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自动化项目失败？这不是工具 - 是数据
您花了几个月的时间评估自动化项目 - 忍受多个供应商评估，导航冗长的RFP并管理复杂的采购周期 - 只是面临巨大的结果或完全失败？你并不孤单。许多企业都在努力扩展自动化，而不是由于缺乏
来源:Nanonets您花了几个月的时间评估自动化项目 - 忍受多个供应商评估，导航冗长的RFP并管理复杂的采购周期 - 只是面临巨大的结果或完全失败？ 你并不孤单。
许多企业都在努力扩展自动化，不是由于缺乏工具，而是因为他们的数据还没有准备好。从理论上讲，AI代理和RPA机器人可以处理无数任务。实际上，当喂食混乱或非结构化输入时，它们失败了。研究表明，所有企业数据中有80％ - 90％是非结构化的 - 想想电子邮件，PDF，发票，图像，音频等。这种普遍的非结构化数据是真正的瓶颈。无论您的自动化平台有多高级，都无法可靠地处理无法正确阅读或理解的内容。简而言之，低自动化级别通常是数据问题，而不是工具问题。
数据尚未准备就绪 所有企业数据中的80％-90％是非结构化的 真实 低自动化级别通常是数据问题，而不是工具问题为什么代理和RPA需要结构化数据
自动化工具（例如机器人过程自动化（RPA））具有结构化的，可预测的数据 - 在数据库，电子表格或标准化表单中整齐地排列。他们随着非结构化输入而步履蹒跚。典型的RPA机器人本质上是遵循明确说明的基于规则的引擎（“数字工作者”）。如果输入是扫描文档或自由形式的文本字段，则该机器人本质上不知道如何解释它。 RPA无法直接管理非结构化数据集；必须首先使用其他方法将数据转换为结构化形式。换句话说，RPA机器人需要一张干净的数据表，而不是一堆文档。
可预测的数据 - 在数据库，电子表格或标准化表单中整齐排列 非结构化数据现在占企业数据的约80％，强调了为什么许多RPA计划停滞不前。