AI与RPA解析：差异、优势与集成策略

机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）近年因能驱动前所未有的生产力、效率和客户满意度增益而备受瞩目。

事实上，全球RPA市场预计2027年达255.6亿美元，AI市场预测2025年将达惊人3909亿美元。但尽管这些新技术最近引发诸多对话，仍有大量困惑：它们有何区别？各自独特擅长什么？如何越来越协同工作？

现代企业由简单流程和富含复杂决策的流程组成，因此需要互补技术处理全范围工作流。光谱一端是RPA，擅长清晰分步流程不随时间变化、不需高频人工干预处理例外的系统。另一端是AI，能在复杂流程中增强和改进人类决策。

RPA和AI共同在推动运营效率、转变公司工作方式方面发挥重要角色。

首先，什么是RPA？

RPA是核心自动化技术，作为软件机器人骨干与数字系统交互，解放人类脱离重复、耗时、非增值工作。基本上，RPA能把您讨厌的工作从盘子里拿走。

RPA最适合处理基于规则的流程，其中工作流不随时间变化、不需高比例人工干预处理例外。单凭RPA可熟练处理支持业务的最常见、最耗时流程，如：

• 登录应用程序
• 连接系统API
• 复制粘贴数据
• 从文档提取和处理结构化内容
• 打开邮件和附件
• 网页数据抓取

作为超自动化基础——根据Smarter with Gartner《Gartner 2020年十大战略技术趋势》报告，这是2020年第一大战略技术趋势——RPA为未来AI、机器学习、流程挖掘等工具技术铺平道路。

从一开始实施RPA，公司构建自动化脚手架，日后支持完整自动化工具生态系统。

什么是AI？它与RPA有何不同？

简单说，AI是我们喜爱的RPA机器人的互补兄弟。RPA和AI协同工作，将自动化扩展到各新领域，让您自动化更多更复杂任务。

AI能轻松处理以前只能由人类单独完成的复杂流程。因为AI机器人能用大数据集预测多种可能结果，做认知决策。

AI能超越“执行”到“思考”，例如：

• 理解文档
• 可视化屏幕（含虚拟桌面）
• 理解对话
• 发现可自动化任务和流程
• 处理语言
• 处理半结构化或非结构化数据

多年来，AI是科幻概念——公司和行业领袖被承诺为遥远梦想，在未来某日期革命化他们工作。

但不再了。

澄清一下，我不是指利用AI的物理机器人。也不是指通用人工智能（AGI）——埃隆·马斯克说那种将接管世界。我指的是实用AI：为更高效业务构建机器学习模型，增强而非取代人类体验。这是职场AI最实用应用。

然而，要成功，公司必须拥抱RPA和AI作为合作伙伴。

AI与RPA：双人探戈

生活和探戈都需要两个人。自动化战略世界里，需要AI和RPA共同驱动运营企业效率。这两个合作伙伴技术协同工作，切除流程赘肉，通过各自优化企业运营一半，让人类生活更轻松。

我在几乎每个行业看到这一点。以医院鉴别诊断流程为例，旨在诊断2019新型冠状病毒（COVID-19）。

用RPA，医院可构建软件机器人查看COVID-19症状集（如高烧、身体疼痛），提醒医疗专业人员新病例。但RPA局限于初始“是/否”式摄入问题，无法充分评估更复杂标准（医疗环境中有很多）。

但RPA可整合这些基线患者数据，供AI进行更高级预测流程分析。

医院可用RPA完成患者初筛，再用AI解读X光片。UiPath AI Computer Vision可检测患者COVID-19相关肺炎指标并给出治疗建议。

除COVID-19外，AI可用于确定临床结果，如准确识别低出生体重妊娠、缩短治疗时间。

医疗外，AI赋能自动化帮助无数其他行业驳动运营效率增益、员工和客户满意度、合规改进。最近我们见到保险业应用AI利用机器学习和UiPath AI Fabric预测理赔欺诈。

用这些工具，公司整合孤岛数据源预测理赔哪部分欺诈，并按此标记和优先处理。

通过实践中结合RPA和AI，企业提升能力、让流程更高效。

何时推出RPA、何时派上AI

有个好经验法则帮您判断流程该用RPA还是AI：自动化旅程从先攻克那些您能轻松在脑海绘制地图的流程开始，然后为被RPA单独处理太复杂的工作流添加AI。这不仅给您和机器人卓越中心（CoE）早期快速胜利，还构建自动化基础，日后可用AI扩展。

RPA清理底层流程，在现有数字系统上提供易集成框架。没有这个基础，集成AI准入门槛高得多。没有基础，AI需手工编织进核心流程。

有个例外值得注意：如果您过去已大量投资业务流程自动化——意味着已做确保流程卫生的工作——可并行寻找AI和RPA机会。

无论哪种，选定并自动化首层简单流程后，该看那些被认定“太复杂不适合单独RPA”的工作流。这些将是AI候选，应包括：

• 结果无法100%预测的工作流（如房产估值、贷款违约、库存预测支持流程）
• 高度可变流程不依赖清晰规则集（如简历匹配、采购决策、语言翻译）
• 依赖文档、文章、图像、视频、邮件中非结构化数据的流程（如发票提取、邮件路由、语音转文本）

推荐阅读： AI变简单了：UiPath Starter Models自动化更多复杂流程

现实中，这些AI支持流程如：

• 医疗再入院预测
• 零售定价优化
• 金融服务欺诈检测
• 流程服务交易指导

仅举几例。

此外，随着您自动化越来越多运营，会注意到需要更高层级判断才能推进工作流的瓶颈。这些是更多AI机会。更妙的是——您不需要数据科学技能就能开始用AI。

我与客户分享的总结：我们播下许多种子，将在其上生长的整片森林，就是这个自我改进企业应用森林。

这些技术革命性地定位我们，支持企业实现前所未有的最优、自动化赋能业务，驱动投资回报率（ROI）。

拥有AI与RPA的企业级平台的重要性

尽管我们爱RPA，但若限于流程图友好的流程自动化，效率有天花板。

反过来，若只集成AI，缺乏基础设施和生命周期支持规模化，面临集成缓慢和扩展困难。

这就是为什么选择同时提供两者的供应商——如UiPath——帮您克服部门、流程、垂直领域间鸿沟，在推出AI能力时利用RPA脚手架。

我们通过为您处理集成、在原生RPA能力基础上构建，让AI与RPA集成无痛。

当其他公司仅在底层数据层工作、不支持前端应用全双工通信时，UiPath平台让您利用RPA底层基础无缝植入机器学习模型。

点击上图查看图表大图版本。

这让您无需雇佣完整数据科学团队支持，即可轻松实施并充分实现AI和RPA的ROI。若您已有内部数据科学能力，我们能让那些团队更高效。

了解AI和RPA如何结合转型现代企业，请享用我们的随需网络研讨会AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities。