最大限に自動化
DocProStarは、従来のIDP(Intelligent Document Processing)ソリューションの利点を拡張するもので、次工程プロセスへのデータ提供を目的としています。
IDPの基本原理とプロセスオートメーションのプラットフォームを組み合わせることで、DocProStarは真のエンドツーエンドの自動化を実現します。
DocProStarは、高品質のデータのみをプロセスに入力することで、最小限の労力で高度な自動化を実現します。
DocProStarは、受信したコンテンツを検証しますが、その目的は何でしょうか? データを検証することでキャプチャーエラーを減らし、次工程プロセスでの問題発生のリスクを低減します。またデータ検証によりコンテンツにビジネスやプロセス面での整合性を取り、コードレスで完全なエンドツーエンドの自動化を実現します。
複雑な書類やファイルを理解し検証することは、効率を高めるだけでなく、リスクを最小限に抑えることにも繋がります。DocProStarは複数文書の書類のすべての構成要素を識別して理解するだけでなく、データを相互に検証して精度を向上させ、不整合を特定することができます。
口座開設や融資などの複雑な複数ページ・複数フォーマットの申請処理を、一行のコードも必要とせず、効率的かつ正確に管理することができます。
効率化は必ずしも完全な自動化を意味するものではありません。複雑なプロセスにおいて、結果を支援し導くためにループの中で人手の介入が必要な場合もあります。適切なタイミングでユーザーを巻き込み、適切な情報をユーザーに提供することが成功の鍵となります。
DocProStarのブラウザベースのユーザーインターフェースは、適切な情報を最も効率的かつ安全な方法で表示するように動的に調整しています。すべてのプロセス参加者が迅速に承認・修正し、次のアクションを起こし、最善の処理結果を得ることができます。
プロセスはデータに基づいて実行され、そのデータは企業内のあらゆる場所に存在します。DocProStarは現代のIT環境に合わせて構築されており、必要な場所で情報を収集し、配信することができます。
DocProStarは、お客様のプロセスや環境に組み込まれたソースから情報を収集し、効率的で正確な処理をサポートします。その結果、完全に検証されたビジネス情報をターゲットシステムに安全かつリアルタイムに提供することができます。
DocProStarには、100種類以上のアクティビティ、データ抽出ツール、検証ツールが内蔵されており、それらを利用して即座にプロセスを作成・処理することができます。しかし、組織にはもう少し柔軟性が必要な場合があります。DocProStarは、これらの機能を簡単に拡張することができます。外部に補完的に取り込みたい技術があれば、カスタムアクティビティとして組み込み、あらゆるプロセスに簡単にプラグインすることができます。
補完的もしくは新しい技術やサービスへの柔軟な取り込みのアプローチは、お客様に完全なオープン性と適応性を提供し、将来性のあるソリューションを提供します。
” 我が社は2019年に欧州のカンファレンスで次世代レベルの自動化について学んだ後、TCGのDocProStarプラットフォームを導入し、顧客の文書をインテリジェントに分析・処理しています。この強力なプラットフォームは、顧客のデジタルトランスフォーメーションを促進し、今では我が社の成長戦略の中核となっています。"
ピーター・ニューランド アドバンス・レコード・マネジメント社 CEO
DocProStarは、従来のIDP(Intelligent Document Processing)ソリューションの利点を拡張するもので、次工程プロセスへのデータ提供を目的としています。
IDPの基本原理とプロセスオートメーションのプラットフォームを組み合わせることで、DocProStarは真のエンドツーエンドの自動化を実現します。
製造業では人間とロボットの効果的な組み合わせ(第4次産業革命(4IR)またはインダストリー4.0)が重要な原則となりつつあります。DocProStarは4IRを参考に、すべてのプロセス関係者(顧客、フロントオフィス、バックオフィスユーザーなど)に必要な権限を与え、正しい情報を元に迅速にレビュー・承認・処理の決定を行うことができます。
ドキュメントがDocProStarから出力される前に、予測モデリングと学習のためのデータが収集されます。このデータは、プラットフォームの学習ボットによって、自動化率の向上を目的としたプロセスの継続的な微調整や、プロセス最適化のためのプロセスマイニングデータの提供に利用されます。
強力な統合機能により、DocProStarは業務システムとのシームレスな接続が可能です。双方向の統合により、検証や確認のためにデータを活用したり、処理が完了した後にデータを引き渡すことができます。