让智能自动化更加智能的五项人工智能进步，作者 Sarah Burnett

基于人工智能的技术进步使智能自动化更加智能：

“智能自动化”一词可能会让人想起自动驾驶汽车。实际上，智能自动化的例子已经无处不在——几乎遍及所有行业，并且在我们的日常生活中发挥着不为人知但不断增长的影响力。企业正在探索无数种方法来使用智能自动化来代替人类从事重复性任务，从而解放技术人员以更好地发挥他们的才能。其他好处包括提高生产力、提高效率、节省成本、提高准确性、更好的流程结果以及更快的行动和决策。此外，智能自动化产生的洞察力和机会使企业能够产生新的产品、服务和业务。

智能自动化融合了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和自动化技术。与“常规”脚本化或基于规则的自动化相比，智能自动化 可应用于更复杂的工艺；提高速度和准确性；并且能够提取信息并获得可以输入下游流程的学习。

让我们看一个“常规”自动化如何成为智能自动化的常见示例 ——智能文档处理（IDP）。

处理大量纸张的组织（例如金融和医疗机构）长期以来一直使用光学字符识别 (OCR) 技术来扫描和创建文档的数字副本，但为了从文档中获取信息，文档必须符合到标准模板，以便可以从特定字段中提取文本。然而，今天，IDP 解决方案通过计算机视觉增强了 OCR 功能，以从所有类型的文档中捕获数据。文本挖掘和机器学习用于信息分类，自然语言处理（NLP）和深度学习算法用于提取相关数据，并将其馈送到下游系统。

IDP 解决方案完美展示了智能自动化的力量，为在提高流程效率和准确性方面面临挑战的企业提供了极具吸引力的价值主张。难怪 IDP 市场预计在未来两年内将以 70% 到 80% 的复合年增长率增长。

其他智能自动化技术也在快速发展，增加了许多关键功能，以帮助企业实现战略业务成果并提高竞争优势。以下是使智能自动化更加智能的五项基于 AI 的技术进步：

1. 内容处理： 在不久的将来，自动化解决方案将包括更先进的内容处理方式，无论是图像、文本、语音还是视频形式。先进的图像识别和处理能力结合了计算机视觉和深度学习算法，将从数字图像、语音和视频中提取、分析和理解更多有用的信息。不仅可以通过自然语言进行交互，还可以理解情感和话语的文本和语音识别已经出现。进一步的发展将有助于企业从电子邮件和信件等半结构化或非结构化数据源中提取和分类更多信息。
2. 预建自动化的在线市场： 供应商已开始构建/提供在线市场，允许合作伙伴和客户交换供应商验证的预构建可重用自动化，包括用于横向和行业特定流程（例如，应付账款和索赔/抵押处理）的机器人，或与认知技能的集成，例如如 NLP 和计算机视觉。这有助于开发一个生态系统，以便轻松访问庞大且不断增长的可重用自动化组件存储库，从而缩短企业的开发时间。
3. 自动化自动化： 在这种创新能力中，一些 RPA 平台使用 AI 不仅可以在业务流程中找到自动化机会，还可以识别最佳流程变化。我们看到通过直接在自动化设计工作室中自动创建和添加相应的自动化工作流程以进一步完善和由用户编码的发展。这是在实现更高的易用性和自动化开发以帮助企业快速扩大规模方面向前迈出的一步。
4. 基于人工智能的次优行动： 增加基于 AI 的下一步最佳行动建议，以补充机器人桌面自动化 (RDA)。它是指使用 AI/ML 根据过去的客户行为/交互来识别模式，并为下一步最佳行动提出建议，以帮助员工提供更好的客户服务。这可能包括根据过去的互动向代理建议追加销售/交叉销售机会，或向代理提出相关问题以要求更快地解决客户的不满。
5. 智能工作负载平衡： 智能工作负载平衡是指平台使用嵌入式 AI 识别工作分配模式并学习随时间自主分配工作负载的能力。平台可以使用一系列负载平衡算法来识别关键任务并将其分配给可用的机器人，以防出现预期的资源紧缩。

智能自动化的进步不仅限于基于 AI 的功能。事实上，供应商在产品开发方面每季度都取得了长足的进步，增加了复杂的平台功能，例如强大的控制面板、增强的机器人运行时间控制以及用于动态工作负载平衡、自动缩放甚至识别流程的智能控制系统。进一步自动化。

智能自动化每天都在变得越来越智能，而我们只是简单地列出了五个突出进步的表面。对于准备开始或加速其不可避免的自动化之旅的企业来说，这是一个令人振奋的消息。

关于作者：Sarah Burnett，执行副总裁兼杰出分析师 珠峰群 ，是的主席 BCS女性 和 的创始人 人工智能加速器 女性。