RPA与AI的融合开启了全新的自动化时代
小伙伴们有没有觉得学习科技周边很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《RPA与AI的融合开启了全新的自动化时代》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
例如,假设你想要一个机器人来分析发票并将其发送给你企业中的合适联系人。看起来很简单,对吧?再想一想。在机器人可以处理这项任务之前,你需要标准化每一张发票,否则你必须对机器人进行编程,使其知道如何处理数十种不同的文档变化。突然之间,这个“简单”的RPA计划变得非常复杂和昂贵
AI的出现为RPA提供了前所未有的智能层。RPA本身只能处理直接、结构化和客观的任务。而AI的引入扩展了其应用的可能性,包括了处理微小差异、主观性或非结构化数据的能力。通过将RPA和AI工具结合使用,可以实现更多流程的自动化执行。举个例子,超级自动化可以:
准确阅读和分类文档。企业可以训练AI模型准确地阅读和分类复杂的文档,而不需要手动编写机器人程序来知道如何处理各种文档格式。AI甚至可以解释手写,因此企业不再需要手动将手写文档输入数字格式。
举个例子,最近我的企业Centrate Consulting与全球最大的RPA供应商UiPath合作,帮助World Wide Technology(WWT)应用超自动化来更好地管理大量采购订单。这些采购订单的格式和语言各不相同
如果没有标准模板,如果没有针对每种格式的单独设置,RPA就无法单独“读取”和分类文档,然而,对于AI,情况就不同了。
我们对WWT的一家供应商的100多份订单上的AI工具进行了培训。通过将RPA与AI相结合,WWT成功地实现了以前需要大量后端工作的流程的自动化,这是WWT超自动化之旅的战略部分。
WWT投资组合和产品管理高级总监Dave O'Toole表示:“WWT正在利用GenAI和RPA的力量改变业务,创造新的能力。通过在软件开发、销售活动、客户服务和运营中应用GenAI和RPA,WWT旨在提高质量、效率和生产力,以及实现更好的客户满意度和忠诚度。”
解释自由格式的文本。AI可以阅读和理解自由格式的文本、聊天、电子邮件和其他非结构化数据。假设你有一个团队,负责阅读和分类客户电子邮件。现在,你可以使用AI驱动的机器人来阅读这些电子邮件,并将它们发送给企业内的正确团队,从而解放员工从事更高附加值的任务。由于AI模型不断学习,精确度会随着时间的推移而提高。
利用AI技术,可以对图像进行分析并标记差异或错误。例如,某食品和饮料客户需要确保产品标签准确无误。该客户使用了基于AI的自动化技术对设计稿进行检查和分析,记录差异并通知适当的设计机构。以前,这个过程容易出错,需要大量员工花费大量时间才能完成。如今,每次检查只需要几分钟,而且更准确,使企业免于声誉风险和监管罚款。此外, RPA技术也可以用于图像分析,进一步提高效率和准确性
制作和分析复杂的报告。大型企业需要花费数不清的时间来提取、格式化和生成报告,启用AI的RPA工具使这种繁琐的后端工作变得不必要。为了分享UiPath客户的另一个例子,一家全球石油和天然气企业每年处理数百万页的生产运营报告,由于这些报告缺乏统一的布局和数据结构,员工被迫手动提取数据,这是一个艰苦的过程,在高度自动化的帮助下,该企业为员工节省了数不清的时间,让员工可以专注于更有价值的工作,并加快了企业的决策过程。
对复杂信息进行分类。一家澳大利亚互助银行需要更新其调查生活费用以评估贷款的方式 - 手动过程过于耗时且容易出错,该银行首先实现了一个机器人,可以对大约一半的贷款申请者的交易进行分类,这改进了完全手动的过程,但仍然留下了大量的动手工作,通过添加自定义机器学习模型,银行现在可以自动化约90%的生成生活费用报告所涉及的工作,从而提高贷款申请流程的速度和准确性。
就绪、设置、自动化
以上的案例只是触及到了超自动化的高影响力可能性的表面
在AI之前,RPA已经以令人印象深刻的速度增长。根据Gartner的数据,RPA软件市场在2022年达到了28亿美元,增长率为22.1%。作为参考,全球软件市场在2022年增长了11%多一点。现在,更先进的技术已广泛适用于各种规模的企业,RPA准备继续大踏步前进。
如果你以前对RPA感到失望,请记住两件事:你并不孤单,现在是再次尝试的时候了,开始组合RPA和AI模型并不困难。
T-of-the-box选项是存在的。例如,UiPath具有预打包的功能,如情感分类、回执阅读和文本翻译,你可以将这些功能添加到你的自动化功能中,另一种选择是“可调”的AI,这是一种你可以训练和定制的预建模型。
错过自动化流程机会的企业将会落后于竞争对手,那些致力于实现自动化并通过提高效率和改善员工工作体验来增加竞争力的企业
好了,本文到此结束,带大家了解了《RPA与AI的融合开启了全新的自动化时代》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多科技周边知识!

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