根據(jù)高盛的一份報告，AI可以使全球勞動生產(chǎn)率每年提高1%以上，到2025年可能吸引超過2000億美元的投資，與此同時，雖然RPA市場活躍在比無所不在的AI窄得多的領域，但到2029年，RPA市場的規(guī)模將超過140億美元。

就個人而言，這兩項獨立的技術重新定義了在工作場所的流程卓越中可以實現(xiàn)的目標。對業(yè)務流程自動化的討論有時可以歸結為“AI與RPA”的并列比較，詳細說明每種解決方案作為替代解決方案的優(yōu)缺點。

這是一種有效的方法，但最終是有限的。就個人而言，AI和RPA可以簡化流程并自動執(zhí)行任務，效果顯著，但是，它們結合在一起的“智能流程自動化”(IPA)發(fā)現(xiàn)和交付以前隱藏在業(yè)務流程中的價值的能力可能會真正產(chǎn)生變革性。許多企業(yè)已經(jīng)意識到這一事實，推動了IPA市場的快速增長。預計到2030年，它的價值將達到約370億美元。

本文將研究智能自動化、AI和RPA之間的交互、它們相互提供的好處，以及它們?yōu)槠髽I(yè)帶來的智能流程的好處。

什么是智能過程自動化?

首先，為了說明智能自動化提供的增強功能，定義傳統(tǒng)RPA非常重要。

傳統(tǒng)的機器人流程自動化部署軟件機器人(或“機器人”)來執(zhí)行許多業(yè)務流程或工作流常見的大量、重復的、基于規(guī)則的任務。RPA的目標任務往往是數(shù)據(jù)密集型任務，因此更容易出現(xiàn)人為錯誤，它們在處理方法上幾乎沒有例外或變化，而且它們的數(shù)據(jù)結構一致，這些任務包括數(shù)據(jù)提取和傳輸、標準化報告或網(wǎng)站抓取。

通過部署RPA技術，這些任務可以比人工完成的數(shù)量更多、速度更快、精度更高。這可以顯著提高生產(chǎn)效率、降低成本并提高流程可伸縮性，同時，RPA工具使團隊成員擺脫了這些例行任務的重復乏味，專注于需要他們的判斷力和專業(yè)知識的更高價值的工作。

因此，傳統(tǒng)的RPA可以提供很多功能，但在范圍上也有明顯的限制，除了被限制在相對簡單的任務之外，還有另一個重要的考慮因素：RPA機器人不會思考，相反，他們完全按照別人告訴他們的做，而且只做別人告訴他們的事情。

他們既不會思考也不會解釋其特定自動化參數(shù)之外的信息，同樣，軟件機器人不會對它們與之交互的流程生態(tài)系統(tǒng)中的變化做出反應，除非得到指示，這意味著，即使在自動化的上游或下游進行微小的工藝更改，也可能稀釋或破壞其影響。

智能流程自動化——邁入AI時代

智能流程自動化將RPA自動化簡單任務、流程或工作流的能力與AI的判斷和學習能力相結合。在AI處理關鍵過程決策點的同時，機器人執(zhí)行每一步所需的例行工作，通過折疊決策，這種認知自動化能夠更快地處理更復雜的任務，AI算法可以被教導來推理過程中的異常和變化，并確定要采取的適當操作-相應地指示軟件機器人。

AI的上下文理解和邏輯推理的應用使快速、理性的決策成為可能，機器學習(ML)算法意味著，隨著時間的推移，AI系統(tǒng)可以學習做出更好的決策 - 更好的決策與商業(yè)成功指標保持一致。通過高效地檢測和解決進程異常，AI智能自動化確保了RPA機器人的有效性的持續(xù)優(yōu)化。

AI為過程自動化表帶來的一大優(yōu)勢是它能夠從非結構化數(shù)據(jù)和輸入中提取準確的理解。AI工具箱中充斥著實現(xiàn)這一點的創(chuàng)新應用程序，包括計算機視覺、自然語言處理(NLP)、語音識別、智能文檔處理(IdP)和光學字符識別(OCR)。

因此，無論是自由文本表單域、電子郵件、商業(yè)文檔，甚至是實時客戶查詢，AI都可以提取并企業(yè)相關信息，然后，RPA機器人可以輕松地使用(或觸發(fā))這些清理后的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)流程自動化。

智能流程自動化示例

智能自動化的用例數(shù)量巨大，而且還在不斷增長，然而，一些更典型的廣泛應用包括：

·財務/賬戶：AI可以讀取供應商或客戶的發(fā)票，并提取關鍵細節(jié)，如欠款金額、到期日和采購訂單編號。在應付帳款方面，RPA機器人然后使用這些結構化數(shù)據(jù)來驗證采購訂單、計算付款總額、提交付款供審批，并處理已批準的付款。對于應收賬款，機器人使用這些信息發(fā)送自動付款提醒，對收到的付款進行對賬，并將逾期付款標記到AI系統(tǒng)進行收款。AI驅(qū)動的智能流程對于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(fā)票是否由同一員工檢查和批準，并標記異常-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，收集信息并處理定期查詢。從歷史上看，它會將復雜的問題傳遞給人工代理，該代理將使用RPA工具收集的相關信息來高效地處理查詢，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交互 - 同樣，從RPA機器人獲得相關上下文信息。

人力資源：智能自動化可以簡化許多人力資源流程，例如，在招聘和入職方面，AI會對新員工進行背景調(diào)查，并發(fā)現(xiàn)任何問題，與此同時，機器人通過提供賬戶、填充數(shù)據(jù)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支持和安全：世界各地的IT專業(yè)人員面臨著一場永無止境的戰(zhàn)斗，以避免因密碼請求、訪問規(guī)定和票證更新請求等簡單的例行問題而被埋在幫助臺票證中。有了智能流程自動化，AI聊天機器人可以處理許多IT支持請求并診斷常見問題，它可以觸發(fā)RPA機器人重置密碼、提供訪問權限和更新幫助臺票證，所有這些都在企業(yè)的IT合規(guī)協(xié)議內(nèi)運行。IT系統(tǒng)中斷和惡意攻擊是業(yè)務連續(xù)性的主要威脅。AI技術可以用作第一道防線，實時監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)和用戶行為，以發(fā)現(xiàn)任何潛在問題、異常數(shù)據(jù)訪問或可疑活動-為人類行動提供警報，并觸發(fā)安全協(xié)議以保護關鍵基礎設施。

雙行道 - AI受益于RPA

正如前面幾節(jié)所述，AI極大地提升了RPA軟件的功能。隨著AI的加入，RPA機器人的有效性范圍成倍增加，機器人演變成更接近數(shù)字工作者的東西，能夠做出決策，并著眼于自我改進。

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(shù)據(jù)：RPA機器人可以快速收集、清理、標準化和標記來自多個系統(tǒng)的訓練數(shù)據(jù)，以支持AI系統(tǒng)及其決策能力，這節(jié)省了大量手動準備數(shù)據(jù)的時間。

連接遺留系統(tǒng)：RPA可以將遺留系統(tǒng)與可能缺少連接器或API來訪問較舊技術的較新AI工具集成。

可理解性：AI圈子里的熱點話題之一是黑箱AI，即決策透明度。RPA機器人可以跟蹤AI模型采取的步驟，并解釋它是如何得出特定結論的。

人在回路中(HITL)：RPA機器人可以被編程為AI采取行動的關鍵決策的安全網(wǎng)-特別是標記潛在可疑的AI輸出，供人類審查，例如，如果AI批準了對信用記錄較差的客戶的貸款，則設置為審查貸款申請的遵守規(guī)則的RPA軟件可能會將其標記為不合規(guī)(且有風險)。通過對可疑的AI輸出請求人工審查、批準或異常處理，RPA機器人幫助將自動化和AI結合在一起。

監(jiān)控AI性能：RPA機器人可以跟蹤AI系統(tǒng)的性能，觀察錯誤或偏差是否悄悄進入，并標記數(shù)據(jù)問題。AI系統(tǒng)根據(jù)它們所訓練的數(shù)據(jù)做出決策。有時，如果AI從數(shù)據(jù)中學習的數(shù)據(jù)發(fā)生變化，錯誤或偏見可能會隨著時間的推移悄悄進入AI的邏輯?？梢詫PA機器人進行編程，以持續(xù)測試和跟蹤AI的工作情況。

總之，RPA軟件可以增強、指導和監(jiān)控AI技術，最終將其轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芰鞒套詣踊鉀Q方案。

智能自動化成功的秘訣

AI和RPA的結合所帶來的業(yè)務優(yōu)勢是毋庸置疑的，然而，要最大化自動化投資的ROI，并釋放隱藏在企業(yè)流程中的所有價值機會，需要整體中的第三個參與者 - 流程智能。

流程智能將詳細的流程挖掘洞察與標準化的流程知識相結合，為AI提供了解、優(yōu)化和自動化端到端流程的語言和學習材料。

Process Intelligence Graph跨企業(yè)的每個應用程序、業(yè)務功能和生態(tài)系統(tǒng)中的位置生成企業(yè)的流程的“數(shù)字孿生”，它提供實時的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，以了解企業(yè)的實際工作方式以及流程如何交互。

如果AI實施僅與提供給它的數(shù)據(jù)一樣強大，則Process Intelligence Graph確保了一個理想的、不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)基礎，AI系統(tǒng)可以從中協(xié)調(diào)和激活RPA機器人。