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：
·财务/账户：AI可以读取供应商或客户的发票，并提取关键细节，如欠款金额、到期日和采购订单编号。在应付帐款方面，RPA机器人然后使用这些结构化数据来验证采购订单、计算付款总额、提交付款供审批，并处理已批准的付款。对于应收账款，机器人使用这些信息发送自动付款提醒，对收到的付款进行对账，并将逾期付款标记到AI系统进行收款。AI驱动的智能流程对于防止不遵守严格的财务流程也非常有效，例如，AI可以检测发票是否由同一员工检查和批准，并标记异常-可能会派遣RPA机器人来阻止付款。
·客户服务：一个越来越常见的场景是，具有NLP功能的聊天机器人与客户互动，收集信息并处理定期查询。从历史上看，它会将复杂的问题传递给人工代理，该代理将使用RPA工具收集的相关信息来高效地处理查询，然而，GenAI、大型语言模型(LLM)、语言处理和预测分析方面的进步意味着，在某些情况下，AI可以以近乎人类的真实性直接处理客户交互 - 同样，从RPA机器人获得相关上下文信息。
人力资源：智能自动化可以简化许多人力资源流程，例如，在招聘和入职方面，AI会对新员工进行背景调查，并发现任何问题，与此同时，机器人通过提供账户、填充数据库和准备为每位员工量身定做的入职材料来帮助新员工入职。
IT支持和安全：世界各地的IT专业人员面临着一场永无止境的战斗，以避免因密码请求、访问规定和票证更新请求等简单的例行问题而被埋在帮助台票证中。有了智能流程自动化，AI聊天机器人可以处理许多IT支持请求并诊断常见问题，它可以触发RPA机器人重置密码、提供访问权限和更新帮助台票证，所有这些都在企业的IT合规协议内运行。IT系统中断和恶意攻击是业务连续性的主要威胁。AI技术可以用作第一道防线，实时监控系统状态和用户行为，以发现任何潜在问题、异常数据访问或可疑活动-为人类行动提供警报，并触发安全协议以保护关键基础设施。
正如前面几节所述，AI极大地提升了RPA软件的功能。随着AI的加入，RPA机器人的有效性范围成倍增加，机器人演变成更接近数字工作者的东西，能够做出决策，并着眼于自我改进。
但认为收益只从AI流向RPA的想法是错误的，以下仅是RPA如何提供关键支持功能以使AI更顺畅工作的部分示例：
AI训练数据：RPA机器人可以快速收集、清理、标准化和标记来自多个系统的训练数据，以支持AI系统及其决策能力，这节省了大量手动准备数据的时间。
连接遗留系统：RPA可以将遗留系统与可能缺少连接器或API来访问较旧技术的较新AI工具集成。
可理解性：AI圈子里的热点话题之一是黑箱AI，即决策透明度。RPA机器人可以跟踪AI模型采取的步骤，并解释它是如何得出特定结论的。
人在回路中(HITL)：RPA机器人可以被编程为AI采取行动的关键决策的安全网-特别是标记潜在可疑的AI输出，供人类审查，例如，如果AI批准了对信用记录较差的客户的贷款，则设置为审查贷款申请的遵守规则的RPA软件可能会将其标记为不合规(且有风险)。通过对可疑的AI输出请求人工审查、批准或异常处理，RPA机器人帮助将自动化和AI结合在一起。
监控AI性能：RPA机器人可以跟踪AI系统的性能，观察错误或偏差是否悄悄进入，并标记数据问题。AI系统根据它们所训练的数据做出决策。有时，如果AI从数据中学习的数据发生变化，错误或偏见可能会随着时间的推移悄悄进入AI的逻辑。可以对RPA机器人进行编程，以持续测试和跟踪AI的工作情况。
总之，RPA软件可以增强、指导和监控AI技术，最终将其转变为智能流程自动化解决方案。
AI和RPA的结合所带来的业务优势是毋庸置疑的，然而，要最大化自动化投资的ROI，并释放隐藏在企业流程中的所有价值机会，需要整体中的第三个参与者 - 流程智能。
流程智能将详细的流程挖掘洞察与标准化的流程知识相结合，为AI提供了解、优化和自动化端到端流程的语言和学习材料。
Process Intelligence Graph跨企业的每个应用程序、业务功能和生态系统中的位置生成企业的流程的“数字孪生”，它提供实时的、数据驱动的洞察，以了解企业的实际工作方式以及流程如何交互。
如果AI实施仅与提供给它的数据一样强大，则Process Intelligence Graph确保了一个理想的、不断发展的数据基础，AI系统可以从中协调和激活RPA机器人。
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