什么是 AI 和 RPA：区别、炒作以及何时一起使用它们

近年来，机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI) 因其能够推动前所未有的生产力、效率和客户满意度提升而获得了大量宣传。

事实上，到 2027 年，全球 RPA 市场预计将达到 255.6 亿美元，到 2025 年，人工智能市场预计将达到 3909 亿美元。但尽管这些新技术最近引发了许多讨论，但仍有很多困惑他们有什么区别，各自擅长什么，以及他们如何越来越能够协同工作。

现代企业由简单的流程和丰富的复杂决策组成，因此需要互补的技术来处理其全部工作流程。一方面是 RPA，它在具有清晰、逐步流程的系统中蓬勃发展。另一方面是人工智能，它可以增强和改进人类在复杂过程中的决策。

RPA 和 AI 一起在提高运营效率方面发挥着重要作用，并在帮助改变公司的运作方式方面发挥着重要作用。

首先，什么是RPA？

RPA 是一项核心自动化技术，作为软件机器人的骨干，可以与数字系统交互，以减轻人类重复、耗时和非增值工作的负担。基本上，RPA 可以让您摆脱讨厌的工作。

RPA 在用于处理基于规则的流程时效果最佳，其中工作流程不会随时间变化或需要高频率的人工干预来处理豁免。就其本身而言，RPA 可以熟练地处理支持您的业务的一些最常见且最耗时的流程，例如：

• 登录应用程序

• 连接系统API

• 复制粘贴数据

• 从文档中提取和处理结构化内容

• 打开电子邮件和附件

• 从网上抓取数据

作为超自动化的基础——根据 Gartner 的 Smarter Gartner 2020 年十大战略技术趋势，它是 2020 年排名第一的战略技术趋势 报告——RPA 为人工智能、机器学习和流程挖掘等未来工具技术铺平了道路。

通过从一开始就实施 RPA，公司构建了他们需要支持整个自动化工具生态系统的自动化脚手架。

什么是 AI，它与 RPA 有何不同？

简而言之，人工智能是我们喜爱的 RPA 机器人的互补兄弟。 RPA 和 AI 协同工作，将自动化扩展到各种新领域，让您能够自动化更多、更复杂的任务。

人工智能可以轻松处理以前只能由人类单独完成的复杂过程。这是因为 AI 机器人可以使用大型数据集做出认知决策，以预测几种可能的结果。

AI 可以超越“执行”，进入“思考”，例如：

• 理解文件

• 可视化屏幕（包括虚拟桌面）

• 理解对话

• 发现要自动化的任务和流程

• 处理语言

• 处理半结构化或非结构化数据

多年来，人工智能一直是科幻小说领域的一个概念——公司和行业领导者被承诺为一个遥远的梦想，在以后的某个时间彻底改变他们所做的工作。

但现在没有了。

澄清一下，我不是在谈论利用人工智能的物理机器人。而且我不是在谈论通用人工智能（AGI）——埃隆马斯克所说的那种将接管世界的人工智能。相反，我说的是实用的人工智能，它为更高效的业务构建机器学习模型并增强人类体验，而不是取代它。这种自动化是人工智能在工作场所最实际的应用。

然而，要想取得成功，企业必须将 RPA 和 AI 作为合作伙伴。

AI 和 RPA：探戈需要两个人

就像在生活和探戈中一样，它需要两个。在自动化战略领域，需要 AI 和 RPA 共同努力来提高运营企业的效率。这两种合作伙伴技术共同协作，通过简化各自的企业运营来减少流程脂肪并让人们的生活更轻松。

我在地球上几乎每个行业都看到了这一点。以医院中旨在诊断 2019 年新型冠状病毒 (COVID-19) 的鉴别诊断流程为例。

使用 RPA，医院可以构建软件机器人来查看一系列 COVID-19 症状，例如高烧和身体疼痛，并提醒医疗专业人员注意新病例。但 RPA 仅限于最初的“是或否”式摄入问题，无法充分评估更复杂的标准（其中有很多在医疗保健环境中）。

但 RPA 可以整合这些基线患者数据，以便通过 AI 进行更高级的预测性过程分析。

医院可以完成对 RPA 患者的初步筛查，然后使用 AI 来解读 X 射线。 UiPath AI计算机视觉可用于检测患者COVID-19相关肺炎的指标并提出治疗建议。

除了 COVID-19，AI 还可用于确定临床结果，例如准确识别低出生体重妊娠和缩短治疗时间。

在医疗保健领域之外，支持人工智能的自动化可以帮助无数其他行业提高运营效率、员工和客户满意度，并提高合规性。我们最近看到的一个这样的例子是人工智能在保险行业的应用，以帮助使用机器学习和 UiPath AI Fabric 预测索赔欺诈。

使用这些工具，该公司能够将数据集成到孤立的数据源中，以预测索赔的某些部分是否具有欺诈性，并相应地标记和优先处理它们。

通过在实践中结合 RPA 和 AI，企业可以提高能力并提高流程效率。

何时推出 RPA 以及何时发送 AI

有一个很好的经验法则可以帮助您确定流程是否应该由 RPA 或 AI 处理：首先处理那些您可以轻松构建心理地图的流程，然后将 AI 添加到被认为过于复杂的工作流程中，从而开始您的自动化之旅。仅 RPA。这不仅可以让您和您的机器人卓越中心 (CoE) 在转型早期快速获胜，还可以构建自动化基础，您以后可以使用 AI 进行扩展。

RPA 清理您的底层流程，在您现有的数字系统之上提供一个易于集成的框架。如果没有这个基础，集成人工智能的进入门槛会高得多。如果没有这个基础，人工智能将需要手动融入您的核心流程。

这种方法有一个例外值得注意：如果您过去已经在业务流程自动化方面进行了大量投资——这意味着您已经完成了确保流程卫生的工作——您可以同时考虑 AI 和 RPA 的机会.

无论如何，在您选择并自动化第一层简单流程之后，是时候查看那些被认为对于 RPA 而言“过于复杂”的工作流程了。这些将是您的 AI 候选人，应包括：

• 结果无法 100% 预测的工作流程 时间（例如支持财产评估、贷款违约和库存预测的流程）

• 高度可变的过程 不依赖于一套明确的规则（如简历匹配、购买决策和语言翻译）

• 依赖非结构化数据的流程 从文档、文章、图像、视频和电子邮件（例如发票提取、电子邮件路由和语音转文本）

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在现实世界中，这些 AI 支持的流程可能如下所示：

• 医疗保健领域的再入院预测

• 零售定价优化

• 金融服务欺诈检测

• 流程服务的交易指导

这些只是几个例子。

此外，随着越来越多的操作自动化，您会注意到需要更高级别判断才能通过工作流的瓶颈。这些是人工智能的更多机会。更重要的是，您无需具备数据科学技能即可开始使用 AI。

以下是我与客户分享的摘要：我们已经播下了很多种子，所有将在其上生长的森林都是自我改进的企业应用程序森林。

这些技术是革命性的，我们很高兴能够以独特的方式支持新的业务未来，公司可以实现最佳的自动化业务，从而以前所未有的方式推动投资回报 (ROI)。

同时具备 AI 和 RPA 的企业平台的重要性

尽管我们非常喜欢 RPA，但当您将自己限制在对流程图友好的流程自动化时，您的效率是有上限的。

另一方面，如果只集成 AI，则缺乏基础架构和生命周期支持来扩展并面临缓慢的集成和扩展。

这就是为什么选择同时提供两者的供应商（如 UiPath）可以帮助您克服部门、流程和垂直领域之间的差距，并在推出 AI 功能时利用 RPA 的脚手架。

我们通过为您处理集成并构建我们平台已经原生的 RPA 功能，使 AI 和 RPA 的集成变得轻松。

虽然其他公司只使用底层数据层并且不支持前端应用程序之间的全双工通信，但 UiPath 平台可让您使用 RPA 的底层基础无缝地引入机器学习模型。

点击上图查看大图。

这使您可以轻松实施并充分实现 AI 和 RPA 的投资回报率，而无需雇用整个数据科学实践来支持它。而且，如果您已经具备一些内部数据科学能力，我们可以让这些团队更有效率。

要详细了解 AI 和 RPA 如何结合起来改造现代企业，请观看我们的点播网络研讨会 AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities。