根据高盛的一份报告，AI可以使全球劳动生产率每年提高1%以上，到2025年可能吸引超过2000亿美元的投资，与此同时，虽然RPA市场活跃在比无所不在的AI窄得多的领域，但到2029年，RPA市场的规模将超过140亿美元。
从个人角度来看，这两种独立技术重新定义了在工作环境中实现卓越流程的目标。关于业务流程自动化的讨论有时可以简单地归纳为“AI与RPA”的对比。具体而言，人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）作为替代解决方案各有优缺点。AI技术能够模仿人类智力，能够处理复杂的任务和数据分析，但其实施和维护成本较高，还存在一定的不确定性。相比之下，RPA能够快速部署并直接与现有系统集成，同时成本较低，但对于复杂的任务和决
这是一种有效的方法，但最终是有限的。就个人而言，AI和RPA可以简化流程并自动执行任务，效果显著，但是，它们结合在一起的“智能流程自动化”(IPA)发现和交付以前隐藏在业务流程中的价值的能力可能会真正产生变革性。许多企业已经意识到这一事实，推动了IPA市场的快速增长。预计到2030年，它的价值将达到约370亿美元。
本文将探讨智能自动化、人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）之间的相互作用，以及它们所带来的优势，以及它们为企业带来的智能流程的益处。
首先，为了说明智能自动化提供的增强功能，定义传统RPA非常重要。
传统的机器人流程自动化部署软件机器人(或“机器人”)来执行许多业务流程或工作流常见的大量、重复的、基于规则的任务。RPA的目标任务往往是数据密集型任务，因此更容易出现人为错误，它们在处理方法上几乎没有例外或变化，而且它们的数据结构一致，这些任务包括数据提取和传输、标准化报告或网站抓取。
通过部署RPA技术，这些任务可以比人工完成的数量更多、速度更快、精度更高。这可以显著提高生产效率、降低成本并提高流程可伸缩性，同时，RPA工具使团队成员摆脱了这些例行任务的重复乏味，专注于需要他们的判断力和专业知识的更高价值的工作。
因此，传统的RPA可以提供很多功能，但在范围上也有明显的限制，除了被限制在相对简单的任务之外，还有另一个重要的考虑因素：RPA机器人不会思考，相反，他们完全按照别人告诉他们的做，而且只做别人告诉他们的事情。
他们既不会思考也不会解释其特定自动化参数之外的信息，同样，软件机器人不会对它们与之交互的流程生态系统中的变化做出反应，除非得到指示，这意味着，即使在自动化的上游或下游进行微小的工艺更改，也可能稀释或破坏其影响。
智能流程自动化将RPA自动化简单任务、流程或工作流的能力与AI的判断和学习能力相结合。在AI处理关键过程决策点的同时，机器人执行每一步所需的例行工作，通过折叠决策，这种认知自动化能够更快地处理更复杂的任务，AI算法可以被教导来推理过程中的异常和变化，并确定要采取的适当操作-相应地指示软件机器人。
AI的上下文理解和逻辑推理的应用使快速、理性的决策成为可能，机器学习(ML)算法意味着，随着时间的推移，AI系统可以学习做出更好的决策 - 更好的决策与商业成功指标保持一致。通过高效地检测和解决进程异常，AI智能自动化确保了RPA机器人的有效性的持续优化。
AI为过程自动化表带来的一大优势是它能够从非结构化数据和输入中提取准确的理解。AI工具箱中充斥着实现这一点的创新应用程序，包括计算机视觉、自然语言处理(NLP)、语音识别、智能文档处理(IdP)和光学字符识别(OCR)。
因此，无论是自由文本表单域、电子邮件、商业文档，甚至是实时客户查询，AI都可以提取并企业相关信息，然后，RPA机器人可以轻松地使用(或触发)这些清理后的数据来实现流程自动化。
智能自动化的用例数量巨大，而且还在不断增长，然而，一些更典型的广泛应用包括：
·財務/帳戶：AI可以讀取供應商或客戶的發票，並提取關鍵細節，如欠款金額、到期日和採購訂單編號。在應付帳款方面，RPA機器人然後使用這些結構化資料來驗證採購訂單、計算付款總額、提交付款供審批，並處理已批准的付款。對於應收帳款，機器人使用這些資訊發送自動付款提醒，對收到的付款進行對賬，並將逾期付款標記到AI系統進行收款。 AI驅動的智慧流程對於防止不遵守嚴格的財務流程也非常有效，例如，AI可以檢測發票是否由同一員工檢查和批准，並標記異常-可能會派遣RPA機器人來阻止付款。
·客戶服務：一個越來越常見的場景是，具有NLP功能的聊天機器人與客戶互動，收集資訊並處理定期查詢。從歷史上看，它會將複雜的問題傳遞給人工代理，該代理將使用RPA工具收集的相關資訊來高效地處理查詢，然而，GenAI、大型語言模型(LLM)、語言處理和預測分析方面的進步意味著，在某些情況下，AI可以以近乎人類的真實性直接處理客戶互動- 同樣，從RPA機器人獲得相關上下文資訊。
人力資源：智慧自動化可以簡化許多人力資源流程，例如，在招募和入職方面，AI會對新員工進行背景調查，並發現任何問題，同時，機器人透過提供帳戶、填充資料庫和準備為每位員工量身定做的入職材料來幫助新員工入職。
IT支援與安全：世界各地的IT專業人員面臨著一場永無止境的戰鬥，以避免因密碼請求、存取規定和票證更新請求等簡單的例行問題而被埋在幫助台票證中。有了智慧流程自動化，AI聊天機器人可以處理許多IT支援請求並診斷常見問題，它可以觸發RPA機器人重置密碼、提供存取權限和更新幫助台票證，所有這些都在企業的IT合規協議內運行。 IT系統中斷和惡意攻擊是業務連續性的主要威脅。 AI技術可以用作第一道防線，即時監控系統狀態和使用者行為，以發現任何潛在問題、異常資料存取或可疑活動-為人類行動提供警報，並觸發安全協議以保護關鍵基礎設施。
正如前面幾節所述，AI大大提升了RPA軟體的功能。隨著AI的加入，RPA機器人的有效性範圍成倍增加，機器人演變成更接近數位工作者的東西，能夠做出決策，並專注於自我改進。
但認為收益只從AI流向RPA的想法是錯誤的，以下僅是RPA如何提供關鍵支持功能以使AI更順暢工作的部分示例：
AI訓練數據：RPA機器人可以快速收集、清理、標準化和標記來自多個系統的訓練數據，以支援AI系統及其決策能力，這節省了大量手動準備數據的時間。
連接遺留系統：RPA可以將遺留系統與可能缺少連接器或API來存取較舊技術的較新AI工具整合。
可理解性：AI圈裡的熱門話題之一是黑箱AI，即決策透明度。 RPA機器人可以追蹤AI模型採取的步驟，並解釋它是如何得出特定結論的。
人在迴路中(HITL)：RPA機器人可以被編程為AI採取行動的關鍵決策的安全網-特別是標記潛在可疑的AI輸出，供人類審查，例如，如果AI批准了對信用記錄較差的客戶的貸款，則設定為審查貸款申請的遵守規則的RPA軟體可能會將其標記為不合規(且有風險)。透過對可疑的AI輸出請求手動審查、批准或異常處理，RPA機器人幫助將自動化和AI結合在一起。
監控AI性能：RPA機器人可以追蹤AI系統的效能，觀察錯誤或偏差是否悄悄進入，並標記資料問題。 AI系統根據它們所訓練的數據做出決策。有時，如果AI從數據中學習的數據發生變化，錯誤或偏見可能會隨著時間的推移而悄悄進入AI的邏輯。可以對RPA機器人進行編程，以持續測試和追蹤AI的工作情況。
總之，RPA軟體可以增強、指導和監控AI技術，最終將其轉變為智慧流程自動化解決方案。
AI和RPA的結合所帶來的業務優勢是毋庸置疑的，然而，要最大化自動化投資的ROI，並釋放隱藏在企業流程中的所有價值機會，需要整體中的第三個參與者- 流程智慧。
流程智慧將詳細的流程挖掘洞察與標準化的流程知識結合，為AI提供了解、優化和自動化端到端流程的語言和學習材料。
Process Intelligence Graph跨企業的每個應用程式、業務功能和生態系統中的位置生成企業的流程的“數位孿生”，它提供即時的、數據驅動的洞察，以了解企業的實際工作方式以及流程如何互動。
如果AI實作僅與提供給它的資料一樣強大，則Process Intelligence Graph確保了一個理想的、不斷發展的資料基礎，AI系統可以從中協調和啟動RPA機器人。
以上是AI和RPA：它們如何協同工作，以及為什麼你的企業需要兩者的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
