Sherpa RPA: робот для автоматизации работы компании

Sherpa RPA — это платформа для роботизированной автоматизации процессов, которая помогает автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи в бизнесе с использованием программных роботов и технологий искусственного интеллекта.

Из чего состоит Sherpa RPA

Платформа Sherpa RPA предлагает два режима работы. В режиме Attended пользователь может запускать робота через сценарии, горячие клавиши, автозапуск или локальное расписание. Лицензии в этом режиме именные и активируются локально или через оркестратор. В режиме Unattended роботы работают на виртуальных машинах или терминальных серверах, поддерживая автоматический вход и выход из учетных записей Windows. 

Sherpa Orchestrator управляет роботами в компании, позволяя удаленно задавать задачи, контролировать их выполнение, создавать очереди, собирать логи и скриншоты, распределять ресурсы и управлять расписаниями. Роботы могут взаимодействовать друг с другом, получать доступ к общей информации и интегрироваться с внешними системами через RESTful API и Active Directory.

Sherpa Process Discovery помогает выявлять бизнес-процессы для автоматизации, определяя скрытые рутинные операции и точки роста. Он использует Task Mining, искусственный интеллект и машинное обучение, распознавая элементы приложений и веб-сервисов с помощью компьютерного зрения без интеграции с внутренними системами.

Распознавание документов в Sherpa RPA

Особенность Sherpa RPA — встроенный конвейер для распознавания документов из сканов и фотографий. Он обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные документы, такие как накладные, счета, договоры и письма. Эта функция бесплатна и доступна в автономном режиме.

Конвейер Document AI обрабатывает документы из внешних источников, разделяет их на страницы и определяет типы. Для каждой страницы выбирается шаблон распознавания, корректируется ориентация, определяются границы таблиц и полей. Используются OCR движки, такие как Tesseract и ABBYY Fine Reader Engine. Извлеченные данные структурируются и проверяются с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, а затем записываются в целевую систему. Обучение новым типам документов занимает не более часа.