Optimizing Structured Data Processing through Robotic Process Automation

要約

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、データ抽出における革新的なテクノロジとして登場し、組織が請求書、注文書、支払通知などの大量のドキュメントを処理および分析する方法に革命をもたらしました。
この調査では、構造化データ抽出のための RPA の使用を調査し、手動プロセスと比較した RPA の利点を評価します。
人間が実行するタスクと RPA ソフトウェア ボットによって実行されるタスクを比較することで、RPA システムの有効性に焦点を当てて、請求書からのデータ抽出の効率と精度を評価します。
さまざまな数の請求書を含む 4 つの異なるシナリオを通じて、タスクの完了に必要な時間と労力の観点から効率性を測定するとともに、手動プロセスと RPA プロセスのエラー率を比較することで精度を測定します。
私たちの調査結果は、RPA によって効率が大幅に向上し、すべてのケースにおいて手作業に比べてボットが大幅に短い時間でタスクを完了できることを浮き彫りにしています。
さらに、RPA システムは一貫して完璧な精度を達成し、エラーのリスクを軽減し、プロセスの信頼性を高めます。
これらの結果は、業務効率の最適化、人件費の削減、全体的なビジネス パフォーマンスの向上における RPA の変革の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Robotic Process Automation (RPA) has emerged as a game-changing technology in data extraction, revolutionizing the way organizations process and analyze large volumes of documents such as invoices, purchase orders, and payment advices. This study investigates the use of RPA for structured data extraction and evaluates its advantages over manual processes. By comparing human-performed tasks with those executed by RPA software bots, we assess efficiency and accuracy in data extraction from invoices, focusing on the effectiveness of the RPA system. Through four distinct scenarios involving varying numbers of invoices, we measure efficiency in terms of time and effort required for task completion, as well as accuracy by comparing error rates between manual and RPA processes. Our findings highlight the significant efficiency gains achieved by RPA, with bots completing tasks in significantly less time compared to manual efforts across all cases. Moreover, the RPA system consistently achieves perfect accuracy, mitigating the risk of errors and enhancing process reliability. These results underscore the transformative potential of RPA in optimizing operational efficiency, reducing human labor costs, and improving overall business performance.

arxiv情報

著者 Vivek Bhardwaj,Ajit Noonia,Sandeep Chaurasia,Mukesh Kumar,Abdulnaser Rashid,Mohamed Tahar Ben Othman
発行日 2024-10-15 10:23:18+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.RO パーマリンク