RPA 与对话式 AI 的区别以及两者的优势

由于它们的差异，这两种技术都可以使公司受益。

虽然 RPA 更倾向于后端自动化，但对话式 AI 更适合自动化面向人类和更个性化的交互。在某些用例中，这两种技术相交。但是后端流程自动化在哪里遇到对话驱动的自动化呢？

找出差异

RPA 涉及对严格的、可预测的流程的管理，其中对请求没有歧义，这与对话式 AI 形成对比，在对话式 AI 中，用户意图决定了为响应请求而执行哪些任务。聊天机器人或数字助理使用消息界面或语音控制来进行对话交互。对话的流畅性要求自然语言处理 (NLP) 自动化具有高度的灵活性，以便正确解释意图并执行正确的任务来解决请求。

支持客户旅程

只要流程涉及人类对话，例如客户或 HR 互动，对话式 AI 就会发挥作用。

考虑购买新保险单的情况。通常，保险代理人会与客户来回收集多个需要验证的证明文件，并将其附加到客户记录中，以便最终确定保单。对于保险公司而言，处理大量新客户并管理他们的入职流程既费时又费钱。

使用聊天机器人或数字助理询问“请在此处上传您的驾照图片”或“您可以上传您最近的银行对账单的副本吗？”减轻人工代理的责任来继续追踪这些文件，并在他们经历入职过程时提供更加无缝和便捷的客户体验。这就是对话式 AI 的精髓；它提高了数字客户参与度和服务成果，同时降低了管理用户旅程中常规步骤的成本。

在后端，RPA 可以在入职场景中发挥作用，自动对收集的文档进行重复合规检查，并使用客户信息更新记录系统。两者结合在一起可以非常强大地使完整的客户旅程变得无缝、更快、更高效。

互补技术

对话式人工智能现在允许企业自动化与客户和/或员工的关键交互，从而带来全新的自动化潜力，与 RPA 相结合，可以显着减少端到端业务流程中对人工干预的需求。
RPA 和对话式 AI 可以携手并进。例如，当客户申请抵押贷款时，他们必须经过许多步骤，这会带来摩擦和效率低下，从而导致银行失去客户。

抵押机器人可以在应用程序开始时与客户互动，请求他们的身份证明、收入证明和最近的水电费账单，然后将其传递给后台流程进行验证，从而消除了大部分摩擦。 RPA 可用于验证过程，而数字助理管理来自客户的问题、理解意图、收集相关文件并让客户了解任何问题。通过RPA使用房地产市场数据自动提供房产估价，以便客户可以通过数字助理主动更新他们的抵押申请状态。

谁负责？

RPA 计划通常由 IT 领导，并由财务、生产或分销等业务部门提供投入，其主要目标是通过减少人工流程和最大限度地减少人工参与来降低成本和提高效率。

对话式人工智能旨在改善和自动化参与并降低成本，同时仍使机器人能够在需要时移交给人类。因此，它通常由客户服务、人力资源和销售等业务部门领导，IT 的投入有限。

没有数据科学家的人工智能？

许多组织认为人工智能复杂且成本高昂，需要大量预算和数据科学家团队来构建自然语言模型和机器学习算法。然而，构建对话式人工智能机器人并不一定需要这种程度的投资。 Google DialogFlow、Amazon Lex 和 Microsoft LUIS 等自然语言处理 (NLP) 引擎广泛可用，并且可以很容易地使用意图和话语来填充机器人，这些意图和话语是设计可用于自动化的对话体验的核心互动。

低码

此外，对话式 AI 平台已经出现，它提供了一种低代码方法来构建聊天机器人、创建工作流并安全地集成到通用业务系统，这样业务人员就可以设计和部署自己的数字助理，而无需编码或 AI 技能。开箱即用的机器人蓝图和工具可帮助企业更快地将聊天机器人推向市场，减少对 IT 资源或数据科学家的依赖，并且易于点击、拖放。

结论

企业正在努力对核心业务流程进行数字化转型，以实现后端流程的更高自动化，并鼓励在前端实现更无缝的客户体验和自助服务。我们看到银行、保险公司、零售商、能源供应商和电信公司正在努力开发自己的数字助理，他们拥有越来越多的技能，同时仍能提供一致的品牌体验。

开发机器人不必很复杂。更重要的是仔细确定这些技术将以最少的工作量提供明确的投资回报率的正确用例。

无论企业是在应用 RPA 还是对话式 AI，或两者兼而有之，重要的是首先了解需要解决的业务问题，然后确定机器人将在哪些方面产生直接影响。然后考虑所需的投资、成功实施的障碍以及预期的业务成果。最好从关注范围狭窄的用例和可实现的 KPI 开始，而不是一次尝试做太多事情。

对话式 AI 和 RPA 是非常强大的自动化技术。如果设计得当，聊天机器人可以自动处理高达 80% 的客户服务中心或 IT 帮助台的常规查询，从而节省组织的时间和金钱，并使其能够扩展其运营。但是，异常值或专业案例仍然由人工代理更好地处理。帕累托原则也适用于 RPA。最好的自动化可以处理大部分常规和重复性任务，将更独特、更有价值和更有价值的工作留给人类。