Document Automation

Document Automation은 새로운 클라우드-네이티브 기본 지능형 문서 처리 솔루션으로, 비즈니스 사용자가 사전 교육된 모델 및 검증 피드백을 사용하여 문서를 자동으로 읽고 빠르게 처리하도록 설정할 수 있습니다.

Document Automation은 Automation 360에 완전히 통합되어 있습니다. Document Automation가 Control Room의 일부로 설치되어 있습니다. RPA 봇은 문서 중심의 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 반정형 또는 비정형 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 비즈니스 유저용 Automation Co-Pilot, 즉 AARI는 엔드투엔드 추출 프로세스 및 검증 태스크를 관리합니다.

Document Automation를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 더 많은 문서 유형 처리: 추가 소프트웨어를 설치하지 않아도 Automation Success Platform과 통합된 직관적인 단일 인터페이스에서 정형 및 반정형 문서를 구성하고 처리할 수 있습니다.
  • 원활한 사용자 경험 활용: 비즈니스 유저용 Automation Co-Pilot을 사용하여 모든 문서 검증을 위한 통합된 환경을 경험하십시오. 기본 문서 처리 흐름을 필요에 따라 변경하여 문서 워크플로를 쉽게 간소화할 수 있습니다.

Document Automation은 AARI 및 RPA Bot과 결합되어 문서 처리를 자동화합니다.

그만큼 Document Automation 워크플로를 통해 사용자는 문서 처리 작업을 확장할 수 있습니다. 사용자는 송장, 공과금 청구서 및 영수증을 처리하기 위해 Automation Anywhere 또는 Google Document AI 사전 교육된 모델을 사용하는 학습 인스턴스를 만듭니다. 학습 인스턴스가 프로덕션에서 실행되면 수동 검증 피드백을 기반으로 하여 추출 정확도가 자동으로 높아집니다.

다음 비디오에서 Document Automation을 통해 자동화된 워크플로에 따라 데이터를 빠르고 쉽게 추출 및 삽입하는 방법을 확인하십시오.

Document Automation 기능을 Automation 360 IQ Bot와 나란히 비교하려면 지능형 문서 처리 솔루션 기능 비교 매트릭스를 확인하십시오.

Document Automation 환경 설정

Document Automation은 Control Room과 함께 설치되고 Control Room 데이터 베이스를 공유합니다. Control Room 클라우드고객에 대해서는 추가 설치 태스크가 없습니다.

Document Automation 사용을 시작하려면 먼저 사용자, 역할, 기기를 구성하고 Control Room을 다음의 비즈니스 유저용 Automation Co-Pilot와 연결합니다.

Document Automation 환경 설정

주: 온프레미스 서버에서 Document Automation을 설치하려면 다음 사항에 유의하십시오.
  • Control Room은 Document Automation 출력 데이터를 저장합니다.
  • Document Automation 데이터가 저장되는 위치를 가리키는 구성에 Control Room을 설치해야 합니다. 저장 공간이 충분한지 확인하십시오.
  • 필요한 최소 저장 공간은 처리 볼륨, 문서 크기 및 사용 사례에 따라 달라집니다. 참고로 데이터 수명이 30일이고 매월 10만 페이지를 처리하는 환경에서는 500GB의 저장 공간이 필요합니다.

Document Automation 사용

워크플로 지도: 다음 도식 이미지를 클릭하여 Document Automation 워크플로를 대화형 시각적 양식으로 확인하십시오.
문서 자동화 도식화 지도Document Automation

다음은 Document Automation에서 학습 인스턴스를 생성, 구성 및 게시하는 프로세스의 모든 과정에 대한 개요입니다.

단계 1: 학습 인스턴스 생성
학습 인스턴스 생성 사용자로 Control Room에 로그인하고 학습 인스턴스를 생성하여 문서에서 값을 추출합니다.
단계 2: 문서 처리
모델을 테스트하기 위해 학습 인스턴스에 문서를 업로드하고, 검증 오류를 수정하고, 추출된 데이터를 확인합니다.
단계 3: 봇을 구축하여 Document Automation에 문서 업로드
소스 폴더에서 Document Automation으로 문서를 업로드하는 봇을 구축합니다.
단계 4: 학습 인스턴스를 프로덕션으로 게시
학습 인스턴스 자산(프로세스, 양식 및 봇)을 공용 리포지토리로 체크인합니다. 그런 다음, 프로세스와 봇를 무인 Bot Runner 기기에 배포하여 실시간으로 문서 처리를 시작합니다.
프로세스가 배포되면 들어오는 문서가 처리되고 Document Automation이 문서에서 데이터를 추출하거나 검증을 위해 문서를 보냅니다.
단계 5: 업로드된 문서의 유효성 검사
유효성 검사기 사용자로 로그인하고 유효성 검사 대기열을 연 다음 유효성 검사기를 사용하여 오류를 수정합니다.