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云扩 RPA + AI,构建企业智能生产力
RPA 赋予 AI 强大的执行力
AI作为RPA的前端,通过计算视觉、语音及语义识别来触发流程,让AI拥有眼睛和手脚,可以直观发现问题,即时处理系统中的复杂异常行为、执行流程,从而在业务场景中产生更大价值。
AI 赋予 RPA 强大的认知力
AI作为RPA的后端,通过RPA模拟人类操作进行无限的机器学习数据训练,接收RPA的执行反馈,让RPA拥有大脑,可以感知、学习并进行决策和判断,贯穿各业务线有序地收敛数据,赋能企业打开AI之门。
RPA的引入不仅可以固化已有的业务流程提高企业的执行效率,还能提升企业员工与机器人协作的能力,为AI时代的到来做好充分的准备。
一方面,由于企业成功部署了RPA流程自动化机器人,员工有更多机会接触人工智能AI的实际应用场景,高可用的视觉理解,文档识别,行为理解,会话理解,异常行为和非结构化数据的识别和处理,可以更直观地展现AI能力;另一方面RPA的使用也增加了员工与机器人协作的经验。是未来AI时代大规模人机协同的最好准备。
通过RPA的实施过程,企业在深度理解知识流程的同时,可以利用RPA连接一切的特性进行自主机器学习训练,为迈向更加智能的未来打下坚实的基础。
数字化时代,机器人永远不是为取代人力而存在的。以人为中心,释放人力在更有价值的工作;利用数字驱动,通过探索RPA+AI模式,我们正努力为您和您的企业带来真正的智能自动化,与您一起迈进未来人机协作的全新发展阶段。
- wpBeta
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首先,机器人过程自动化经常被误认为是人工智能(AI) ,但其实,两者截然不同。人工智能结合了认知自动化、机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)、推理、假设生成和分析。而RPA机器人只能遵循终端用户定义的流程,而AI机器人则利用机器学习识别数据中的模式,特别是非结构化数据,并随着时间的推移进行学习。
换句话说,人工智能是用来模拟人类智能的,而RPA只是用来复制人类指导的任务。虽然人工智能和RPA工具的使用,能最大限度地减少了人为干预的需要,但它们自动化过程的方式是不同的。
也就是说,RPA和AI也互补得很好。人工智能可以帮助RPA更充分地自动化任务,并处理更复杂的用例;而RPA使AI洞察能够更快地运行,而不是等待手工实现。
所以,国内很多RPA厂商提出了RPA+AI的概念,在RPA技术上叠加AI的能力以期能向IPA阶段前进。但其实IPA并非两者简单叠加,而是一种深度融合才对,就如实在智能致力于通过AI技术引领和推动RPA行业向IPA发展,将领先的AI技术与RPA软件流程自动化技术创新融合,在传统“三件套”架构的基础上,独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain,智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。
其中,在自然语言处理领域,Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法;在计算机视觉领域,Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术,可以输出AI组件,完成大规模复杂场景的智能决策。提供从认知到决策,创造企业智能生产力。
- 康康map
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RPA+AI,又被称为IPA(Intelligent Process Automation,智能流程自动化),是RPA与人工智能的结合。
RPA具有强大的执行能力、检索能力、判断能力与自动化处理能力,但只能从事规则明确且简单重复的机械性工作,而AI所具备的认知、学习和推理能力恰好弥补了RPA的不足,使流程机器人变得更“聪明”,帮助其处理更复杂的结构对象,实现了整个流程的自动化与智能化。AI与RPA的关系就像是人的大脑与四肢的关系,AI构建人类大脑,赋予RPA强大的认知能力;RPA模拟人类行为,赋予AI强大的执行力。
以弘玑Cyclone的RPA技术为例,具体如何实现和落地可以看一些例子:
RPA+计算机视觉:利用OCR(光学字符识别)等技术,RPA机器人可以“阅读”打印和手写的文字,实现诸如发票识别、身份证识别、银行卡识别等功能。尤其是在财务领域,企业员工利用这种技术,能够实现对文档信息进行自动采集、核对和填录,提高工作效率和准确性。
RPA+对话机器人:对话机器人是指经由对话进行交谈的计算机程序,能够模拟人类对话。RPA与NLP(自然语言识别)等智能对话技术结合,用户通过说话就能对RPA施以号令,机器人则根据语音指令进行解析,实现人与计算机的交互。
RPA+机器学习:RPA与机器学习算法结合,可以在没有人工干预的情况下自主记录、研究、模仿、学习人工处理流程,进行标记、识别、维护、升级、监控等操作,实现预测建模与自主决策。应用于例如利用机器手臂、自动驾驶等技术,RPA机器人可以“行动”,结合机器学习等技术就可以实现无人驾驶、无人物流、无人工厂等模式。