


Ein Überblick über 24 herausragende RPA-Tools, die es wert sind, erwähnt zu werden
Robotic Process Automation (RPA) kann Geschäftsabläufe optimieren, indem mühsame manuelle Aufgaben eliminiert werden, ohne dass eine vollständige Neugestaltung des Altsystems erforderlich ist.
Auch der moderne Arbeitsplatz kann langweilig und eintönig sein. RPA dient als Suite intelligenter Tools, die künstliche Intelligenz und Low-Code-Optionen einsetzen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Zeit zu sparen und gleichzeitig Schutz vor kostspieligen Fehlern zu bieten.
Was ist RPA?
RPA ist eine durch Geschäftslogik und strukturierte Eingaben gesteuerte Technologieanwendung zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Mithilfe von RPA-Tools können Unternehmen Software oder Bots für künstliche Intelligenz konfigurieren, um Anwendungen zu erfassen und zu interpretieren, die zur Verarbeitung von Transaktionen, zur Manipulation von Daten, zum Auslösen von Reaktionen und zur Kommunikation mit anderen digitalen Systemen verwendet werden.
Für einige Unternehmen ist RPA eine Möglichkeit, alte Software zu modernisieren und zu verbessern, ohne sie zu ersetzen. Die meisten Unternehmen verfügen über gut funktionierende Geschäftsanwendungen, erfordern jedoch, dass Mitarbeiter und Benutzer den ganzen Tag über im gleichen Modus ausgeführt werden. RPA-Tools sollen diese mühsame Arbeit ersetzen und eine neue Ebene hinzufügen, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, ohne dass die Anwendung neu gestaltet werden muss.
Vorteile von RPA
RPA ist auch eine relativ einfache Möglichkeit, Algorithmen der künstlichen Intelligenz in Legacy-Anwendungen zu integrieren. Viele RPA-Plattformen bieten Computer-Vision- und Machine-Learning-Tools, die Legacy-Code nutzen können. Beispielsweise kann die optische Zeichenerkennung Bestellungen aus hochgeladenen Dokumentenbildern extrahieren und Buchhaltungssoftware veranlassen, diese zu verarbeiten. Die Möglichkeit, Text und Zahlen aus Bildern zu extrahieren, kann für Unternehmen, die große Mengen an Dokumenten benötigen, wie z. B. Versicherungen oder Banken, eine große Hilfe sein.
Der vielleicht größte Vorteil besteht darin, wie das RPA-Tool „programmiert“ oder „trainiert“ wird – durch diesen Prozess „lernt“ der RPA-Roboter die Klicks des Benutzers. Bei diesem Vorgang, der manchmal als „Prozesserkennung“ bezeichnet wird, kann mithilfe eines Clickstreams nachgeahmt werden, was der Benutzer gerade getan hat, ähnlich wie beim Erstellen von Tabellenkalkulationsmakros.
Allerdings erfolgt RPA nicht automatisch. Während des Trainingsprozesses sind manuelle Eingriffe und Anpassungen erforderlich. Manchmal muss man Code schreiben, um Funktionen zu handhaben, die mit vorkonfigurierten Bots nicht möglich sind, aber viel davon ist nicht nötig. Darüber hinaus werden Roboter immer intelligenter, was ihr Training erleichtert. KI-Programme können Arbeiter auch dabei unterstützen, nach Mustern zu suchen, die Roboter in Zukunft beschleunigen könnten.
TOP RPA-TOOLS
RPA-Tools haben sich zu einem Teil eines größeren Ökosystems für die Planung und Verwaltung von Enterprise-Computing-Architekturen entwickelt. Diese Systeme können verschiedene APIs und Dienste verwalten und gleichzeitig den Datenfluss durch zusätzliche Bots unterstützen.
RPA-Tools spielen mittlerweile auch die Rolle der Verwaltung von Cloud-Plattformen. Während sich die erste Version an Desktop-Benutzer richtet, sind Funktionen zur Unterstützung der Back-End-Steuerung häufiger anzutreffen. Die Grenzen zwischen RPA für Desktops und der Wartung von Datenbanken und Diensten verschwimmen zunehmend.
Der RPA-Markt bietet eine Mischung aus neuen, speziell entwickelten Tools und älteren Tools, die mit zusätzlichen Automatisierungsfunktionen ausgestattet sind. Einige begannen als BPM-Tools (Business Process Management) und wurden um neue Funktionen erweitert. Einige Anbieter vermarkten ihre Tools als „Workflow-Automatisierung“ oder „Workflow-Management“. Andere unterscheiden RPA von „Geschäftsprozessautomatisierung“ und behaupten, dass RPA komplexere Routinen für künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen umfasst.
Hier sind die derzeit besten RPA-Tools:
1.Airslate
Dokumentenzentrierte Aufgaben (z. B. PDF-Bearbeitung oder Vertragsbearbeitung) Elektronische Erstellung Signaturen) ist einer der Schwerpunkte von Airlate. Bots für optimierte Arbeitsabläufe werden per Drag-and-Drop Flow Creator programmiert. Zu den vorprogrammierten Ressourcen gehören Verbindungen zu wichtigen Backends wie Salesforce sowie eine Sammlung von Vorlagen für gängige Prozesse.
• Hauptfunktionen: Dokumentbearbeitung und Signaturverfolgung
• Hauptanwendungsfälle: Vertrags- und Vereinbarungsverarbeitung
2.Appian
# 🎜 🎜 #Appian erwarb Jidoka im Jahr 2020 und änderte den Produktnamen in Appian RPA und integrierte es gleichzeitig in seine digitale Prozessautomatisierungssuite. Jiodka ist ein japanischer Begriff, der „humanisierte Automatisierung“ bedeutet und sich darauf bezieht, wie seine Softwareroboter darauf trainiert werden, Menschen zu imitieren, die mit Standardsystemen (Host-Terminals, Netzwerke, Datenbanken usw.) interagieren. Die integrierte Low-Code-Entwicklungsumgebung (IDE) von Appian RPA fördert die schnelle Erstellung benutzerdefinierter Bots, mit einem Dashboard, das alle laufenden Bots verfolgt und Bildschirmvideos erstellen kann, um das Debuggen von Bots zu unterstützen, die auf der Appian-Cloud-Plattform bereitgestellt werden. Diese Informationen werden in sogenannte „Datenstrukturen“ aufgenommen, die nicht nur Zahlen und Buchstaben, sondern auch Beziehungen zwischen Elementen enthalten. Durch die tiefe Integration zwischen Desktop- und mobilen Plattformen gelangen die Tools an den Rand jedes Unternehmensnetzwerks. • Hauptmerkmale: Java-zentrierter Bot unterstützt plattformübergreifende Nutzung • Hauptanwendungsfälle: Kundenmanagement und Compliance-Unterlagen3.Automation Anywhere
Der Bot-Store von Automation Anywhere stellt der Automation 360-Plattform eine Reihe von Tools zur Verfügung, die Standardklicks und -verfolgungen durchführen sowie komplexe Datendateien zusammenfügen können. Einige Bots extrahieren Informationen aus Tabellenkalkulationen, Dateien oder Webseiten, andere speichern diese Informationen in Datenbanken zur Problemverfolgung, Rechnungsbearbeitung und mehr. Viele Bots sind auf APIs angewiesen, beispielsweise auf die Bildanalyse-API von Microsoft Azure. Eines der Ziele besteht darin, den Zugriff im gesamten Unternehmen mit einfach zu automatisierenden Tools wie AARI zu öffnen, die jede Webanwendung in einen automatisierten Worker verwandeln können. Sie bieten auch eine „Community Edition“ an, die für kleine Unternehmen mit eingeschränkten Arbeitsabläufen kostenlos ist, und der cloudbasierte Dienst erspart Unternehmen den Aufwand für die Installation und Wartung des RPA selbst.
•Hauptfunktionen: Center of Excellence (CoE) Manager verfolgt die Leistung verschiedener Bots in einem zentralen Dashboard; BotInsight verfolgt die Leistung jedes Bots detailliert.
•Hauptanwendungsfall : Offene Bot-Entwicklung und Bereitstellung auf Unternehmensebene Der Schwerpunkt liegt auf der Interaktion mit Webseiten, Datenbanken und Excel-Tabellen. Sein Konversations-RPA bietet Schnittstellen in natürlicher Sprache für viele Interaktionen. Viele der Bots im Bot Store sind für bestimmte Branchen oder Geschäftsbereiche vorkonfiguriert, beispielsweise für die Personalabteilung oder die Kundenbeziehungen. AutomationEdge bietet auch eine kostenlose Version mit Einschränkungen hinsichtlich Zeit, Schritten und Abdeckung. Einige KI-gesteuerte Optionen wie Conversational RPA und intelligente Dokumentenverarbeitung sind nicht enthalten.
•Hauptfunktionen: Pay-as-you-go-Abrechnung vereinfacht die Einführung
•Hauptanwendungsfälle: Chatbot-Verwaltung; Dokumentenverarbeitung für Front-, Middle- und Backoffices#🎜 🎜 #
5.AWS LambdaDie Amazon Cloud-Plattform verfügt über viele Datenverarbeitungsmöglichkeiten. Lambda-Funktionen sind wie der Klebstoff, der Dienste verbindet und die Arbeit in Ihrem Netzwerk automatisiert. Diese Funktionen können je nach Bedarf so groß oder klein sein, dass sie ausgelöst werden können, wenn neue Daten eintreffen. Lambda-Funktionen sind eher auf die Automatisierung von Backend-Arbeiten ausgelegt und sind bei der Verwendung von AWS-Diensten am effizientesten, während sie gleichzeitig mit jedem Dienst verbunden werden können, der zusätzliche Arbeit erfordert. • Hauptfunktionen: Backend-Datenfluss in Amazon Cloud automatisieren • Wichtige Anwendungsfälle: Behebung von Problemen und reibungslose Datenbewegung zwischen Diensten#🎜🎜 #6. Cyclone Robotics
Das Cyclone-Toolset wächst, um Low-Code-Entwicklung zu unterstützen. Sein RPA Studio kombiniert grundlegende Automatisierungstools für den Aufbau von Datenpipelines mit fortschrittlichen Tools für künstliche Intelligenz für OCR und Computer Vision. Es bietet außerdem Low-Code-Optionen für die Integration mehrerer Tools in einen zusammenhängenden automatisierten Workflow. Kleine und mittlere Unternehmen können den EasyPie-Dienst auch nutzen, um diese Tools in der Cloud-Plattform von Cyclone auszuführen.
•Hauptmerkmale: Verfügt über eine breite Palette von Plugins zur Verbindung wichtiger Plattformen und Dienste für künstliche Intelligenz
•Hauptanwendungsfälle: Eine breite Palette von Märkten, einschließlich des Mobilfunkmarktes
# 🎜🎜#7.DatamaticsTruBot (Datamatics‘ Name für sein separates Programm) wurde mit TruBot Designer erstellt, einem Tool, mit dem Benutzer Software erstellen und bearbeiten können. Die meiste Arbeit wird durch Ziehen und Ablegen von Komponenten im visuellen Designer erledigt, und Entwickler können auch systemgenerierten Code in der IDE anpassen. Der Roboter kann mit dem TruBot Cockpit koordiniert werden, einem System, das mithilfe spezieller Tools Bilder scannt und unstrukturierten Text versteht und so die Textverarbeitung in den Vordergrund stellt. Das Tool läuft in der Cloud und einige Funktionen können auf den eigenen Computern der Benutzer installiert werden, mit einer persönlichen Version für die Bearbeitung persönlicherer Aufgaben, was Datamatics als „RPA-Demokratisierung“ bezeichnet. Teams mit hoher Arbeitsbelastung können TruCap verwenden, ein vorlagenfreies Datenerfassungstool. • Hauptfunktionen: Integrierte KI für OCR und Sprachanalyse; Desktop-Version • Hauptanwendungsfälle: Desktop-Automatisierung #🎜🎜 #8.EdgeVerve Systems
Das AssistEdge-System hilft Benutzern beim Aufbau einer Datenverarbeitungsinfrastruktur, indem es mit wichtigen Datenquellen integriert wird und Benutzer verfolgt, um gemeinsame Arbeitsmuster zu entdecken. Callcenter und Kundenhilfeportale können AssistEdge Engage verwenden, um die sich wiederholenden Aufgaben der Koordinierung mehrerer Legacy-Systeme zu automatisieren. Wo möglich, setzt EdgeVerve auf künstliche Intelligenz, um Szenariounterstützung bereitzustellen und eingehende Formulare und andere Daten zu verarbeiten. Beispielsweise bietet das Dokumentenverarbeitungssystem XtractEdge OCR, um die Formularverarbeitung zu beschleunigen. Darüber hinaus optimiert das Unternehmen Systeme für Branchen wie Supply Chain Management (TradeEdge) oder Banken. Es bietet die Migration von Desktop- zu Cloud-Lösungen sowie eine Open-Source-Version.
•Hauptmerkmale: Open-Source-Version; engere Integration mit künstlicher Intelligenz vor Ort und visueller Verarbeitung
•Hauptanwendungsfälle: Supply Chain Management, Finanztransaktionen
9.Fortra Automate
Das RPA-Tool von Fortra (ehemals HelpSystems) erledigt alles von der Beantwortung von Anfragen bis zur Erstellung von Berichten. Kerntools für die Desktop-Automatisierung durchsuchen Datenquellen, indem sie Ereignisse in der Windows-GUI simulieren und mit Webanwendungen und lokaler Software interagieren. Bei der Verwaltung von Unternehmen liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Microsoft Office-Tools zur Erstellung von Text- und Grafikberichten. Größere Aufträge, die sich über mehrere Desktops erstrecken, können mit Automate Plus und Automate Ultimate skaliert werden. Das Scannen von Dokumenten erfolgt mithilfe einer automatisierten intelligenten Erfassung, alle mit integrierten Sicherheits- und Prüffunktionen.
• Hauptmerkmale: Integration mit Microsoft-Desktopanwendungen
• Hauptanwendungsfälle: Schadensbearbeitung, Dienstleistungsbranche
10. IBM-Automatisierung
IBM bietet eine breite Palette von Optionen zur Automatisierung von Aufgaben auf niedriger Ebene, die in separate unterteilt sind Produkte und gebündelt mit IBM Automation. Beispielsweise bietet IBMs CloudPak für Geschäftsautomatisierung ein Low-Code-Studio zum Testen und Entwickeln von Automatisierungsstrategien. Tools der künstlichen Intelligenz ermöglichen die optische Zeichenerkennung für Dokumente. Watson Assistant bietet seinen Kunden Dienste über integrierte Bots an. Teams können Process-Mining-Tools verwenden, um Arbeitsabläufe zu iterieren und hypothetische Strategien zu erkunden. Die gesamte Software kann vor Ort oder in der IBM Cloud bereitgestellt werden.
•Hauptmerkmale: Umfangreiche Erfahrung mit Unternehmensworkflows, integriert mit vielen Mainframes
•Hauptanwendungsfälle: Datenerfassung, wissenschaftliches Prozessmanagement; Kundenbetreuung
11 Entwickelt von Kofax
ImageTech Systems Kofax, a Suite von Bots für die Dokumentenverarbeitung und Workflow-Automatisierung. Sein Designstudio bietet eine IDE, die in Java, Python oder anderen Programmiersprachen geschriebenen Code in Anweisungen für den Roboter umwandelt. Einige Benutzer möchten ihren Automatisierungsprozesserkennungscode verwenden, um vorhandene Arbeitsabläufe zu verfolgen und Bots zu generieren. Der Code kann auch in kleinere KapowKapplets-Tools zerlegt werden, um zentralisierte Transaktionen lokal abzuwickeln. Sämtliches Verhalten wird über Standardanalysen verfolgt und über ein Dashboard gemeldet, sodass Fehlfunktionen des Roboters beobachtet werden können.
•Hauptfunktionen: Integration mit Enterprise-Content-Management-Tools; Mikro-App-Plattform für vereinfachte Bereitstellung
•Hauptanwendungsfälle: Verwaltung von Inhaltssammlungen; Datenpipeline-Integration
12.Laiye
Laiye ist eine weitere Plattform, die auf dem chinesischen Markt auftaucht Zielgruppe sind Einzelhandelsgruppen und andere Gruppen mit unterschiedlichen Kundenbedürfnissen. Automation Creator ist eine Drag-and-Drop-IDE zum Konvertieren von Workflows in Bots, die mit Tools wie dem Creativity Center bereitgestellt und verfolgt werden können.
• Hauptmerkmale: KI-Chatbots und Cloud Native Bots
• Hauptanwendungsfälle: Arbeitsausführungssystem, das allgemeine Unterstützung für dokumentenzentrierte Aufgaben bietet
13. Microsoft Power
Das Power Automate-Tool von Microsoft ist Teil des Unternehmens Plattform zum Erstellen von Anwendungen, virtuellen Agenten und Business-Intelligence-Berichten. Desktop-Tools konzentrieren sich auf die Automatisierung allgemeiner Windows 10-Vorgänge (oder höher), und Cloud-Computing-Tools übernehmen serverseitige Aufgaben. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es jedem, seinen Arbeitsablauf zu verfolgen und ihn in automatisierte, bearbeitbare Routinen umzuwandeln. Power Advisor verfolgt Statistiken zur Leistung, um Engpässe und andere Probleme zu lokalisieren. Microsoft integriert einen Teil seiner künstlichen Intelligenz in Microsoft Power. Benutzer können neue Automatisierungsskripte in natürlicher Sprache erstellen, indem sie beschreiben, was passieren soll. AI Builder kann außerdem Modelle erstellen und bereitstellen, die Vorhersagen und sogar Entscheidungen treffen, was den Benutzern noch mehr Arbeit abnimmt.
• Hauptfunktionen: Desktop-fokussierte Windows 10- oder 11-Plattform oder Azure
• Hauptanwendungsfälle: Umfassende, unternehmensweite KI-Integration
14. MuleSoft RPA (ehemals Servicetrace)
Mulesoft RPA für Salesforce Das Tool , einst bekannt als Servicetrace, ist heute Teil der Plattform für Arbeitsplatzautomatisierung und Unternehmensarchitektur. RPA-Tools nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Dokumente zu entschlüsseln und Daten automatisch zu sammeln. Die Automatisierung kann mit dem Drag-and-Drop-RPA-Builder per Skript erfolgen oder automatisch über den RPA-Recorder erfasst werden, der Benutzer überwacht, um sich wiederholende Aufgaben zu erfassen. Bei der Bereitstellung mit Robot Manager verbessert die vertikale Skalierung des Systems den Parallelbetrieb und ermöglicht die gleichzeitige Ausführung mehrerer Roboter.
• Hauptmerkmale: KI-basierte OCR und ein guter Editor; die Integration mit API-basierten Arbeitsabläufen wird gestärkt
• Hauptanwendungsfälle: Banken, Versorgungsunternehmen und andere Branchen mit hoher Compliance-Anforderung
14
NICE-Bots sind als beaufsichtigte Assistenten oder, wenn sie kompetent genug sind, als unbeaufsichtigte Back-End-Tools konzipiert. Ziel ist die „Journey Orchestration“, sodass Kunden oder Mitarbeitern bei jedem Schritt der digitalen Pipeline geholfen wird. Einer der Assistenten, NEVA, wird als freundlicher Assistent und „Workforce-Multiplikator“ für die Lösung von Kundendienstproblemen gefördert. Scene Composer für Live Designer verfolgt, wie Klicks und Tastenanschläge mit Webseiten interagieren. Daten aus anderen Quellen können über Konnektoren zu Standard-Backoffice-Quellen wie SAP-, Siebel- und .NET-Servern gesammelt werden. Sein CXexchange bietet Hunderte von Erweiterungen und Proxys, die Integrationen beschleunigen. Seine offene Cloud-Plattform CXone trägt dazu bei, dieses Wachstum weltweit zu unterstützen.•Hauptfunktionen: Desktop-Assistent und serverseitige Backend-Integration
•Hauptanwendungsfälle: Callcenter-Automatisierung: Kundenservice-Tools; Beschleunigen Sie Arbeitsabläufe durch die Erstellung von Bots, die zunächst lernen, indem sie Menschen unterstützen, bevor sie im Hintergrund vollständig autonom werden
15. Nintex
Das RPA-Tool von Kryon ist jetzt Teil von Nintex Data Automation und schafft eine vollständige Plattform für Managementprozesse und Geschäftsabläufe. Die Prozesserkennung hilft dabei, Jobs zu finden, die automatisiert werden müssen, und sie in Bots umzuwandeln, die bereitgestellt und verfolgt werden können. Bei dokumentenintensiven Prozessen, die möglicherweise Signaturen erfordern, konzentriert sich die Sammlung von RPA-Bots von Nintex auf die Integration mit Office 365-, Salesforce- und Adobe-Tools, um den Prozess der Dokumentenerstellung und -unterzeichnung in digitalen Rechtspipelines zu automatisieren. Die Ergebnisse können in der Cloud oder vor Ort ausgeführt werden.
• Hauptmerkmale: Enge Integration mit gängigen Desktop-Tools
• Hauptanwendungsfälle: Dokumentgesteuerte Compliance-Pipelines
16. NTT-AT WinActor
NTT-ATs WinActor spart Windows durch die Automatisierung der häufigsten Benutzerzeit. Es lässt sich in die wichtigsten Microsoft-Tools integrieren, um durch die Aufzeichnung von Benutzeraktionen komplexe Arbeitsabläufe zu erstellen. Diese werden in Szenen umgewandelt, die Benutzer auslösen können, wenn neue Ereignisse eintreten, beispielsweise der Empfang einer E-Mail. Beispielsweise kann eine neue Informationsanfrage mit nur einem Mausklick in einen qualifizierten Lead für eine Vertriebsdatenbank umgewandelt werden. Eine Vielzahl ergänzender Bibliotheken erweitern das Tool um spezifische Aufgaben, beispielsweise die Erstellung von PDF-Versionen.
• Hauptmerkmale: Umfangreiche Integration mit Microsoft-Tools
• Hauptanwendungsfälle: E-Mail-Verarbeitung und Datenbankintegration; Tabellenkalkulationsautomatisierung
17. Pega
Pega von Pegasystems bietet eine Vielzahl von Tools zur Beschleunigung Ihrer Geschäftsintegration und -verarbeitung. einschließlich Klassifikatoren für künstliche Intelligenz, Chatbots, DevOps-Support-Tools und RPA. Die Erstellung der richtigen Automatisierung kann mit Pegas KI-gestütztem Workforce-Intelligence-Tool beginnen, einem auf dem Desktop montierten Bot, der die Arbeitsweise von Menschen verfolgt. Diese Untersuchung wird Engpässe aufdecken, bei denen schlechte Back-End-Verarbeitung jetzt und in Zukunft automatisiert werden kann. Pega hofft, „selbstheilende“ und „selbstlernende“ Anwendungen anbieten zu können, die künstliche Intelligenz und andere Statistiken nutzen können, um neue Möglichkeiten für eine bessere Automatisierung zu identifizieren. Pega unterstützt gängige Anwendungsfälle wie die Koordination von Finanztransaktionen und Neukunden. Das Unternehmen bietet auch Low-Code-Optionen für BPM an.
•Hauptfunktionen: Vollständig integriert mit einer Enterprise-Tool-Suite für Entwicklung, Bereitstellung und automatisierte Datenverarbeitung
•Hauptanwendungsfälle: Compliance und Integration
18. Verwenden Sie Python-basiert auf Linux-, Mac- oder Windows-Desktop-Computern Das Hauptaugenmerk von Rocketbot liegt auf der Dokumentenverarbeitung durch den Roboter. Text kann mit Rocketbot Telescope extrahiert werden, und die Sicherungsdaten werden dann mit einem Roboter eingegeben, der mit dem Drag-and-Drop-Editor von Rocketbot Studio trainiert wurde. Rocketbot Orquestador verwaltet sie, führt sie nach Bedarf aus und erstellt gleichzeitig Statistiken.
•Hauptfunktionen: Python-basierte Bots
•Hauptanwendungsfälle: Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
19. Samsung SDS Brity RPA ist in drei Teile unterteilt. Designer stellen über eine Vielzahl von Konnektoren Drag-and-Drop-Flussdiagramme für Desktop- und Enterprise-Backend-Legacy-Dienste bereit. Bots planen und führen verschiedene Jobs zu voreingestellten Zeiten aus oder reagieren auf Ereignisse, starten virtuelle Maschinen neu und simulieren alle Ereignisse, die von Menschen generiert werden können. Größere, unabhängigere Jobs können abgetrennt und auf dem Bot-Prozessor ausgeführt werden. Samsung hat außerdem eine Vielzahl von KI-Routinen (ML, NLP, Vision und Analytics) integriert und erweitert das Angebot um Kollaborationssoftware für Teams. ?? Viele Workflow-Operationen seiner Software. Die Tools von SAP können aktuelle Teams beobachten, um deren Aktionen nachzuahmen. Nach Abschluss können Benutzer den Prozess in einer Low-Code-IDE per Drag-and-Drop anpassen. Die Ergebnisse werden in der SAP-Umgebung bereitgestellt und als beaufsichtigte oder unbeaufsichtigte Bots ausgeführt. Teams, die die Arbeit anderer nutzen möchten, können sich an den SAP RPA Store wenden, um Bots herunterzuladen, um häufige Aufgaben auszuführen, wie etwa das Öffnen von Excel-Tabellen und das Suchen von Aufträgen zur Identifizierung und Klassifizierung.
• Hauptmerkmale: Integration mit SAP-Stack
• Hauptanwendungsfälle: Automatisierung von SAP verfolgten und gesteuerten Geschäftsprozessen
21. SS&C Blue Prism
SS&C Blue Prism ist eines der ersten RPA-Unternehmen, das 2012 gegründet wurde und „Intelligent“ vorantreibt Automatisierung“, die Integration von mehr künstlicher Intelligenz in Prozesse, um skalierbare und adaptive Prozesse zu vereinfachen. Der Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um eine „Reise“ für die Daten eines Unternehmens zu erstellen, da die Daten von einer Reihe von Bots bereitgestellt werden, die automatisierte Entscheidungen treffen, oft durch komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen. Am Anfang werden eine Reihe von Operationen aneinandergereiht, aber dann generiert jede Operation Statistiken, die zum Trainieren und Verbessern der getroffenen Entscheidungen verwendet werden können. Das Unternehmen unterhält außerdem eine digitale Austauschplattform und es können Plug-ins von Drittanbietern erworben werden, um Funktionen zu erweitern, indem Verbindungen zu herkömmlichen Datenbanken (wie MySQL), großen Anbietern (wie AWS) und sozialen Medien (wie Twitter) hergestellt werden. .
• Hauptmerkmale: Erhebliche Investitionen in künstliche Intelligenz, einschließlich maschineller Bildverarbeitung und Sentimentanalyse zur Klassifizierung und Reaktion auf alle Informationen
• Hauptanwendungsfälle: Erstellen vollständiger Dokumenten- und Nachrichtenverarbeitungsketten
22. UiPath
UiPath Bietet eine vollständige Sammlung von Tools zur Erkennung von Arbeitsabläufen durch Process Mining und Aufgabenanalyse und deren Umwandlung in autonome Prozesse, die bearbeitet und angepasst werden können. Diese Bots werden von Orchestrator gesteuert, der sie als Reaktion auf Ereignisse auslöst, während das Verhalten verfolgt, Berichte erstellt und der Zugriff kontrolliert wird, wo dies für die Einhaltung der Vorschriften erforderlich ist. UiPath expandiert in die künstliche Intelligenz und legt den Schwerpunkt auf Bildverarbeitungstools, die Informationen aus Bildern oder Screenshots extrahieren können. Diese konzentrieren sich in der Regel auf OCR, also auf die Umwandlung von Buchstaben und Zahlen in eine für Maschinen verständliche Form.
• Hauptmerkmale: Offene Umgebung ermöglicht die Integration von VB.Net-, C#-, Python- und Java-Code
• Hauptanwendungsfälle: Integration mit vollständigen Legacy-Stack-Transaktionsverarbeitung
23. WorkFusion
Digital Workforce bei WorkFusion Company Alle haben ihre eigenen besonderen Anliegen. Tara ist beispielsweise eine Top-OFAC/AML-Expertin, die sich darauf konzentriert, Transaktionen risikofrei zu gestalten. Casey ist ein Experte für Kundenbeziehungen, der davon besessen ist, bessere und schnellere Kundenerlebnisse zu schaffen. Unternehmen können sie nutzen und eine angepasste Version erstellen, die OCR und etwas künstliche Intelligenz für ihre spezifischen Aufgaben einsetzen kann. Digitale Arbeiter werden mit Workforce Enterprise eingesetzt und können autonom oder als menschlicher Assistent agieren. ?? verkaufen oft proprietäre Tools. Open-Source-Prozesse sind weniger verbreitet, aber durch die Zusammenstellung einiger Open-Source-Projekte können Benutzer oft viele einfache Aufgaben erledigen. Möglicherweise müssen Sie selbst mehr Arbeit leisten, um diese Tools zu trainieren, in der Regel müssen Sie Code in einen Editor eingeben. Dennoch sind sie eine interessante Option.
•Hauptfunktionen: Vollständiger Open-Source-Code-Zugriff; keine Anbieterbindung
•Hauptanwendungsfälle: Web-Integration; Datenerfassung;
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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