Als Citizen Developer oder Pro Developer können Sie eine Dokumentenextraktion-Aufgabe zu jedem Prozess hinzufügen, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren. Die Extraktion kann mit Task Bots (über Bot Runner) oder Automation Anywhere Cloud-Extraktionsdienst durchgeführt werden.

Sie können die Aufgabe mit Process Composer konfigurieren, um Ihre Document Automation-Workflows anzupassen und zu steuern. Weitere Informationen finden Sie unter Automation Co-Pilot für Geschäftsanwender in Document Automation.

Prozedur

  1. Ziehen Sie die Dokumentenextraktion-Aufgabe aus dem Bereich Element in Ihren Prozess.
  2. Im Bereich Dokumentenextraktion konfigurieren Sie:
    1. Element-ID (zum Beispiel DocumentExtraction).
    2. Aufgabenname (zum Beispiel, $input[InputFileName]$ – als Referenz in der Benutzeroberfläche angezeigt.
    3. Sie haben zwei Optionen, um Dokumente zu verarbeiten. Wählen Sie eine Quellauswahl aus:
      • Option A:Task Bot (Standard), um Dokumente mit Bot Runnern zu extrahieren.
      • Option B:Cloud-Extraktion, um Dokumente mit dem Automation Anywhere Cloud-Extraktionsdienst zu extrahieren.
      Option A: Dokument mit Task Bot verarbeiten
      1. Wählen Sie Task Bot aus.
        Anmerkung: Der Task Bot muss die Aktion Daten extrahieren aus dem Paket Dokumentenextraktion haben.
      2. (Optional) Klicken Sie auf Botvorschau, bevor Sie die Implementierung durchführen.
      3. Stellen Sie das Warteschlangen-Timeout (1 Minute bis 24 Stunden) ein, um Verzögerungen zu vermeiden und zu verhindern, dass der Bot den Prozess aufhält, falls der Bot nicht innerhalb des angegebenen Zeitrahmens startet.
      4. Überprüfen Sie Eingabewerte und weisen Sie Variablen zu. Die Eingabefelder werden vom ausgewählten Task Bot festgelegt. Aber wenn Sie den vorgefertigten Document Automation Extraction Bot ausgewählt haben, sind dies die erwarteten Eingabefelder (diese Liste kann je nach Version, in der die Lerninstanz erstellt wurde, variieren):
        • InputFilePath: $inputFile (Desktop-Pfad oder ein File-Objekt, das über die Aktion „Anforderung erstellen“ übergeben wird (empfohlen).)
        • LearningInstanceName: $input[LearningInstancename]$ (Dies ist eine optionale Variable; in diesem Beispiel ist es der Name der Lerninstanz, die verwendet wird, wenn Document Automation automatisch einen Bot generiert.)
        • Version: $input[Version]$ (optionale Variable; in diesem Beispiel wird sie verwendet, um eine Lerninstanzversion zu übergeben, die im Testmodus verwendet wird.
        • ReferenceID: $CopilotRefId$ (optionale Variable; in diesem Beispiel ist es die ID, die verwendet wird, um die Ergebnisse der Dokumentenextraktion über Versionen hinweg nachzuverfolgen, wenn Document Automation automatisch einen Bot generiert.)
      5. Als Citizen Developer oder Pro Developer können Sie auswählen, wie der Task Bot ausgeführt werden soll: lokal auf dem Desktop des Anfrageerstellers oder remote.
        In der Dropdown-Liste Bot-Aufgaben-Ausführungsmodus können Sie die folgenden Modi auswählen:
        • Remote-Ausführung (Standard): Der lokale Bot wird remote auf Grundlage der Einstellungen Ihrer globalen/prozessbezogenen Zeitplanung ausgeführt und erzeugt einen entsprechenden Eintrag im Auditprotokoll. Mit der Remote-Ausführung können Automatisierungen unabhängig laufen, während Nutzer an anderen Aufgaben arbeiten. Sie werden in Automation Co-Pilot benachrichtigt, wenn die Automatisierungen abgeschlossen sind.
        • Lokale Ausführung (Hauptfenster): Lokaler Bot wird im Hauptfenster des Geräts des Anfrageerstellers ausgeführt und erzeugt einen entsprechenden Eintrag im Auditprotokoll. Die Anfrage muss von einem Benutzer mit einer beaufsichtigten Lizenz erstellt werden und es muss ein Standardgerät ausgewählt sein. Andernfalls ist der Bot-Aufgaben-Ausführungsmodus standardmäßig auf Remote-Ausführung eingestellt. Durch die lokale Ausführung bleiben sensible Daten On-Premises und es entstehen keine Wartezeiten auf lokalen Desktops.
        • Lokale Ausführung (untergeordnetes Fenster): Der lokale Bot wird in einem untergeordneten Fenster auf dem Gerät des Anfrageerstellers ausgeführt und erzeugt einen entsprechenden Eintrag im Auditprotokoll. Die Anfrage muss von einem Benutzer mit einer beaufsichtigten Lizenz erstellt werden und es muss ein Standardgerät ausgewählt sein. Andernfalls ist der Bot-Aufgaben-Ausführungsmodus standardmäßig auf Remote-Ausführung eingestellt. Durch die lokale Ausführung bleiben sensible Daten On-Premises und es entstehen keine Wartezeiten auf lokalen Desktops. Erlaubt die Nutzung des Hauptdesktops während der Ausführung.
      Option B: Dokument mit dem Automation Anywhere Cloud-Extraktionsdienst verarbeiten
      1. Wählen Sie Cloud-Extraktion, um Dokumente mit dem Automation Anywhere Cloud-Extraktionsdienst zu extrahieren. Weitere Details finden Sie unter Automation Anywhere Cloud Service.
      2. Geben Sie die Eingabedatei ein. Zum Beispiel empfehlen wir, dass Sie eine Dateiobjektreferenz ($InputFile$) eingeben, die durch eine „Anforderung erstellen“-Aktion (
        amp;ProcessRequest{input}{InputFile}$        ) übergeben wird.
      3. Geben Sie den Namen der Lerninstanz ein. Dies ist der Name der Lerninstanz in Document Automation, zum Beispiel (
        amp;ProcessRequest{input}{InputFile}$        ).
      4. Version der Lerninstanz. Dieses Feld wird normalerweise automatisch von Document Automation ausgefüllt. Es wird nicht empfohlen, dies zu ändern. Wenn Sie sich nicht sicher sind, lassen Sie es einfach leer.
      5. Version des Dokumentenextraktionspakets. Sie müssen nichts einrichten, um die neueste Version zu verwenden. Aber wenn Sie mit Daten unter Verwendung einer älteren Version arbeiten möchten, können Sie diese Version eingeben.
        Anmerkung: Wenn Sie es nicht einrichten, werden automatisch die neueste Testmodusversion und die neueste Dokumentenextraktion-Paketversion verwendet.
  3. Im Feld Datenschutz-Tag (optional) können Sie eine Zeichenfolge oder Variable hinzufügen, um sensible Ausgaben als ausgeblendet zu kennzeichnen.
  4. Klicken Sie auf Speichern, um abzuschließen.
    Sie haben jetzt die Aufgabe Dokumentenextraktion in Ihrer Prozessautomatisierung konfiguriert. Nachdem die Aufgabe erledigt ist:
    • Wenn Sie Task Bot für die Dokumentenextraktion verwendet haben, wird Process Composer die Aufgabe schließen und die in dem ausgewählten Task Bot gesetzten Ausgabewerte behalten.
    • Wenn Sie Cloudextraction für die Dokumentenextraktion verwendet haben, wird die Aufgabe geschlossen, sobald das Ereignis beendet ist. Die Dokumentenextraktion-Aufgabe umfasst diese Ausgabefelder:
      Ausgabefeld Beschreibung Mögliche Werte
      DocumentID Eindeutige ID für das verarbeitete Dokument -
      Status Aktueller Status des Dokuments

      • DW_EXTRACT_SUCCESS: Die Dokumentenextraktions-Aufgabe ist abgeschlossen

      • DW_EXTRACT_FAILURE: Die Dokumentenextraktions-Aufgabe ist fehlgeschlagen

      • DW_EXTRACT_VALIDATION: Dokumentenextraktion erfolgreich abgeschlossen, aber das Dokument enthält Validierungsfehler.
      StatusCode Statusergebnis nach Ausführung -
      StatusMessage Erläuterung des Statuscodes -
      ErrorMessage Beschreibung des Fehlgrundes -
      ErrorModule Gibt den Provider an, bei dem der Fehler aufgetreten ist Mögliche Optionen sind:
      • Native
      • V8
      • DocAI
      • Classic(IQBot)
      • StandardForm

Kundenanwendungsfall: Automatisierung der Rechnungsverarbeitung mit Cloud-Dokumentenextraktion

Dieser Anwendungsfall ist für die Acme Manufacturing Corporation.
  • Herausforderung: Die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten aus Hunderten täglicher Lieferantenübermittlungen war fehleranfällig, langsam und ressourcenintensiv.
  • Geschäftsziel: Automatisierung der Extraktion von Rechnungsdaten mit dem Cloud-Extraktionsdienst von Automation Anywhere, um die Genauigkeit zu verbessern und die Durchlaufzeit zu verkürzen.

Lösungsübersicht und Workflow:

Acme implementierte einen Document Automation-Workflow in Automation 360 unter Verwendung des Cloud-Extraktionsdiensts, um Rechnungsdaten in Echtzeit zu extrahieren und zu verarbeiten.

Schlüsselkomponenten:

  • Lieferantenrechnungen, die per E-Mail oder Upload-Portal eingereicht werden.

  • Cloudbasierte Extraktion von strukturierten/nicht strukturierten Daten.

  • Nahtlose Integration in das ERP-System (SAP) des Unternehmens.

Dokumentenextraktions-Anwendungsfall

  1. Auslöser: Der Anbieter lädt eine Rechnung (PDF) in ein sicheres Portal hoch.
  2. Bot-Initiierung: Die im Process Composer definierte Prozessautomatisierung wird ausgelöst.
  3. Cloud-Extraktionsaufgabe:

    • Die Automatisierung umfasst eine Dokumentenextraktion-Aufgabe mit Cloudextraktion.

    • Die Eingabedatei wird als Datei-Objekt ($InputFile$) übergeben.

    • Das System referenziert die trainierte Lerninstanz namens Invoice_AI_Model und

  4. Cloud-Verarbeitung:

    • Das Dokument wird in die Automation Anywhere-Cloud hochgeladen.

    • KI extrahiert Rechnungsfelder: Rechnungsnummer, Lieferantenname, Bestellnummer, Positionen, Betrag und Fälligkeitsdatum.

  5. Validierung (optional):

    Falls konfiguriert, werden die extrahierten Daten bei Einträgen mit geringer Zuverlässigkeit an einen menschlichen Prüfer weitergeleitet.

  6. Integration: Nach der Validierung oder automatischen Genehmigung werden strukturierte Daten mithilfe einer API-Integration an SAP übertragen.
  7. Audit und Benachrichtigung:
    • Ausgabevariablen wie DocumentID, Status und StatusMessage werden protokolliert.
    • Das Finanzteam erhält eine Automation Co-Pilot-Benachrichtigung mit Zusammenfassung und Ausnahmen (falls vorhanden).
Die folgende Tabelle zeigt die Geschäftsauswirkungen und Metriken für Acme Manufacturing Corp.:
Metrik Vor der Automatisierung Nach der Cloud-Extraktion
Durchschnittliche Rechnungsbearbeitungszeit 10 Minuten 1,5 Minuten
Fehler bei der Dateneingabe ~5% <0.2%
Monatliche Kosten 8.000 USD (manuelle Arbeit) 1.200 USD (Bot+Cloudkosten)
Wichtigste Vorteile

  • Keine Infrastruktur erforderlich: Extraktion wird sicher in der Cloud durchgeführt.

  • KI-gestützte Genauigkeit: Konsistente Extraktion über verschiedene Rechnungsformate hinweg.

  • Skalierbar und flexibel: Bewältigt Lastspitzen (z. B. am Monatsende).

  • Bereit für ein Audit: Vollständige Nachverfolgung von Status, Nachrichten und Fehlern.