Automating the audit of electronic invoices with a soft robot

要約

台湾の奇美医療センターは、公開されたロボティック プロセス オートメーション (RPA) 研究で言及されている 4 つの課題を完了しました。これには、動的なプロセスの自動化、実現可能な人間とロボットのコラボレーションの設計、その他の新興テクノロジーの組み込み、ビジネスへのプラスの影響が含まれます。
同社の幹部らは電子請求書発行を導入するための委員会を招集した。
この実装には、台湾の電子請求書プラットフォームからクラウド電子請求書 (E-請求書) データを自動的にダウンロードし、それらとオンプレミス データの間の不一致を検出するソフトウェア ロボットの作成が含まれます。
このボットは、内部監査員がオフィスを離れているときに動作します。
残りの作業は結果として生じる不一致を検証するだけなので、彼らはこのソフトウェア ロボットに満足しました。
Chi Mei Medical Center は、電子請求書の監査にソフトウェア ロボットを導入する前後の時間とコストを測定しました。
その結果、他のビジネスプロセスを自動化するより多くのボットを歓迎しました。
結論として、ソフトウェア ロボットを他の新興テクノロジーと統合すると、このボットによって発生する可能性のあるエラーが軽減されます。
人間とロボットの優れたコラボレーションは、RPA タスクを選択する際に人間の視点を考慮することにかかっています。
ボットを使用したビジネス プロセスの自動化が合理的な投資であることを検証するには、無料のボット作成者だけで十分です。

要約(オリジナル)

Taiwan’s Chi Mei Medical Center has completed four challenges mentioned in published robotic process automation (RPA) studies including automating a dynamic process, designing feasible human-robot collaboration, incorporating other emerging technologies, and bringing positive business impacts. Its executives called a committee to implement the electronic invoicing. This implementation includes the creation of a software robot to download automatically cloud electronic invoice (E-invoice) data from Taiwan’s E-invoice platform and detect the inconsistency between them and on-premise data. This bot operates when internal auditors are off their office. They satisfied this software robot since the remaining work is only verifying the resulting inconsistency. The Chi Mei Medical Center measured the time and costs before and after adopting software robots to audit E-invoice; consequently, it welcomed more bots automating other business processes. In conclusion, integrating a software robot with other emerging technologies mitigates the possible errors provided by this bot. A good human-robot collaboration relies on the consideration of human perspective in choosing RPA tasks. Free bot creators are sufficient to verify that automating a business process using a bot is a reasonable investment.

arxiv情報

著者 Tian Jun Cheng,Chia Jung Chen,Yao Lin Ong,Yi Fang Yang,Guang Yih Sheu
発行日 2024-02-07 01:55:17+00:00
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