automação para construir modelos de aprendizado de máquina.

– Acesse insights, crie KPIs e configure alertas usando consulta de linguagem natural e interfaces de conversação.

 

Como a inteligência reduz a quantidade de trabalho dos colaboradores?

Integração:

– Extraia dados a partir de documentos de identificação;

– Classifique as informações de identificação pessoal (PII) do cliente como registro;

– Automatize aprovações de integração com base em dados históricos;

– Encaminhe o processamento de benefícios para o trabalhador mais apropriado com base no tipo de tarefa;

– Reúna dados de integração para aliviar a carga administrativa (por exemplo, saiba quais etapas exigem mais ou menos automação);

Solicitações e aprovações:

– Extraia dados a partir de documentos de solicitação.

– Classifique os tipos de documentos recebidos (por exemplo, solicitação de compra ou comprovante de despesas);

– Automatize solicitação e aprovação com base em dados históricos (por exemplo, quando aprovar automaticamente ou encaminhar para um especialista);

– Encaminhe a aprovação para o funcionário mais apropriado com base no tipo de tarefa;

– Reúna dados sobre aprovações (por exemplo, aprenda quais aprovações exigem investigação adicional e quais são automáticas).

Contestações e resolução de problemas

– Classifique os tipos d documentos recebidos (por exemplo, reclamação, nota fiscal, solicitação);

– Automatize a resolução com base em dados históricos (por exemplo, quando aprovar automaticamente ou encaminhar para um especialista);

– Reúna dados sobre resolução de problemas (por exemplo,

saiba quais aprovações exigem investigação adicional ou são automáticas);

Atualizações de dados:

– Extraia dados a partir de novos documentos;

– Classifique os documentos recebidos (por exemplo, perfil do cliente, perfil do funcionário, documentação do beneficiário);

– Automatize o processamento com base em dados históricos (por exemplo, detecte conflitos de dados ou inconsistências);

– Reúna dados sobre atualizações de dados (por exemplo, saiba quais atualizações de dados tendem a ser inconsistentes ou inadequadas).

Pagamentos:

– Extraia dados de notas fiscais;

– Classifique os tipos de documentos recebidos (por exemplo, nota fiscal, packing list, etc.);.

– Automatize pagamentos com base em dados históricos (por exemplo, aprovação, detecção de fraude etc.);

– Encaminhe investigações para os funcionários com base no assunto e nos conhecimentos do fornecedor;

– Reúna dados sobre pagamentos (por exemplo, saiba que tipo de nota fiscal tende a ser incorreta ou fraudulenta).

Operações em tempo real

– Automatize operações em tempo real com base em dados históricos (por exemplo, detecção de fraude, venda cruzada, etc.);

– Reúna dados sobre operações em tempo real (por exemplo, saiba mais sobre os casos em que foram detectados fraudes ou riscos incorretamente, falsos positivos ou negativos, etc.).

 

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Com recomendações geradas por IA acionáveis, análises integradas para medir o impacto e ferramentas de baixo código para negócios, o IBM Cloud Pak for Business Automation ajuda os clientes a reduzir a quantidade de tempo gasto em processos manuais em 80%. Além disso, ele diminui os tempos de espera do cliente pela metade e realoca a mão de obra para tarefas de maior valor.

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Uso de IA para compreender o comportamento dos clientes

Muitos debates têm sido promovidos entre profissionais de tecnologia sobre a existência de algoritmos “preconceituosos”, que seriam desenvolvidos sem atentar para as questões éticas e sociais. 

Recentemente, o reconhecimento facial foi assunto de uma polêmica envolvendo o Twitter. Muitos usuários verificaram que o algoritmo da rede social centralizava a prévia das imagens postadas em pessoas brancas, e nunca em negras. Eles então fizeram diversas tentativas para que a ferramenta centralizasse a foto na timeline em um rosto de uma pessoa negra. Porém, ela sempre desviava o foco das imagens, o que levantou a suspeita de que esse problema seria motivado pelo racismo. 

Essa não é a primeira vez que o uso tecnologia de reconhecimento facial é debatido. Também já existem casos em que ela foi utilizada pela polícia, para fins de segurança pública, e acabou resultando na prisão de pessoas inocentes, em razão de erros no sistema. Para evitar problemas como esse, os engenheiros precisam pensar em processos de checagem de todo tipo de preconceito ou viés ideológico ao desenvolver as aplicações. 

O uso de tecnologias tem sido alvo de muita polêmica, e muitas vezes as experiências negativas tendem a repercutir na mídia mais do que as positivas. Infelizmente, as novas tecnologias também podem reproduzir preconceitos e estruturas sociais arraigadas. Afinal, elas são alimentadas por dados prévios e acabam reproduzindo problemas existentes em nossa sociedade. Embora tenha havido grandes avanços na área tecnológica, as questões éticas e sociais envolvidas no uso dessas ferramentas ainda precisam ser amadurecidas.

Mas precisamos considerar também o lado positivo dessas novas ferramentas, que podem auxiliar em muitos setores da sociedade. Neste artigo, vamos mostrar como tecnologias como reconhecimento facial e de emoções podem ser utilizadas para resolver problemas em nosso dia a dia.  

Além da polêmica: identificação facial traz avanços

Os novos desenvolvimentos no campo do reconhecimento facial computadorizado permitem a identificação em tempo real da expressão facial mesmo em ambientes sociais. Por isso, essa tecnologia tem sido muito usada em sistemas de segurança.

Por exemplo, o reconhecimento facial é capaz de reconhecer os rostos dos funcionários para permitir ou não a sua entrada em um prédio ou verificar automaticamente os nomes na lista de presenças. Essa solução é muito mais segura e conveniente do que as chaves e cartões de identidade tradicionais, pois esses objetos podem ser facilmente perdidos ou roubados.

Essa tecnologia também tem auxiliado a polícia no combate à criminalidade. No carnaval de 2019, um homem fantasiado foi preso em Salvador, depois de ser capturado pelo sistema de reconhecimento facial adquirido pelo governo da Bahia. Ele era procurado desde 2017 por homicídio.

A tecnologia de detecção de emoções

Graças à “detecção de emoções”, as máquinas podem agora identificar sentimentos de raiva, medo, nojo e tristeza. A detecção de emoções requer o uso de pelo menos duas tecnologias distintas: visão computacional, para identificar com precisão as expressões faciais, e algoritmos de aprendizado de máquina, para analisar e interpretar o conteúdo emocional dessas características faciais.

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