RPA 和 AI 是處於數位化轉型革命前沿的兩個令人振奮的創新 IT 應用程式。 這兩種技術都在通過增加員工和開創生產力的新時代來重塑工作世界。 然而，雖然RPA和AI有許多相似之處和交叉點，但它們是不同的工具，各有優缺點。
本文將探討自動化和人工智慧之間的區別，並展示它們的使用位置、工作原理以及它們如何結合在一起以幫助現代企業邁向自動化的未來。
RPA 和 AI 的定義
在我們進入機器人流程自動化（RPA
）和人工智慧（AI）各自的應用和用例之前，值得用定義來定義這兩個概念。
1. 什麼是RPA？
機器人流程自動化 （RPA） 是一組有助於自動化可預測的、基於規則的業務流程的技術。
業務工作流由許多任務組成。 其中一些任務需要人類的決策和判斷。 但是，許多是可重複和可預測的。 RPA用於自動化的正是這第二類。
我們今天喜歡和使用的大部分軟體都是基於規則的。 計算機擅長以速度和準確性執行明確定義的命令。 只要我們給他們正確的指示，他們就可以無情地處理資訊並執行任務。
RPA 也是一樣。 但是，它擅長並幫助企業的地方是將這些相同的功能擴展到不同的應用程式、系統和資料庫。 簡而言之，RPA 以人類的方式與各種應用程式進行交互。 它可以模仿人機交互期間發生的按兩下、擊鍵和滑鼠移動，並將這些操作記憶為在滿足觸發器或特定條件時部署的一系列步驟。
RPA 技術示例
- 介面集成
- 跨平臺腳本
- 跨應用程式腳本
- 數字機器人或“機器人”
- 圖形用戶介面錄製工具
- 無代碼介面
2. 什麼是人工智慧？
人工智慧 （AI） 是一組模仿人類認知的技術。 其中一些心理任務包括學習、推理、自我糾正、對象識別、決策和預測。 雖然計算機科學的這個分支自 1950 年代以來一直存在，但在過去的十到十五年裡它取得了重大進展。
人工智慧無處不在。 雖然生成式人工智慧、無人駕駛汽車以及Siri和Alexa等虛擬助手佔據了頭條新聞，但它也為預測文本、網路安全、欺詐保護、搜尋引擎、個人化行銷和推薦以及數據分析等更平淡但實用的應用程式提供了動力。
我們現在擁有的人工智慧通常被稱為窄人工智慧。 簡而言之，它在狹窄的領域內模仿人類智慧，例如Deepmind的AlphaGo或各種語音辨識軟體。 然而，在未來，人工智慧預計將從專業化轉向更通用的智慧，可以處理更廣泛的任務。
人工智慧技術示例
- 自然語言處理
- 機器學習
- 深度學習
- 計算機視覺技術
- 預測分析
- 生成式人工智慧
3. RPA 與人工智慧與機器學習
這些技術之間存在相當大的混淆，有些人想知道機器人過程自動化和機器學習之間的關係。
為了清楚起見，機器學習（ML）是一種人工智慧。 該技術使用演算法和統計模型來查找大型數據集中的模式。 從那裡，它可以輸出有價值的見解或做出預測。 機器人流程自動化與機器學習的主要區別在於，RPA是明確指導的，而ML則是為了發現自己的數據處理方式而設置的。
當 RPA 工具輔以 AI 時，機器人流程自動化機器學習是可能的。 因此，當一起使用時，RPA和機器學習是自動化領域最令人興奮的視野之一。
人工智慧和RPA的應用
從表面上看，RPA和AI在技術在商業環境中的應用方式上有許多相似之處。 這兩種工具都涉及擴展和增強人類工人，並使企業能夠實現更高的生產力、準確性和效率。
1. 人工智慧的應用
人工智慧以多種非凡的方式用於各行各業，包括：
- 預測分析
- 自動駕駛汽車
- 面部識別軟體
- 網路安全
- 個人化
- 行銷自動化
- 藥物設計
- 欺詐檢測
- 客戶服務聊天機器人
2. RPA的應用
RPA
在商業界得到了廣泛的採用，因為它可以執行各種工作，例如：
- 客戶和員工入職
- 報告生成
- 數據輸入和遷移
- 自動化軟體測試
- 就業或信用檢查
- 申請人跟蹤系統
- KYC自動化
人工智慧和RPA的這些應用只是冰山一角。 這兩種技術已被企業採用，以幫助自動執行無窮無盡的任務，以提高效率和準確性。
人工智慧和RPA：異同
RPA 和 AI 之間有很多交叉，但您需要瞭解一些關鍵差異。
人工智慧和RPA有什麼區別？
1. 發展
考慮 AI 和 RPA 的最佳方法之一是每個軟體背後的不同開發流程。
RPA 是流程驅動的。 開發人員繪製出他們想要自動化的任務，並將這些步驟轉換為執行任務的計算機腳本。
AI是數據驅動的。 它使用機器學習來查找大型數據集中的模式，這些數據集經過訓練以產生輸出。 一旦這些演算法運行良好，它們就可以接受新的輸入並處理新的數據來回答問題、做出預測或觸發操作。
2. 思考與行動
表達人工智慧和自動化之間區別的一種方法是比較思考與行動。
RPA像忠誠的主力一樣執行任務。 它不需要思考;它只需要做。
相比之下，人工智慧使用類似於人類思維的認知過程。 它可以讀取電子郵件和其他形式的非結構化數據來提取意義或查找數據中的模式，以梳理出見解甚至預測。 更重要的是，通過使用機器學習，人工智慧工具可以不斷吸收新資訊，從場景中學習，並隨著時間的推移而改進。
3. 進入壁壘
RPA 已獲得廣泛採用，因為它具有成本效益、快速實施且學習曲線較淺。
相比之下，人工智慧技術性強，難以訓練且價格昂貴，這在很大程度上是因為它依賴於龐大的數據集。
4. 在工作環境中的應用
RPA 有多個用例，例如數據輸入、網站抓取和發票處理。 但是，它最適合具有非常明確步驟的可預測任務。
另一方面，人工智慧可以執行更廣泛的職責，例如複雜的數據處理、智能決策，甚至內容創建。
AI 和 RPA 之間有什麼相似之處？
1. 自動機
RPA 和 AI 都自動執行了傳統上由人工操作員執行的任務。 雖然他們使用不同的技術並以自己的方式履行職責，但它們都減輕了人類工人的負擔。
總之，這兩種工具都能夠通過機械化資訊技術任務來取代人力和增強人力。
2. 集成
RPA和AI可以與現有業務系統集成，以擴展其功能，使業務更高效，甚至延長遺留系統的生命週期。
3. 減少誤差
人工智慧和RPA都是解決人為錯誤的重要參與者。 通過業務流程機械化，企業可以減少因可預防的錯誤而導致的貨幣和聲譽成本，
AI 和 RPA：優勢和劣勢
沒有工具是完美的。 如果您想釋放自動化的好處，您需要瞭解 RPA 和 AI 的優勢和劣勢。
1.AI 優勢和劣勢
讓我們探討一下人工智慧在自動化方面的一些優缺點
人工智慧優勢
- 可以在工作中學習
- 提供比 RPA 更大的靈活性
- 可以處理非結構化數據
人工智慧的弱點
- 開發成本高
- 實施技術性很強
- 需要大量數據集來訓練
2. RPA 的優勢和劣勢
讓我們探討一下RPA在自動化方面的一些優缺點
RPA 優勢
- 準確自動執行大容量任務
- 經濟高效
- 快速且易於實施
RPA 弱點
- 可能難以擴展
- 無法處理非結構化數據
- 僅適用於狹窄的任務
RPA 和 AI 案例研究
也許瞭解任何技術的影響和可能性的最簡單方法是通過案例研究。 在這裡，我們介紹了RPA和AI的案例研究，向您展示它們如何説明您的業務。
1. RPA 案例研究
一家資產超過 1500 億美元的美國前 30 大銀行在抵押貸款流程上花費了大量工作時間，包括數據輸入、文檔處理、數據驗證等。 除了手動工作之外，這些工作流程還受到人為錯誤的影響。 該銀行與安永會計師事務所（Ernst & Young）合作，尋找提高生產力的解決方案。
他們使用的 RPA 解決方案可以無縫整合到其現有的 IT 基礎架構中，以處理與抵押貸款相關的手動任務。 結果令人震驚，包括效率提高了 2-3 倍，節省了 100 萬美元，並完全消除了錯誤。
2. RPA 人工智慧案例研究
健康 是位於馬里蘭州蓋瑟斯堡的醫療保健成本管理解決方案。 他們幫助醫療保險客戶在一個以可變定價和敲詐定價而臭名昭著的行業中提供索賠管理資訊。 他們的工作流程是手動的，保險公司以電子和紙質形式發送索賠。 以這種方式處理索賠將他們的團隊限制在每天約75個索賠。
減少每次索賠的時間是一個問題。 但是，由於數據是非結構化的，因此典型的RPA解決方案不起作用。 他們需要一個通過人工智慧增強的解決方案，特別是光學字元識別和自然語言處理。
通過實施RPA + AI軟體，他們將紙質索賠轉換為PDF，在將定價資訊發送到內部系統之前提取相關數據。 該解決方案使他們每天處理的索賠數量增加了 600%。
如何在RPA和AI之間進行選擇？
在RPA和AI之間進行選擇與其說是兩種技術之間的戰鬥，不如說是您需要自動化哪些流程。 當您擁有標準化的工作流程時，RPA 是最佳選擇，而 AI 更適合事情有點模糊的場景。
因此，一個更好的問題是，「哪些情況最適合RPA，哪些情況最適合AI？
這裡最好的方法是考慮要自動化的現有工作流程。 可視化或映射它，將過程分解為多個步驟。 讓我們用幾個例子來說明這一點。
場景 1
您是一家繁忙的建築公司的會計師。 您一天中最耗時的部分之一是記錄費用並確保承包商為完成工作而購買的物品得到報銷。 員工必須將他們的費用上傳到網站入口，您可以在其中記錄費用並更新工資單以反映這些數位。
使用 RPA
此處的步驟是可預測的，並且數據是結構化的。 這些步驟可能如下所示。
- 當承包商上傳支出報表時，它會觸發機器人
- 機器人打開費用電子錶格並檢索數據
- 機器人記錄金額和用途，並將其記入相關帳戶
- 機器人還會打開工資單軟體並將金額記入承包商的帳戶。
場景 2
同樣，你是一家繁忙的建築公司的會計師。 您在不同的建築供應商處有多個帳戶。 在月底，他們通過電子郵件向您發送發票。 但是，每家公司都有自己的發票範本，這意味著數據是非結構化的。
使用 AI
人工智慧是不同技術的總稱，其中兩種是光學字元識別和自然語言處理。 在這些技術之間，您可以閱讀和理解電子郵件中顯示的發票，並將其轉換為結構化數據。 一旦您的 AI 將資訊解析為結構化電子錶格，您就可以使用 RPA 完成任務並記錄甚至處理發票。
何時使用 RPA 以及何時使用 AI 進行流程自動化清單
這是一個快速清單，可説明您瞭解哪些流程最適合 RPA，哪些流程最適合 AI。
使用 RPA：
- 當工作任務是高容量、可預測且基於規則時
- 當數據輸入涉及結構化數據時
- 何時可以在流程開始時確定流程結果
使用 AI：
- 當過程高度可變並需要某種形式的認知時，例如複雜的決策
- 當數據輸入涉及非結構化數據時
- 當工作流輸出在流程開始時無法預測時
人工智慧會取代RPA嗎？
媒體和一些分析師一直認為，人工智慧是一股不可阻擋的力量，將取代一切，包括人類工人。 那麼，這對RPA意味著什麼？ 人工智慧也會取代它嗎？
任何關於人工智慧將取代RPA的預測都取決於對各自技術的誤解。 正如我們在本文中明確指出的那樣，雖然這兩種技術都有許多交叉點，但將它們視為競爭工具是不準確的。
也許一些困惑源於人工智慧可以增強RPA的事實。 但是，這與替換它不同。 同樣，RPA 流程可以通過 AI 進一步簡化，但子結構仍然是 RPA。
因此，雖然人工智慧可以取代許多人工任務，包括通常由RPA機器人執行的職責，但這些技術在未來更有可能協同工作，而不是相互取代。
RPA 是邁向超自動化的第一步。 到達目的地需要人工智慧技術，如機器學習和數據分析。 雖然人工智慧將有助於將高階思維的好處傳遞給自動化，但任務本身將由RPA機器人執行。 人工智慧將協調和指導RPA，而不是取代它。
未來不是機器人流程自動化與人工智慧;它是機器人流程自動化和人工智慧。
AI 和 RPA 融合的地方
阿爾伯特·愛因斯坦有一句名言：
“計算機非常快，準確和愚蠢。人類非常緩慢，不準確，而且聰明。它們結合在一起，其強大程度超乎想像。
這句話觸及了計算機擅長的核心，同時也強調了它們的局限性。 當涉及到高階思維時，比如創造力、抽象推理或複雜的決策——或者基本上任何不涉及遵循死記硬背、循序漸進的指令的東西——計算機無法與人類的思維競爭。 在許多方面，人工智慧試圖彌合人與計算機之間的鴻溝，並建立一種結合兩全其美的夥伴關係。
愛因斯坦所說的難以想像的力量，存在於人工智慧和RPA的關係中。 當人工智慧與RPA的速度和準確性相結合時，人工智慧模擬人類認知各個方面的能力是兩種工具的融合點。 RPA可以實現的界限曾經是在需要人類決策的點上劃定的。 然而，用人工智慧增強這些系統可以消除這些邊界，使企業能夠自動化更廣泛的任務並釋放更多好處。
當RPA和AI融合在一起時，它們創造了第三個技術類別，稱為智慧自動化（IA）或智慧流程自動化（IPA）。 在這種“兩全其美”的場景中，企業可以使用RPA工具，這些工具可以通過機器學習（ML）從環境中學習。
好處是，您可以提高要自動化的流程的複雜性，因為人工智慧有助於消除一些瓶頸，例如處理非結構化數據或做出決策。
人工智慧和RPA融合最令人興奮的領域之一是測試自動化。
. 在我們日益數位化的世界中，軟體和移動應用程式將繼續改善業務。 智慧手機變得司空見慣還不到20年。 在那段時間里，它們徹底改變了我們的生活，使我們能夠保持聯繫並以新穎的方式工作。
這些進步的關鍵是軟體開發。 然而，這是一個眾所周知的耗時且昂貴的過程。 由 AI 和 RPA 提供支援的測試自動化工具可以幫助減少將產品推向市場的時間和金錢成本。
AI 和 RPA 如何改善測試自動化
軟體測試自動化 曾經是一個手動過程。 它既昂貴又耗時，最終增加了開發生命週期。 然而，這是一個如此關鍵的階段，出版商和開發商別無選擇，只能將資源投入到這個過程中。 雖然這些問題及其癥狀今天仍然存在，但軟體測試自動化提供了一個極好的解決方案。
測試自動化涉及使用專業軟體來驗證和測試計算機應用程式。 它通常使用圖形使用者介面 （GUI） 和應用程式程式設計介面 （API） 來執行各種不同的測試，從端到端測試到新提交代碼的持續驗證。
在軟體測試中使用AI和RPA確實令人興奮。 一些明顯的好處是節省時間和金錢。 然而，真正的潛力在於能夠自主執行測試、診斷和修復自我的代碼。 再加上生成式人工智慧工具能夠編寫代碼這一事實，可以公平地說，我們正站在人類歷史上一個特殊時期的懸崖邊上。
隨著過去幾年對更快軟體發佈的需求增加，DevOps和敏捷方法通過CI / CD得到增強。 現在，RPA和AI測試自動化將產生類似的影響。 這種情況導致了測試自動化工具的增加，其中一些我們將在下面探討。
2023年最佳測試自動化工具
以下是市場上一些最好的測試自動化工具。
自動化
Autify是一個人工智慧驅動的測試自動化工具。 得益於直觀的使用者介面和無代碼功能，Autify允許QA團隊在其瀏覽器中進行測試。 該工具可以處理Web和行動應用程式，並具有自我修復AI。 Autify與CI / CD工具，Jenkins甚至Slack無縫集成。
AvoAssure
AvoAssure是一種無代碼測試工具，可為非技術團隊實現端到端測試自動化。 該產品有助於跨 Web、桌面、行動裝置等進行跨平台測試。 最後，它具有良好的報告功能和許多集成選項。
柏樹
Cypress 是一個基於 JavaScript 的端到端測試自動化框架。 它旨在使 Web 應用程式測試變得簡單。 簡單性是賽普拉斯的關鍵，其精益構建和最少的依賴關係證明瞭這一點。
測試嚴謹
testRigor 是一個可靠的端到端測試解決方案。 測試自動化工具是無代碼的，支援 Web、行動和 API。 測試通常快速、穩定且準確，並且由於其跨平臺和跨瀏覽器功能，它逐漸普及。
劇作家
Playwright是另一種流行的測試自動化工具，專為端到端Web應用程式測試而構建。 它是跨平臺的，支援大多數渲染引擎和多種程式設計語言。 在Visual Studio Code選擇器和行動模擬器功能之上，您可以看到為什麼許多開發人員容忍其缺乏使用者友好性。
雖然我們上面列出的五種工具都具有強大的功能，但它們缺乏結合 RPA 和測試自動化的最先進解決方案的強大功能。
扎普泰斯特 提供最先進的測試自動化和 RPA 工具。 這兩種功能都可以以固定成本提供，許可證不受限制。 隨著我們向超自動化和自動化軟體開發邁進，桌面、瀏覽器和行動應用程式工具的持久測試工具將為軟體開發人員和創建定製軟體的企業發揮關鍵作用。 ZAPTEST可以在每一步為您提供説明。
人工智慧和RPA的未來
到目前為止，應該很清楚，人工智慧和RPA的未來是交織在一起的。 這兩種技術都實現了數字化轉型，使公司能夠更努力、更快、更好地工作，同時讓員工騰出時間從事創造性的、價值驅動的任務。
隨著全面自動化的軌跡繼續，想想這枚火箭的發展方向是令人興奮的。 這個目標是超自動化。
超自動化 是一種思維方式。 它描述了一個前景，其中每個可以自動化的過程都是自動化的。 未來很大一部分將包括RPA機器學習。 隨著商業世界的變化並變得更加不可預測，組織將需要變得更加敏捷以保持競爭力。 超自動化將實現這些調整，同時提高準確性和生產力，減少錯誤，並提供始終在線的客戶服務和個人化。
AI v RPA：最後的想法
說到緊要關頭，人工智慧和RPA之間的區別可以簡潔地總結出來。 RPA 模仿人類行為，而 AI 模仿人類思維。 這兩種工具都無法對人類行為或思想進行1：1的表示，但它們足以幫助企業以遠遠超出典型人類能力的速度、準確性或能力自動化任務。
在人類的世界里，我們既需要思想，也需要行動。 正是這些存在模式的結合幫助人類建立、創造和繁榮。 我們可以類似地看待RPA和AI的融合。
簡而言之，人工智慧使我們能夠利用和擴展RPA的力量，以實現新的和令人興奮的可能性。
