机器人流程自动化 (RPA)：从常规到革命

在 RPA 技术方面仍有很多机会可供选择。

机器人流程自动化 (RPA) 经常让人联想到机器人组装汽车的图像，甚至是在应付帐款中坐在 Bob 旁边的机器人。但实际上，RPA 只是一种简单的软件，它可以自动执行重复的（通常是手动的）流程并准确、高效且经济高效地执行这些流程，使其在商业世界中备受追捧。

鉴于到 2025 年 RPA 市场预计将达到 71 亿美元，很明显，这项技术正在迅速成为企业与同行保持同步的重要工具。 RPA 对处理大量结构化数据的企业特别有益，这些结构化数据是以预定义格式存储的特定数据，例如电子表格中的特定单元格、数据库中的字段或在线表单中的条目。

业务中的 RPA

在大流行期间，RPA 占据了中心位置，因为企业正在寻找减少人际接触的方式来提供商品和服务。其中许多企业现在正在使用 RPA 来自动化供应链流程，例如数据输入、计费系统和售后服务支持。 RPA 不仅可以节省大量成本和效率，还可以让员工腾出时间专注于更具创造性的任务。

从最初作为一种软件工具开始，它被编程为仅处理结构化数据并自动化可重复的业务流程，RPA 及其定义已经发展。德勤最近将 RPA 描述为“将人工智能（包括自然语言处理、机器学习、自主神经和机器视觉）与自动化相结合”。

RPA 遇上人工智能

虽然有些人会对这个定义提出质疑，但毫无疑问，RPA 和 AI 一起是一个强大的工具。使用人工智能等方面，例如可以“读取”数字图像并从文档中提取数据的人工智能，以及用于在上下文中理解和解释文本的自然语言处理和语义分析，流程自动化正在向前迈出一大步。这种组合使系统能够理解结构化和非结构化数据，并从数十亿的交易、数据点和用户反馈中学习。

例如，通过费用和发票处理，智能自动化不仅可以从模板表单中提取可预测的结构化数据，还可以从收据中读取文本，即使几乎难以辨认，并将语义理解应用于发票。在 AI 的支持下，金融工具可以通过了解购买的内容、购买者以及应如何分类和核算来做出独立决策。

人工智能系统使用摄取的数据来学习和更广泛地了解业务场景，进一步增强其决策和预测能力。消耗的信息越多，它们就越聪明。如果系统无法识别某些类型的数据，RPA 可能需要人工干预，但 AI 可以使用上下文处理情况，提供智能和明智的决策。 RPA 通常仅限于基于规则的任务，而 AI 配备了工具来理解规则的例外情况。

RPA 和 AI 的下一步是什么？

在业务自动化方面，RPA 和 AI 都增加了价值，但在特定场景中，每种技术都更有意义。例如，许多费用管理系统利用 RPA 从模板化、员工填写的费用表格中提取可预测的结构化数据。这种自动化通过验证并随后批准或拒绝报告来消除进一步的人工干预。

但是，对于拥有大量非结构化数据的公司，如果系统无法处理数据，需要指导如何分类和处理，仍然需要人工干预。在这种情况下，人工智能驱动的解决方案可能更可取，因为此类工具可以轻松读取非结构化数据，例如黑色出租车的手写收据或合同中的合同条款。

尽管 RPA 和 AI 的优势已得到证实，但在自动化方面，会计和财务运营仍然滞后。只有 12% 的受访公司使用 RPA 工具，而大约 11% 的公司正在利用人工智能。因此，企业有巨大的机会通过自动化来提高绩效、生产力和效率——这对每个组织都具有商业意义。