細說機器人過程自動化（RPA）與AI人工智能

RPA和AI有什么區別？RPA和AI如何協同工作？機器學習如何適應？什么是RPA和AI用例和最佳實踐？今天就讓51RPA小編和大家一起來分析一下。不斷冒出的人工智能領域包括專業術語和技術。這自然會導致重疊和混亂。AI人工智能和機器學習是經常被提到的，很多人，特別是非技術人員，可能認為他們是同一種技術。實際上他們是不同的技術種類，但有密切的關聯。機器學習是AI的一個子集或特定學科。

這是一個相對簡單的例子。開始添加其他術語和技術 – 例如， 深度學習 是機器學習的另一個子集 – 并且存在進一步誤解的機會。解釋術語和技術之間的差異需要機器人過程自動化（RPA）和AI。我們將打破它，以便您可以解釋它 – 即使是非技術性的人，也能理解。擴展閱讀：IPA是RPA下一代發展方向和動力。ERP×(RPA+AI)=企業效益翻倍提升

事實上，對于兩者之間的基本關系存在一些分歧。雖然幾乎每個人都認為機器學習是一門AI學科，但RPA和AI并不存在同樣的共識。正如我們的研究報告 “ 哈佛商業評論分析”制作的“實際人工智能執行指南”所指出的那樣：“有人質疑RPA是否符合人工智能。”（該報告繼續指出，它使用的是AI定義，RPA確實符合標準。）

造成這種情況的一個原因是缺乏共識是RPA技術和 用例 到目前為止還不是那么“聰明”.RPA可以很好地處理以前需要人工努力的重復的，基于規則的任務，但它不會像深度神經網絡那樣學習。如果自動化任務中的某些內容發生變化 – 例如，Web表單中的某個字段會移動 – RPA機器人通常無法自行解決這個問題。

盡管如此，RPA和AI之間肯定存在關系，即使你在訓練營中認為RPA實際上沒有資格成為AI。這種關系正在增長。

“增強和模仿人類判斷和行為的人工智能技術補充了復制基于規則的人類行為的RPA技術，” Kofax首席戰略官Chris Huff說 。“這兩種技術緊密相連，就像傳統的’白領’知識型員工和’藍領’服務型員工一樣，作為推動組織生產力的引擎。”

RPA和AI如何協同工作

從某種意義上說，無論您是否將RPA視為AI的特定分支，都無關緊要。重要的是，我們已經意識到這兩種技術如何越來越多地共同發揮作用 – 就像哈夫所說的那樣。

戴夫Costenaro，AI R＆d在頭 Jane.ai，指出RPA已經在最近幾年取得了一些顯著的進步：“RPA有一個重大的飛躍，在過去幾年基于云的API和常見的數據格式的進步，這使在自動化工作流程中相互交流的各種服務。“

現在，隨著它與AI技術一起部署，RPA將進一步提升功能。

“目前蓬勃發展的人工智能技術 – 即深度神經網絡 – 正在為RPA工具箱添加全新的工具，主要用于視覺和語言任務，”Costenaro說。“現在，RPA工作流程可以通過決策節點上的這些功能啟用，而這些功能在以前無法實現。這允許通過算法整體“查看”文檔和圖像，并解釋下游邏輯和路由。

因此，當RPA與自然語言處理或計算機視覺等AI學科配對時，有效自動化的可能性大大增加。

“通過RPA融合人工智能使企業能夠實現比以往更復雜的端到端流程自動化，并將預測建模和洞察力集成到這些流程中，以幫助人們更智能，更快地工作，” 自動化產品營銷副總裁Kashif Mahbub說道。

什么是智能自動化？

“隨著人工智能算法變得越來越復雜，軟件機器人可以從自動化特定流程轉變為完全認知的業務助理，能夠實時自動處理各種重復性任務，最終讓人類擺脫平凡，重復的工作，”Mahbub說。“就像農業革命看到人類每周七天從農業轉型一樣，第四次工業革命可以取消為期五天的工作周，讓我們把時間花在人類最擅長的工作上 – 創造性地思考。”

如果這聽起來有點好，那么大 – 這是因為它是，并且這就是全世界對這些話題給予如此多關注的原因。

RPA和AI用例

但要將其置于更現代的現實中 – 這是IT領導者所熟知的 – RPA和AI的日益融合意味著實際的實施和使用案例實際上能夠趕上一些供應商所推動的過度推銷的銷售宣傳在RPA的早期。

“RPA使任務自動化。RPA并不能實現完整的端到端流程自動化，“哈夫說。“不幸的是，一些客戶以自動化端到端流程的幌子出售RPA，并開始體驗買家的懊悔（因此）。”

Huff看到了兩種特殊的技術，這些技術是為了減輕購買者的懊悔而產生的，這兩種技術都是RPA與更多認知能力整合的例子：

認知捕獲：?“認知捕獲側重于通過全渠道提取數據 – 即網絡表單，紙質文檔，電子郵件 – 然后使用本機AI /認知算法將非結構化數據轉換為結構化格式，以便RPA可以開始自動化工作任務，”哈夫解釋道。

Huff為評估提供RPA和AI融合或協作的不同選項提供了一些建議：“當您希望投資這些技術時，請注意一些公司提供的開箱即用的集成比其他公司更多。”

RPA實施最佳實踐

Huff還推薦了一些其他最佳實踐，以充分利用RPA和AI的集成。

1.關注結果

與大多數主要技術趨勢一樣，僅僅為了它而遵循它們并不可能產生強有力的結果。你需要明確的目標或結果。

“結果通常最好通過有效的治理來實現，這些治理可以恰當地確定應該部署技術的位置，然后根據早期假設或業務案例指標持續監控結果，以確定最終價值，”Huff說。

2.融合RPA和AI技術

RPA與自動化：人類有足夠的空間

事實上，這是“大”的東西 – RPA和AI的配對可能會帶來一些關于自動化和未來工作的更高級預測的重大進展。但要保持穩定，同樣值得提醒自己，配對技術也只是代表了RPA當前能力的增長。所以不要算我們人類了。

“凈效應將擴大RPA對更高生產力工作流程的影響，”Jane.ai的Costenaro說 。“當這種擴張浪潮成熟時，這項技術將迎合新的綜合，創造力和戰略思維的界限。這些領域沒有明確的自動化研究路徑，因此人類將繼續執行這些任務，并在上游的RPA工作流程的推動和幫助下完成。

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