机器人流程自动化（RPA）：将常规任务转化为革命性效率
RPA技术仍有大量机会待挖掘。机器人流程自动化（RPA）常让人联想到组装汽车的机器人、甚至坐在应付账款Bob旁边的机器人。但现实中，RPA只是自动化重复、通常为手工流程并准确、高效、具成本效益执行它们的软件——使其在商业世界备受追捧。
鉴于RPA市场预计2025年达71亿美元，显然这技术正快速成为企业跟上同行步伐的必备工具。RPA对处理大量结构化数据的企业特别有益，结构化数据指预定义格式存储的特定数据，如电子表格特定单元格、数据库字段、在线表单条目。
商业中的RPA
疫期期间，RPA登上中心舞台，企业寻找减少人工接触提供商品服务的方式。许多企业现在用RPA自动化供应链流程如数据录入、计费系统和售后服务支持。RPA不仅提供巨大成本和效率节省，还释放员工时间专注更有创造性任务。
从作为仅处理结构化数据、自动化可重复业务流程的软件工具起源，RPA及其定义已演变。Deloitte最近将RPA描述为“结合人工智能——包括自然语言处理、机器学习、自主计算和机器视觉——与自动化。”
RPA遇见AI
虽有人争议该定义，但RPA与AI结合无疑是强力工具。利用计算机视觉等AI方面可“读取”数字图像并从文档提取数据，自然语言处理和语义分析用于理解和解释上下文文本，流程自动化大步前进。此组合使系统理解结构化和非结构化数据，从数十亿交易、数据点和用户反馈学习。
以费用和发票处理为例，智能自动化不仅能从模板表单提取可预测结构化数据，还能读取收据文本（即使勉强可辨），对发票应用语义理解。AI驱动的财务工具能通过理解买什么、谁买、如何分类入账做独立决策。
AI系统用摄入数据学习、发展对业务场景更广理解，进一步增强决策和预测能力。消费信息越多，越智能。RPA若系统不识别某些数据类型可能需人工干预，AI则利用上下文处理情形、给出智能知情决策。RPA通常限于基于规则任务，而AI装备理解规则例外的工具。
RPA和AI何去何从？
商业自动化方面，RPA和AI均增值，但各有更适合的特定场景。例如，许多费用管理系统利用RPA从模板化员工填写费用表单提取可预测结构化数据。此自动化通过验证并随后批准或拒绝报告，消除进一步人工介入。
然而，对大量非结构化数据公司，若系统无法处理数据、需指导如何分类处理，仍需人工干预。此情况下AI驱动方案可能更优，因这类工具能轻松读取非结构化数据，如黑车手写收据或合同条款。
尽管RPA和AI收益已证，会计财务运营在自动化方面仍滞后。仅12%受访公司使用RPA工具，约11%利用AI。结果，企业有巨大机会通过自动化提升绩效、生产力和效率——对每个组织都合乎商业逻辑。
自动化控制系统