機器人過程自動化是一列失控的火車。 根據德勤的說法，該技術將實現 到2025年幾乎普遍採用。 然而，僅僅因為RPA在商業世界中佔據主導地位，並不意味著它將停止發展。

我們正站在一個令人興奮的技術關頭。 近年來，人工智慧的進步令人吃驚。 ChatGPT和其他形式的生成式AI已經抓住了公眾的意識。 然而，這項令人興奮的技術只是人工智慧潛力的一種表現。

RPA 是一種簡單而有效的工具。 然而，RPA和AI的融合為創新提供了無限的機會。 對話式 AI 驅動的客戶服務、分析驅動的決策以及知識工作的自動化只是 RPA 中 AI 的一些範例。

隨著技術的進步，認知機器人過程自動化將以我們幾乎無法想像的方式改變工作的性質。 在考慮其未來影響之前，讓我們先探討一下帶有 RPA 的 AI 如何突破自動化的界限。

 

RPA 的局限性

RPA的廣泛採用證明瞭它的實用性。 該技術通過自動化曾經的手動任務，幫助無數企業實現了新的生產水準、效率和準確性。 但是，像任何技術一樣，它也有上限。

 

1. 事務自動化難以管理

 

雖然RPA機器人會忠實地磨練流程，但它們需要一些管理和維護。 例如，當輸入或輸出發生變化時，必須重新配置機器人以處理這些略微變化的條件。 在動態工作環境中，這可能會消耗資源和時間。

 

2. RPA 難以應對非結構化數據

 

RPA 工具旨在使用 if/then/else 邏輯執行任務。 因此，它們依賴於可預測的數據結構。 輸入數據的任何變化或更改都會導致錯誤或異常，因為它們超出了機器人預期接收的定義值。

 

3. RPA 帶來擴展挑戰

 

部分由於我們上面列出的原因，擴展您的 RPA 流程可能很困難。 每個流程都必須明確定義、管理和維護，而 RPA 缺乏適應性也會帶來問題。

RPA的局限性是不用擔心的。 人工智慧輔助RPA可以克服這些限制，同時開闢新的和令人興奮的自動化可能性。

 

以下是 RPA 與 AI 如何改變自動化。

 

機器人流程自動化和人工智慧：

完美搭配

 

根據設計，RPA 是一個簡單明瞭的工具，至少在用戶級別是這樣。 它旨在供非技術團隊訪問。 因此，它以受控的方式執行給出的指令。 由人類來識別這些流程並指示RPA執行命令。

當然，考慮到足夠的複雜性，詳細說明分步說明可能變得不可能——這就是為什麼將 RPA 和人工智慧結合起來是自動化的未來。

 

1. 具有光學字元識別功能的 RPA

 

在機器人流程中，使用 AI 和 OCR 改進業務流程
（Shidaganti，2021 年），作者概述了 RPA 的局限性，建議“自動化流程中的任何更改都需要直接更改 RPA 應用程式。 Shidaganti提出AI作為這一過程的解決方案，並論證了光學字元識別（OCR）作為RPA的基本增強。

事實上，OCR 通過向非結構化數據開放 RPA 影響了企業。 人工智慧驅動的 RPA OCR 工具可以從列印文件甚至書面文本中讀取資訊。 OCR集成促進了 RPA 的三個主要機會。

• OCR 對結構化數據進行編碼，允許 RPA 處理不可預測的輸入
• RPA 可以通過破譯各自螢幕上發生的事情來自動化遠端機器
• OCR 與機器學習相結合，可以通過掃描文檔來幫助瞭解您的客戶 （KYC）、反洗錢 （AML） 和欺詐檢測。 該技術的學習和決策可以與RPA集成，從而可以更快地開戶，入職，貸款決策等。

 

2. 機器學習和角色定位

 

機器人流程自動化和機器學習是利用人工智慧克服RPA固有局限性的另一個例子。 早在2016年，保險業的自動化專家就已經確定 認知機器人流程自動化（RPA）的可能性。 在那篇論文中，作者討論了“自我優化的客戶服務，貸款定價，財務建議或索賠或投訴處理”作為可能的視野。

作為進步的標誌，有趣的是，機器人過程自動化機器學習工具如何在短時間內變得普遍。

機器學習無處不在。 它描述了使用顯式程式設計指令教機器執行任務的過程。 您可能知道，這涉及使用演算法來分析和查找數據集中的模式的機器。 經過訓練后，機器可以處理其他數據併產生見解和預測。

RPA 和機器學習非常匹配，因為這意味著 RPA 變得更智慧、更直觀，並且能夠處理非結構化數據。

 

3. 深度學習的 RPA

 

機器學習是 AI 的一個子集，而深度學習是機器學習的一個子集。 深度學習和機器學習之間的區別對某些人來說可能是微妙的，但值得探索。 機器學習根據數據進行訓練，以説明做出決策和預測。

然而，隨著時間的推移，該技術通常缺乏自行改進的能力。 相比之下，深度學習涉及使用神經網路來學習和提高其性能。 換句話說，由於深度學習，RPA和ML相結合，構建了通過經驗變得更好的自動化。

當然，深度學習需要大量的數據來執行此功能。 在人工智慧和RPA之間深度共生的另一個例子中，機器人是説明收集這些訓練數據的費力過程的理想選擇。 RPA工具可以訪問各種網站和其他資訊存儲庫來收集這些資訊，確保深度學習演算法有大量數據需要改進。

深度學習還使機器人能夠利用預測分析的優勢。 當 RPA 遇到異常時，它可以將它們與預期或意外模式相匹配，從而消除對人為干預的依賴。

當智能機器人可以做出數據驅動的決策時，它們可以以最佳方式回應客戶。 RPA 中這些應用程式的一個範例包括使用自然語言處理 （NLP） 解碼消費者情緒的情感分析工具。 反過來，機器人可以調整它們的回應以發出合適的音符。 這種活力可以做很多事情來克服善解人意的人類客戶服務與其機械化替代方案之間的差距。

 

4. RPA和圖像識別

 

將RPA與圖像識別軟體配對是使用AI克服RPA無法處理混亂或非結構化數據的另一個例子。 在論文中 人工智慧技術在RPA軟體機器人領域用於自動化業務流程的分析和適用性

（Kanakov，2022），作者概述了RPA和圖像識別在自動化招聘背景調查或協助欺詐檢測方面的一些迷人用途。

Kanakov提出的其他用例包括使用面部識別來建立安全，將RPA工具連接到攝像頭。 應用程式確實是無窮無盡的。 例如，無人機或攝像機可以掃描任意數量的環境以查找異常情況。 一旦檢測到問題，RPA系統可以向相關方報告問題，確保快速補救。

 

5. 使用生成式 AI 進行 RPA

 

在福布斯的一篇文章中

戴爾的Clint Boulton在比較RPA和生成AI時使用了絕妙的類比。 他建議“在盛大活動中，RPA會檢查客人名單，計算門票並監控房間容量，供暖和照明等內容。 然後，他說，「與此同時，生成人工智慧正在為活動製作廣告，為獲獎者撰寫祝賀詞，並與每位客人進行對話。

這個類比的強大之處在於，它完美地捕捉了我們在過去一年左右觀察到的東西。 生成式人工智慧是如此有趣和強大，以至於我們不禁驚歎於它的輸出。 但是，如果沒有人在後台辛勤工作（RPA）執行瑣碎的任務，就不會有事件，或者至少不會發生任何功能事件。

根據Gartner的說法，生成式AI提供了很多選擇。 它可以快速生成書面內容、圖像、視頻、音樂甚至代碼。 有些可能性是顯而易見的，例如對話式客戶服務。

但增強的聊天機器人只是一個開始;RPA 和生成式 AI 的其他用例包括説明 RPA 理解多種形式的非結構化數據，甚至通過決策、數據分析等來增強 RPA。

 

6. 有人值守的自動化

 

您可以將自動化分為兩個類別：「有人參與」和「無人參與」。 如您所料，無人參與自動化意味著機器人無需任何人工輸入即可執行流程。 相比之下，有人值守自動化描述的任務至少在過程中的一個步驟中需要人工交互。

有幾種方法可以工作。 例如，自動化過程可能需要手動觸發器。 或者，其中一個步驟在此過程中可能需要安全憑據。 但是，由於機器人桌面自動化（RDA），這裡可以實現更複雜的編排。

機器人桌面自動化 （RDA） 是有人值守自動化的一種形式。 然而，由於ML和光學字元識別等人工智慧工具，這些機器人動態地將多個工作流程拼接在一起，不斷為單個使用者自動化各種任務。 在此方案中，RDA 機器人充當虛擬助手，在人類操作員與客戶交談時檢索數據、發送檔和生成報告。

 

7. 自我修復機器人

 

2022年 RPA 現狀調查
揭示了一個影響一些採用 RPA 解決方案的企業的問題。 超過 69% 的受訪者表示，他們每周都會遇到 RPA 機器人損壞的情況。 更糟糕的是，超過40%的人表示修復他們的機器人需要5個多小時，其他受訪者表示修復可能需要一天以上。

這些數位高得令人無法接受。 但是，調查沒有涉及問題的細節。 RPA 失敗的常見原因包括輸入更改、機器人遇到異常、數據不完整、測試不佳或缺乏維護，僅舉幾例。

自我修復RPA描述了一個可以在沒有人類工作人員輸入的情況下自行修復的系統。

自我修復 RPA 機器人是通過監控自動化任務性能的 AI 演算法實現的。 當出現問題時，這些有用的工具會立即採取行動，確定根本原因並應用修復程式。 好處是提高了性能和更長的正常運行時間。

 

8. 智慧加工挖礦

 

RPA背景下的流程挖掘涉及發現企業可以自動化的任務。 通過使用 AI 的高級分析功能，團隊可以挖掘其業務工作流以查找可以自動化的任務，並預測這種自動化的影響。

流程挖掘使用ML和數據分析。 例如，它使用螢幕錄製軟體來捕獲工作流程數據，並將其分解為多個步驟。 然後，ML 或分析工具運行這些任務的模型，並找到可以轉換為自動化流程的區域。 人工智慧工具使企業能夠更好地監督和理解任務，使他們能夠識別依賴關係、瓶頸和低效率。

將RPA和流程挖掘結合在一起非常強大，因為它可以幫助企業挖掘他們可能無法檢測到的流程。 這意味著您可以從 RPA 投資中獲得更多價值，並進一步複合 RPA 的其他好處，例如降低成本和提高生產力。

您可能會注意到的另一件事是，流程挖掘可以縮短相應 RPA 流程的發現時間。 這意味著您的實施可以更快地啟動。

 

9. 軟體測試自動化

 

軟體開發商和發行商已經交付了我們在過去幾十年中擁有的一些最具顛覆性的技術。 然而，他們的行業本身也經歷了一場革命。 DevOps 和敏捷方法幫助開發人員滿足了對閃電般快速、持續改進的產品的需求，而 CI/CD 管道也有助於加快上市時間。

RPA 是用於特定類型軟體測試的絕佳工具。 麥肯錫表示，下一代軟體開發在人工智慧方面僅次於人工智慧 2023 年最大的技術趨勢. 由RPA和AI驅動的軟體測試自動化將處於這一趨勢的最前沿，由於無代碼工具，Genative AI編寫代碼和非技術團隊受到歡迎。

正如諮詢公司的合夥人Santiago Comella-Dorda所建議的那樣，“開發人員可能是現代數字企業最有價值的資產之一，但他們將超過40%的時間花在重複的低價值任務上，這些任務可以通過現代工具集輕鬆實現自動化。

 

10. RPA智慧自動化

 

人工智慧機器人過程自動化，也稱為智慧過程自動化（IPA），被認為是自動化的下一階段。 它需要RPA並通過AI增加認知能力。 它可以包含 RPA 和上面列出的所有或部分其他 AI 技術。

在IBM對最高管理層的調查中

，90%的受訪者表示，智慧自動化幫助他們“在管理組織變革以應對新興業務趨勢方面表現高於平均水準”。 這種情緒說明瞭RPA和AI創建敏捷和強大的解決方案的能力，這些解決方案可以提供真正的競爭優勢。

RPA 和 AI 帶來組織變革的能力的證據可以在商業界對 COVID-19 大流行的反應中找到。 在 COVID-19 大流行期間採用機器人流程自動化技術來確保業務流程 （Siderska，2021 年）展示了 60% 的波蘭企業如何藉助 RPA 工具實現業務連續性。 根據這項研究，人工智慧和分析是主要貢獻者。

在Gartner最近的一項調查中

，整整80%的高管透露他們相信自動化可以應用於任何業務流程。 這一統計數據證明瞭RPA與AI一起使用時的強大功能。 如果沒有人工智慧對RPA的增強，這個數位會如此之高，這是無法想像的。

至於未來，神經形態加工的研究

– 基於大腦結構的信息處理系統 – 可能導致更大的認知和機器智慧。 這個領域令人興奮的是，這些智慧模型需要的訓練數據要少得多，這意味著它們可以提供給企業。

 

人工智慧驅動的 RPA 將如何改變未來

工作與社會

人工智慧流程自動化工具剛剛開始預熱。 以下是人工智慧將進一步影響自動化的一些領域。

 

1. 工業4.0

 

第一次工業革命由蒸汽驅動，第二次由電力驅動。 第三次工業革命是在1970年代由數位技術實現的。 當談到第四次工業革命（也稱為工業4.0）時，有幾種技術候選者，例如數位孿生，虛擬實境，物聯網（IoT），AI和ML，甚至3D列印。

然而，
IMD全球供應鏈調查
從 2022 年開始揭示一個令人擔憂的事實。 在接受採訪的200多名製造業高管中，很少有人將與工業4.0相關的技術列為重中之重。 這與2019年相去甚遠，當時 麥肯錫調查中，68%的受訪者表示工業4.0是首要戰略重點。

在研究論文中 工業中的機器人過程自動化和人工智慧 4.0 – 文獻綜述 （Riberio，2021 年），作者指出：“鑒於人工智慧的適用範圍，RPA 已逐漸在其自動化功能中添加演算法或人工智慧技術的實現，應用於某些上下文（例如，企業資源規劃、會計、人力資源）進行分類、識別、分類等。

隨著技術的不斷發展，新的工具和可能性將幫助工業4.0成為人工智慧驅動的現實。

 

2. 超自動化

 

超自動化是自動化的自然演變。 但是，它不是特定任務或業務流程的自動化，而是尋求在整個組織中擴展自動化功能。 最終版本將是一個完全連接且在很大程度上自主的業務，其中工作流程和決策將得到簡化、敏捷和彈性。

 

超自動化涉及多種技術的混合。 這包括：

• RPA
• 。.AI
• 商務流程自動化 （BPA）
• 毫升
• 智慧文件處理
• 工作流編排
• 流程挖掘
• 自然語言處理 （NLP）
• 組織的數位孿生 （DTO）
• 對話式 RPA
• 計算機視覺 RPA

 

正如論文中所假設的 用於增強工業自動化的超自動化 （Haleem，2021），“通過混合自動化技術，超自動化可以克服單一自動化設備方法的一些限制。這使公司能夠超越每個流程的限制，並使幾乎任何艱巨且可擴展的操作自動化。

 

3. 減少對專家的依賴

 

近年來軟體開發的蓬勃發展暴露了一個問題。 雖然對應用程式和行動技術的需求增長，但供應卻難以跟上。 軟體開發人員供不應求，這意味著許多職位連續幾個月空缺。

由於有聲望的六位數工作等待合格的候選人，你可以原諒你認為人們只會重新培訓並獲得回報。 學校和大學也受到審查，政府表示他們在鼓勵STEM科目學習方面做得不夠。 然而，現實情況是編碼很難。 只有一小部分人有這份工作的天賦。

隨著我們的世界變得越來越數位化，程式師短缺很可能被視為我們沒有注意到的警告。 值得慶幸的是，人工智慧驅動的自動化可以為這個問題提供解藥。

領導職位需要管理技能和深厚的主題知識。 閱讀和學習只是使高管和高級團隊成員對組織有價值的一部分。 然而，隨著越來越多的行業採用技術，這個人才庫將被耗盡。

人工智慧分析可以使用大量歷史數據來查找見解和潛在關係並進行預測。 這些工具將有助於彌合經驗差距。 它還可能有助於使精明的決策民主化，而這些決策以前是擁有巨額預算的企業的專利。

雖然經驗豐富的決策者和戰略家永遠不會過時，但由機器學習（ML）和數據分析驅動的超自動化業務將全天候運行，根據沒有人可以有意識地考慮的因素做出選擇。

麥肯錫表示，知識工作的自動化已經指日可待. 法律、經濟、教育、藝術和技術都將經歷以前被認為只會危及技能較低的工作的中斷。 然而，這對普通勞動力意味著什麼還有待確定。

 

4. 提高政府效率

 

政府支出是一個長期存在爭議的問題。 在世界各地，民主政府以膨脹和錯誤的支出而聞名。 每
來自著名的布魯金斯學會的研究
，美國政府機構正在接受人工智慧和RPA。

美國食品和藥物管理局、社會保障局、國防後勤局和財政部等不同部門都採用了人工智慧和 RPA 來提高生產力並降低其基本服務的成本。 此外，一個
美國技術委員會和行業諮詢委員會（ACT-IAC）的調查
展示了來自十幾個政府組織的用例。

一個更有效率和更具成本效益的政府可以對整個社會產生變革性影響。 服務可以變得更加高效和有效，稅收可以流入可能改變數百萬人生活的計劃。 然而，這種廣泛採用凸顯了消除
人工智慧的偏見，
特別是如果世界各國政府使用該技術來推動政策決策。

 

結語

人工智慧對RPA技術產生了深遠的影響。 早期的自動化工具能夠處理工作場所中許多死記硬背和世俗的任務。 然而，隨著對自動化的集體需求的增長，RPA遇到了極限。 人工智慧正在打破這些障礙。

RPA 和 AI 的結合擴展了這兩種工具的潛力。 企業已經獲得了智慧自動化的回報，例如改善客戶服務、提高組織效率和降低運營成本。 人工智慧以十年前似乎不太可能的方式打開了RPA的範圍。

然而，機器人流程自動化和人工智慧的故事並不止於此。 隨著我們邁向超自動化時代，將取得進一步的收益。 這將是一次瘋狂的旅程，所以不要落後。

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