成功案例
效益總覽
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每年處理的發票 |
達 824,000 張 |
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處理發票的時間 |
減少 70% |
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文檔判讀準確率 |
達 85% |
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零人工參與處理 |
達 53% |
Thermo Fisher Scientific（賽默飛世爾科技公司）是一家科學儀器、實驗室和製藥設備及用品、患者診斷服務以及相關軟體產品的全球供應商。這家名列財富 500 強的公司透過多個子公司品牌運營，包括 Thermo Scientific、Fisher Scientific、Applied Biosystems、Unity Lab Services、Invitrogen 和 Patheon。
Thermo Fisher Scientific 於 70 多年前成立，如今已發展成一家大型全球企業。其在各個業務部門擁有逾 90,000 名員工，並為 50 個國家的客戶提供服務。
該公司的智能自動化全球商業服務部門 (GBS) 在蘇格蘭佩斯利、匈牙利和哥斯大黎加工作，為歐洲、中東、非洲和北美地區提供從購買到付款 (P2P)、從記錄到報告 (R2R) 等方面的技術支持，以及從訂單到收款 (O2C)、人力資源、採購和客戶服務運營。
Thermo Fisher Scientific 的 GBS 高階經理 Luis Cajiao 表示，該公司及他的團隊在 COVID-19 肆虐期間面臨著艱鉅的挑戰，因為他們擴大支持製藥業的相關業務。為此，GBS 團隊需尋找方法，來自動執行日常但重要的任務。
而其中一項特別值得關注的領域，就是管理供應商的發票和付款。
「我們面臨一場無法預測的嚴峻挑戰，」Luis Cajiao 回憶道，「我們有數千家供應商以不同的格式發送半結構化數據。我們要手動從 PDF 中提取信息，再將數據輸入到我們的 ERP （企業資源管理）系統中。而即使在一般情況下，這些也都是非常手動、重複且耗時的任務。」
疫情的大流行，為關鍵的工作流程增加了額外的壓力。很顯然，企業必須更快、更高效地工作，才能為供應商和客戶提供服務。
Luis Cajiao 表示，為了節省時間並提高運營效率，他迫切需要識別和自動化一些關鍵流程。
GBS 團隊決定部署基於 UiPath 文件理解（可透過 UiPath 業務自動化平台獲取）的解決方案。
UiPath 文件理解結合了機器人流程自動化 (RPA) 和人工智能 (AI)，使用軟體機器人自動處理文檔。機器人經過訓練後，可快速閱讀、理解這些文檔中的信息，並根據這些信息採取行動。它們可以更快速、更高精度地工作，並最大限度減少錯誤，以提升終端用戶的體驗。
「我們使用 UiPath 文件理解的目標，是要開發一套業務解決方案，旨在提供一個強大且標準化的流程，可以跨供應商、跨 ERP 和跨區域使用，」Cajiao 解釋道，「其中一項明確的目標，是要實現可擴展性。這是確定項目優先層級的關鍵因素，因為我們希望在其他的工作中複製這一套流程，例如發票處理和客戶服務。」
第一個項目是通過 Coupa（一種企業業務支出管理解決方案）實現 P2P 發票處理自動化。此過程需要 UiPath 文件理解功能，從 Coupa 收到的 PDF（發票、採購訂單和相關文件）中提取資料。然後使用 UiPath Action Center 驗證提取的結果，或詢問任何缺漏的詳細信息（如果需要）。而 Thermo Fisher 在北美設有一個團隊，在歐洲則設有另一個團隊，用以幫助審查所提取的資料。
在下圖中，我們可以了解端到端的流程描述：
(Source : UiPath 官網)
UiPath 提供立竿見影的效益
建基於 UiPath 文件理解的解決方案，近乎在部署後即為該公司帶來效益。例如，GBS 團隊實現了可重複的標準化發票處理解決方案，該解決方案既適用於 Coupa 系統，又可滿足特定區域運營的需求，包括處理不同語言的功能。
該解決方案的設計，大概花費了 12 週的時間。由於文檔來自多個不同格式的供應商，該公司使用 UiPath AI Center ™ 來教導機器學習 (ML) 模型，以了解跨多個文檔變體的所有自定義字段。初步部署後，該解決方案在讀取文檔的準確率達到 82.4%，而GBS 團隊的目標是將其提高到 85% 甚或更高。
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「UiPath 的解決方案將處理發票的耗時減少了 70%，且大約 53% 的發票是在沒有任何人工參與的情況下處理的。這幫助我們的 P2P 財務團隊大幅減少了每年管理約 824,000 張發票的 8 名全職員工之工作量。」 —— Luis Cajiao，賽默飛世爾科技智能自動化全球業務服務部高階經理 |
該解決方案穩定且可擴展，這使 Thermo Fisher Scientific 能夠在其他工作流程和團隊中，複製該解決方案。Thermo Fisher Scientific 還可以使用該解決方案，處理在集團和業務部門之間內部發送的發票和費用。
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「我們真心喜歡 UiPath 文件理解技術的一點是，當我們越經常使用它，它就表現得更好。」 —— Luis Cajiao，賽默飛世爾科技智能自動化全球業務服務部高階經理 |
GBS 解決方案架構師 Andras Balogh 則表示，團隊在初始部署的過程中，學到了寶貴的一課，這對於未來的自動化項目非常有用。「首先，我們意識到別試著一次做太多事情，很重要，」他說，「我們按地區劃分開發工作，然後為每個地區的主要供應商，構建和訓練數據模型。」
Balogh 表示，向相關利益相關者提供完全的透明度，以建立信任也很重要。「我們透過 QA （質量保證）和 QC （質量控制） 報告，以及實時模型和性能指標，提供流程相關的控制和警告，」他補充道，「業務部門對解決方案和交易的進行方式非常感興趣。此外，我們都意識到我們無法立即提供所有可能的功能，但我們曉得，隨著我們的發展，我們可以在 UiPath 平台上輕鬆構建新功能，包括由日常業務用戶想法所構建的功能。」
他也指出了，部署了 UiPath 的解決方案後，GBS 團隊就意識到，隨著公司員工使用該解決方案並提出建議，改進就會加速。「當我們從原先的工作流程轉向另一個工作流程時，這會產生很大的動力。一開始，我們只有一個 ERP 和 P2P 流程，然後開始新增更多 ERP 和更多區域。現在，我們計劃擴展這個解決方案至公司內部流程、客戶服務、訂單輸入等層面。當我們完成的業務案例越多，我們收集到能如何改進的知識就越多，就會有越多的員工運用這項技術。」
他補充道，不斷的迭代，是由用戶的熱情所激發的，這反過來又會產生想法和創新，並形成不斷精進流程的飛輪。「這是 UiPath AI 解決方案的一大優點，」他說，「借助 UiPath AI Center，我們可以輕鬆部署更多 ML 模型，並能夠根據日常業務用戶的反饋進行改進。我們總是有機會推進我們正在做的事情，使公司更高效、更好地為我們的供應商、客戶和內部團隊提供服務。」
在接下來的幾個月裡，賽默飛世爾科技公司計劃在多台機器上安裝 AI Center，來部署 15 個 ML 模型，並確保所有 AI 項目在具有高可用性和高彈性處理能力的環境中運行。
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