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Lassen Sie IADA Ihre Digital Workforce verwalten.
Die Verwaltung einiger weniger Digital Worker ist relativ einfach, aber auch wenn Sie Ihre Betriebsabläufe skalieren, möchten Sie optimal von Ihrer Automatisierungsinitiative profitieren. IADA ist ein KI-gestützter „Supervisor“, der die Aktivitäten der Digital Worker automatisch orchestriert und Ihrem Unternehmen hilft, mehr Arbeit zu erledigen.
IADA verwaltet Ihre Liste der auszuführenden Prozesse und sorgt dafür, dass Ihre Digital Worker stets auf Kurs und im Einsatz sind. Dies trägt zur Steigerung Ihrer Produktivität und Leistung bei.
Eliminieren Sie Ausfallzeiten
Seien wir ehrlich: Die Verwaltung Hunderter Digital Worker erfordert sorgfältige Planung und einiges an Arbeit. Verwenden Sie IADA, um ineffiziente manuelle Planung zu eliminieren und Ihre Automatisierungsfunktionen zu erweitern.
Verbessern Sie Ihre Produktivität mit maschinellem Lernen
IADA verwendet Vorhersagemodelle des maschinellen Lernens in Kombination mit einer Gewichtung der arbeitsbezogenen Service-Levels, um die Nutzung, Effizienz und Produktivität der Digital Workforce eines Unternehmens zu verwalten und zu überwachen.
Managen Sie die Geschäftsproduktivität
Konzentrieren Sie sich auf die geschäftlichen Anforderungen jeder Automatisierung und auf Echtzeit-Schwankungen im Geschäftsvolumen, um höhere Leistung zu erzielen.
Die Details: IADA Benefits Vorteile von IADA
Höherer ROI der RPA:
IADA ist ein proaktives Management-Tool für die optimale Nutzung der Digital Worker – unabhängig davon, wie viel Arbeit zu tun ist oder wie komplex die Prozesse sind.
Schnellere Skalierung:
Die Planung stellt kein Hindernis mehr für die Skalierbarkeit dar, sodass Sie Ihre Digital Workforce insgesamt besser verwalten können.
Nützlichere Einblicke:
Geschäftliche Kennzahlen werden an der Arbeitslast ausgerichtet, um Ausführungsprioritäten anhand geschäftlicher SLAs zu steuern, die Arbeit intelligenter zu verwalten und bessere Einblicke zu erhalten.
Höhere Effizienz:
Das prädiktive KI-Modell von IADA führt Aufgaben aus, nutzt Daten als Grundlage und verteilt Workloads entsprechend, um die Leistung zu verbessern.
Optimierungen und Verbesserungen:
IADA nutzt maschinelles Lernen, um das Verhalten der technischen Infrastruktur einschließlich der Netzwerk- und Anwendungsleistung zu beobachten.
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