振德医疗选择泛微千里聆RPA,助力电商、人事业务流程自动化

振德医疗用品股份有限公司成立于1994年,中国A股上市公司,是医用敷料和感控防护产品主要的供应商之一。

(图片素材来自振德医疗官网)

振德医疗的业务在线上线下齐发力。目前拥有5个国内生产基地,3个海外工厂 (2个在筹建中),并设有覆盖国内所有省区市的销售网络。振德医疗的产品与解决方案已服务于以欧美为主的全球70多个国家和地区 ,及中国近万家医疗机构;在线上,振德医疗作为TOP商家,拥有电商渠道合计粉丝量超900万人

业务高速发展的过程中,企业在处理业务数据文件时面临着诸多需求与挑战:

**• 电商数据汇总效率:**振德医疗产品覆盖多家电商平台,需要从多个平台抓取产品数据并进行本地汇总,以便形成后续追踪处理的依据,如何快速完成批量数据下载导出、提升处理整合效率?

**• 入职管理效率:**人事招聘过程中,为了给心仪的候选人发放offer,HR人员通常需要调取电子用印、签署合同并外发offer邮件,同时定期收集候选人确认offer的信息,以便完成入职人员的账号创建。需要整合人事业务处理流程,提升入职效率。

**• OA附件归档准确性:**振德医疗希望能筛选各类满足条件的OA流程,并对整体流程以及流程中上传的所有附件进行线上下载归档、线下打印留档操作。如何减少重复操作,同时确保文件归档的规范性与正确性?

因此,振德医疗希望以自动化的方式,来完成OA流程附件等下载归档、电商平台数据下载处理整合,入职候选人管理等等,将人工从重复机械的工作中解放出来,以投入到价值创造、分析决策中去。

此次,振德医疗携手泛微千里聆RPA,通过RPA机器人助力业务自动化、智能化,解放生产力。

01.电商产品数据汇总

减轻人工操作汇总的负担

机器人自动登录美团/京东等第三方商家平台,根据日期、品牌等查询报表,完成业务可视化数据/报表的采集与下载,并根据统一规则汇总。

进入本地业务系统后,系统进行数据清洗,完成数据去重,按数据类型分类上传,形成数据参考依据。

02.候选人入职管理

电子签署.offer发放.候选人跟进全程自动化管理

首先,机器人调用电子签章完成入职offer文件签署,之后通过邮件、短信等多种通知渠道发放offer给候选人。

机器人定期查看候选人回复邮件,判断其是否同意入职。针对同意入职的候选人,自动流转招聘流程,更新流程状态为已确认。同时读取候选人填写的个人信息,完成员工账号的自动创建与信息补充。

03.OA流程附件归档打印

提升了流程归档的规范性和正确性

机器人能够自动登录OA流程模块,可通过流程编号与名称进行查询。完成流程详情页面中表格、附件、审批意见等内容的全量采集,之后按需进行流程文件处理及分类整理,实现线上归档。

机器人也能操作自动打印,针对特定的业务附件(例如产品物流轨迹截图等)进行打印本地留档,实现线下留存。

价值总结

1、电商数据汇总自动化:

机器人从多个电商平台后台抓取业务数据报表,并自动完成各类业务报表的下载和导出等工作,减轻人工操作汇总的负担。同时自动完成多平台电商数据汇总,便于振德医疗进行多维度二次数据开发。

2、候选人入职管理自动化:

机器人能够串联入职过程中的合同签署、候选人通知、入职状态更新及人员创建全过程,极大的减少了人事部门在候选人沟通管理过程中的负担,提升业务运营效率。

3、流程文件归档自动化:

针对多种OA流程,机器人能将符合条件的流程整体内容以及流程附件进行下载归档,本地保存。节省用户手工导出、处理、打印的重复性工作,避免手动归档错误、提升了流程归档的规范性和正确性。

相关推荐
阡之尘埃1 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
孙同学要努力3 小时前
全连接神经网络案例——手写数字识别
人工智能·深度学习·神经网络
Eric.Lee20213 小时前
yolo v5 开源项目
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
其实吧34 小时前
基于Matlab的图像融合研究设计
人工智能·计算机视觉·matlab
丕羽4 小时前
【Pytorch】基本语法
人工智能·pytorch·python
ctrey_4 小时前
2024-11-1 学习人工智能的Day20 openCV(2)
人工智能·opencv·学习
SongYuLong的博客5 小时前
Air780E基于LuatOS编程开发
人工智能
Jina AI5 小时前
RAG 系统的分块难题:小型语言模型如何找到最佳断点?
人工智能·语言模型·自然语言处理
-派神-5 小时前
大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
人工智能·语言模型·自然语言处理
johnny_hhh5 小时前
AI大模型重塑软件开发流程:定义、应用场景、优势、挑战及未来展望
人工智能