- Primeros pasos
- Información general de Communications Mining
- Cómo pueden las empresas utilizar Communications Mining
- Primeros pasos con Communication Mining
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- General fields (previously Entities)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración de un conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Understanding labels, general fields and metadata
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Comprender el estado de tu conjunto de datos
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Preguntas frecuentes y más
Cómo pueden las empresas utilizar Communications Mining
Este artículo cubrirá una descripción general de los siguientes temas:
- Tipos de datos óptimos para UiPath Communications Mining
- Pilares de valor clave para Communications Mining y cómo se vinculan a los casos de uso
- Casos de uso típicos en análisis y automatización
- Ejemplos de sectores en los que se puede implementar Communications Mining
- Ejemplos de clientes en los que se implementa Communications Mining
- Qué herramientas de UiPath se pueden combinar con Communications Mining, incluidos RPA y Document Understanding
|
| UiPath Communications Mining está optimizado para datos de comunicaciones asíncronas de formato corto, como correos electrónicos (por ejemplo, bandejas de entrada de correo electrónico compartidas)*, tickets, respuestas a encuestas y notas de casos. |
|
| Actualmente no admite datos de llamadas y chat en tiempo real. Para los análisis históricos de los datos de chat y llamadas, estos pueden ser compatibles si los volúmenes son lo suficientemente grandes. |
|
| Communications Mining no procesa archivos adjuntos de forma nativa (es decir, documentos), pero puede combinarse con UiPath Document Understanding para procesar tanto correos electrónicos como archivos adjuntos. |
Communications Mining puede generar valor para las empresas de muchas maneras. En última instancia, los objetivos empresariales determinarán el valor que busca el propietario de un caso de uso, y los pilares de valor se alinearán con casos de uso específicos.
Consulta a continuación para obtener más información sobre los casos de uso identificados anteriormente.
Como hemos visto, UiPath Communications Mining abre oportunidades significativas tanto para el análisis como para la automatización para nuestros clientes.
Para el análisis, algunos grupos clave de casos de uso incluyen:
Para la automatización, los casos de uso típicos son:
Más adelante en este artículo, cubrimos algunas de las herramientas con las que Communications Mining se combina para facilitar la automatización posterior.
Entonces, ¿dónde se puede implementar UiPath Communications Mining?
La respuesta: en cualquier lugar
En todos los sectores, cada proceso y acción en pantalla, desde la atención al cliente hasta el pedido de piezas en la fabricación, las cotizaciones de seguros, las reclamaciones y las renovaciones, comienza con alguna forma de comunicación.
A medida que las empresas crecen, necesitan soluciones como la nuestra que les ayuden a gestionar eficazmente estas comunicaciones, o corren el riesgo de quedarse atrás.
Estos son solo algunos ejemplos específicos de cómo nuestros clientes utilizan UiPath Communications Mining:
Aunque Communications Mining puede formar parte de una solución que aproveche muchas herramientas diferentes de UiPath, o formar parte de un ejercicio de descubrimiento que también utilice Process y/o Task Mining, lo más obvio es que se combina con RPA y Document Understanding:
Como se ha explicado en el artículo anterior, Communications Mining actúa como habilitador de la automatización inteligente al proporcionar datos estructurados a las automatizaciones posteriores para que actúen.
Esta transferencia suele ser a un bot de UiPath, y el siguiente diagrama detalla cómo los dos pueden trabajar juntos a un alto nivel:
Cómo Communications Mining se combina con UiPath RPA para la automatización se explica en detalle aquí.
Pueden manejar diferentes tipos de datos...
...pero en última instancia pueden unirse para formar una potente solución combinada.
Todas las empresas del mundo procesan documentos que se intercambian a través de comunicaciones:
- Juntos, Communications Mining + Document Understanding permiten a las empresas comprender y automatizar procesos de servicio complejos E2E: tareas en las que los empleados necesitaban leer tanto mensajes como documentos para completar su trabajo.
- Crean una fuente de datos completamente nueva para UiPath Robots. Por primera vez, las empresas podrán automatizar algunos de los procesos de servicio más lentos e intensivos.
¿Cómo funcionan los dos juntos?
- Introducción
- Tipos de datos óptimos para UiPath Communications Mining
- Pilares de valor para Communications Mining
- Caso de uso: análisis
- Caso de uso: automatización
- Ejemplos del sector
- Ejemplos de casos de uso de clientes
- ¿Qué herramientas de UiPath se pueden combinar con Communications Mining?
- Minería de comunicaciones + RPA
- Communications Mining + Document Understanding
