细说机器人过程自动化（RPA）与AI人工智能

RPA和AI有什么区别？RPA和AI如何协同工作？机器学习如何适应？什么是RPA和AI用例和最佳实践？今天就让51RPA小编和大家一起来分析一下。不断冒出的人工智能领域包括专业术语和技术。这自然会导致重叠和混乱。AI人工智能和机器学习是经常被提到的，很多人，特别是非技术人员，可能认为他们是同一种技术。实际上他们是不同的技术种类，但有密切的关联。机器学习是AI的一个子集或特定学科。

这是一个相对简单的例子。开始添加其他术语和技术 – 例如， 深度学习 是机器学习的另一个子集 – 并且存在进一步误解的机会。解释术语和技术之间的差异需要机器人过程自动化（RPA）和AI。我们将打破它，以便您可以解释它 – 即使是非技术性的人，也能理解。扩展阅读：IPA是RPA下一代发展方向和动力。ERP×(RPA+AI)=企业效益翻倍提升

事实上，对于两者之间的基本关系存在一些分歧。虽然几乎每个人都认为机器学习是一门AI学科，但RPA和AI并不存在同样的共识。正如我们的研究报告 “ 哈佛商业评论分析”制作的“实际人工智能执行指南”所指出的那样：“有人质疑RPA是否符合人工智能。”（该报告继续指出，它使用的是AI定义，RPA确实符合标准。）

造成这种情况的一个原因是缺乏共识是RPA技术和 用例 到目前为止还不是那么“聪明”.RPA可以很好地处理以前需要人工努力的重复的，基于规则的任务，但它不会像深度神经网络那样学习。如果自动化任务中的某些内容发生变化 – 例如，Web表单中的某个字段会移动 – RPA机器人通常无法自行解决这个问题。

尽管如此，RPA和AI之间肯定存在关系，即使你在训练营中认为RPA实际上没有资格成为AI。这种关系正在增长。

“增强和模仿人类判断和行为的人工智能技术补充了复制基于规则的人类行为的RPA技术，” Kofax首席战略官Chris Huff说 。“这两种技术紧密相连，就像传统的’白领’知识型员工和’蓝领’服务型员工一样，作为推动组织生产力的引擎。”

RPA和AI如何协同工作

从某种意义上说，无论您是否将RPA视为AI的特定分支，都无关紧要。重要的是，我们已经意识到这两种技术如何越来越多地共同发挥作用 – 就像哈夫所说的那样。

戴夫Costenaro，AI R＆d在头 Jane.ai，指出RPA已经在最近几年取得了一些显著的进步：“RPA有一个重大的飞跃，在过去几年基于云的API和常见的数据格式的进步，这使在自动化工作流程中相互交流的各种服务。“

现在，随着它与AI技术一起部署，RPA将进一步提升功能。

“目前蓬勃发展的人工智能技术 – 即深度神经网络 – 正在为RPA工具箱添加全新的工具，主要用于视觉和语言任务，”Costenaro说。“现在，RPA工作流程可以通过决策节点上的这些功能启用，而这些功能在以前无法实现。这允许通过算法整体“查看”文档和图像，并解释下游逻辑和路由。

因此，当RPA与自然语言处理或计算机视觉等AI学科配对时，有效自动化的可能性大大增加。

“通过RPA融合人工智能使企业能够实现比以往更复杂的端到端流程自动化，并将预测建模和洞察力集成到这些流程中，以帮助人们更智能，更快地工作，” 自动化产品营销副总裁Kashif Mahbub说道。

什么是智能自动化？

“随着人工智能算法变得越来越复杂，软件机器人可以从自动化特定流程转变为完全认知的业务助理，能够实时自动处理各种重复性任务，最终让人类摆脱平凡，重复的工作，”Mahbub说。“就像农业革命看到人类每周七天从农业转型一样，第四次工业革命可以取消为期五天的工作周，让我们把时间花在人类最擅长的工作上 – 创造性地思考。”

如果这听起来有点好，那么大 – 这是因为它是，并且这就是全世界对这些话题给予如此多关注的原因。

RPA和AI用例

但要将其置于更现代的现实中 – 这是IT领导者所熟知的 – RPA和AI的日益融合意味着实际的实施和使用案例实际上能够赶上一些供应商所推动的过度推销的销售宣传在RPA的早期。

“RPA使任务自动化。RPA并不能实现完整的端到端流程自动化，“哈夫说。“不幸的是，一些客户以自动化端到端流程的幌子出售RPA，并开始体验买家的懊悔（因此）。”

Huff看到了两种特殊的技术，这些技术是为了减轻购买者的懊悔而产生的，这两种技术都是RPA与更多认知能力整合的例子：

认知捕获： “认知捕获侧重于通过全渠道提取数据 – 即网络表单，纸质文档，电子邮件 – 然后使用本机AI /认知算法将非结构化数据转换为结构化格式，以便RPA可以开始自动化工作任务，”哈夫解释道。

Huff为评估提供RPA和AI融合或协作的不同选项提供了一些建议：“当您希望投资这些技术时，请注意一些公司提供的开箱即用的集成比其他公司更多。”

RPA实施最佳实践

Huff还推荐了一些其他最佳实践，以充分利用RPA和AI的集成。

1.关注结果

与大多数主要技术趋势一样，仅仅为了它而遵循它们并不可能产生强有力的结果。你需要明确的目标或结果。

“结果通常最好通过有效的治理来实现，这些治理可以恰当地确定应该部署技术的位置，然后根据早期假设或业务案例指标持续监控结果，以确定最终价值，”Huff说。

2.融合RPA和AI技术

RPA与自动化：人类有足够的空间

事实上，这是“大”的东西 – RPA和AI的配对可能会带来一些关于自动化和未来工作的更高级预测的重大进展。但要保持稳定，同样值得提醒自己，配对技术也只是代表了RPA当前能力的增长。所以不要算我们人类了。

“净效应将扩大RPA对更高生产力工作流程的影响，”Jane.ai的Costenaro说 。“当这种扩张浪潮成熟时，这项技术将迎合新的综合，创造力和战略思维的界限。这些领域没有明确的自动化研究路径，因此人类将继续执行这些任务，并在上游的RPA工作流程的推动和帮助下完成。

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