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Sotto la spinta della text analytics, avanza sempre di più la convergenza fra RPA e AI

L’automazione cognitiva dei processi di business è sicuramente un tema molto caldo per le aziende. Le potenzialità della Robotic Process Automation (RPA) nell’automatizzare le attività di business più ripetitive sono diventate un argomento di tendenza, così come sono ben noti i vantaggi dell’Artificial Intelligence (AI) nel raggiungere un maggior livello di accuratezza e nell’estendere l’automazione a nuove aree e attività di business..

Ecco allora che, in questo scenario, l’elemento di reale differenziazione diventa la capacità di implementare nei processi automatizzati funzionalità davvero intelligenti per ricavare più informazioni in modo ancora più preciso e completo. Ed è proprio questa potenzialità che spiega come mai la text analytics più di ogni altra tecnologia di intelligenza artificiale si ponga al centro della convergenza fra RPA e AI.

I progressi nel mercato della RPA e gli scenari della text analytics

Implementare soluzioni di RPA non è più un’opzione facoltativa ma una scelta obbligata. Il report di Forrester “Look to Four Use Case Categories to Push RPA and AI Convergence” sottolinea quattro casi principali in cui l’intelligenza artificiale sta portando un maggior valore alla RPA:

  • Più analytics per migliorare le performance delle piattaforme;
  • Chatbot che interagiscono e fanno da guida ai bot RPA;
  • L’Internet of Things (IoT) che attiva nuove interazioni con i digital workers;
  • E, infine… la text analytics che già adesso aumenta il valore della RPA.

Maggiore velocità e accuratezza grazie alla combinazione di text mining e RPA

La recente implementazione delle avanzate funzionalità di text analytics di Cogito ha consentito a una grande compagnia assicurativa europea di ridurre notevolmente il processo di revisione delle richieste di rimborso. Per ogni richiesta si è passati da un’ora a pochi secondi, e ciò ha consentito di risparmiare 40mila ore di lavoro manuale all’anno e migliorare la precisione dell’analisi.

Sia che si tratti di richieste di rimborso o di attività legate alla sottoscrizione di contratti, l’AI può contribuire a rendere i processi assicurativi più efficienti ed efficaci in termini di costi. Le soluzioni di RPA basate sull’AI offrono agli assicuratori una risposta concreta alla loro esigenza di migliorare i processi operativi senza dimenticare gli aspetti economici. La text analytics applicata ai processi di settore che richiedono una grande quantità di risorse sta già mostrando guadagni senza precedenti in termini di produttività e informazioni di valore.

Scopri di più sulla convergenza tra RPA e AI – scarica il White Paper “Three Unique Ways to Improve the Economics of Insurance with Artificial Intelligence”.


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