简介

Unassisted Task Mining 作为一项发现服务，使用机器学习从桌面活动数据中识别自动化候选对象。

Unassisted Task Mining 是一项可操作性发现服务。 它会收集员工的桌面数据，其中包括每个用户操作（鼠标单击、击键）的屏幕截图和日志数据，然后运行机器学习模型来分析数据，并提出具有高度自动化潜力的任务列表。

用例

Unassisted Task Mining 允许您记录所选用户的 Actions ，一起分析这些操作，然后将结果导出到：

• 识别自动化机会，即在用户操作数据中经常重复的任务。
• 在自动化之前，了解候选任务的常见路径和变化，以实现流程的标准化和一致性。
• 记录候选流程的详细信息，以加快自动化的开发。

收益

• RPA 卓越中心负责人：通过展示客观的机会视图，有效发现自动化机会，并高效地与业务团队互动。与传统的咨询主导方法相比，可以节省大量的时间和成本。
• 业务分析师：避免通过耗时的项目来采访或观察员工的工作活动，并且可以发现具有高度自动化潜力的重复任务。借助自动化候选方案轻松查看和分析详细流程指标。减少花在任务记录上的时间。
• 员工：简化员工的设置和记录流程。对日常工作没有任何影响。避免人工观察员，从而可以保护隐私。
• RPA 开发者：减少构建自动化之前花在理解流程上的时间。