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当RPA进化成IPA:开启人机协作新时代

[RPA动态] 2021-03-01 来源:用户投稿 作者:RPA机器人

RPA技术在短短几年发展迅速,企业对其需求也在迅猛增长。行业预言家预测RPA的未来将是RPA+AI,他们相信,人工智能、机器学习、自然语言处理、语音识别将会帮助RPA,最终达到智能流程自动化(IPA)


据Gartner预测,到2022年,80%部署了RPA的组织将引入包括机器学习和自然语言处理等在内的AI技术,以改进业务流程。毕马威的调查数据显示,到2025年,组织对IPA和其他类似技术上的投资将达到2320亿美元。


智能流程自动化

(Intelligent Process Automation,IPA)

由麦肯锡公司于2017年提出的一种新型概念。简单说来,IPA是AI和RPA的融合,目的是实现更加智能的自动化。


IPA可以理解为AI化的RPA,具有从经验中学习的能力。它以RPA为基础,融合了AI的复杂性,通过NLP(自然语言处理)OCR(光学字符识别)、ML(机器学习)等技术,拓展RPA机器人的能力边界,进一步释放自动化的潜力与价值。


相较于传统的RPA,IPA在读取非结构化数据、做决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更具优势。这种经过AI加持的RPA,将对流程产生变革性影响,为企业打开新的商业机会,创造更大价值。



IPA的4大关键点


01  擅长处理非结构化/半结构化数据

IPA可以分析基于文档的工作流(如合同分析、审计规划和报告、RFP分析和组合、销售机会工作流自动化、客户支持分析和自动化、评估和索赔分析等);还能够理解文本、图像、文档和其他非结构化数据,而这些数据是数据驱动型企业流程自动化的核心内容。


02  具有认知和概率分析能力

IPA使用了基于机器学习和智能分析的深度算法功能,而不需要企业通过巨大的数据集训练模型,它可以根据可用的信息和上下文做出准确的判断。


03  更具协作性

IPA让数据团队和业务人员之间实现了跨领域协作,使业务人员掌握了自动化业务流程的必要知识。业务人员需要适当的技术环境来交付必要的输入,技术人员需要适当的业务环境来驱动实现决策。


04  行为可追溯

IPA的所有行为都可追溯,这种模式能让企业的业务运营更透明,不仅在公式和算法方面更具可视性,也能定义真实环境的标识,使得数据团队和业务团队的配合更默契,让IPA和业务联系更紧密。


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IPA具备的5个核心技术


01  RPA(机器人流程自动化)

作为IPA的基础,RPA机器人可以将简单的工作流程自动化,并为AI提供数据支持,这是实现IPA的前提。


02  智能工作流

流程管理软件工具,集成了由人和机器团队执行的工作,允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态,用来管理不同组之间的切换,包括机器人和人类用户之间的切换,并提供瓶颈阶段的统计数据。


03  机器学习/高级分析

通过“监督”或者“无监督”学习来识别结构化数据中模式的算法。监督算法在根据新输入做出预测之前,通过已有的结构化数据集的输入和输出进行学习,无监督算法观察结构化的数据,直接识别出模式。


04  自然语言生成

自然语言生成是一种通过遵循将观察结果从数据转化为文字的规则,以在人类与技术之间创建无缝交互的软件引擎。将结构化的性能数据通过管道传输到自然语言引擎中,并自动编写成内部和外部的管理报告。


05  认知智能体

一种结合了机器学习和自然语言生成的技术,它可以作为一个完全虚拟的劳动力,并有能力完成工作,交流,从数据集中学习,甚至基于“情感检测”做出判断等任务,认知智能体可以通过电话或者交谈来帮助员工和客户。

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