RPA与对话式AI：关键差异与共享业务收益

尽管有差异，两种技术对公司都有益。RPA更偏向后台自动化，对话式AI适合自动化面向人类更个性化交互。某些用例两者相交。但后台流程自动化与对话驱动自动化在哪里相遇？

辨别差异

RPA涉及管理刚性、可预测流程，请求无歧义，这与对话式AI对比，后者用户意图决定响应请求承担哪些任务。聊天机器人或数字助手用消息接口或语音控制进行对话交互。对话流动性要求自然语言处理（NLP）自动化高度灵活，以便正确解读意图、执行正确任务解决请求。

支持客户旅程

凡涉及人类对话流程，如客户或HR交互，对话式AI发挥作用。

考虑购买新保单场景。通常保险代理反复与客户沟通收集多份需验证附加客户记录证明文件以最终确定保单。处理大量新客户管理其上线耗时费力。

用聊天机器人或数字助手问“请在此上传驾照图片”或“能上传近期银行对账单副本吗？”将追踪文档负担从人工代理移开，也提供更无缝便捷客户体验当他们经历上线旅程。这是对话式AI本质；改善数字客户参与服务结果、降低用户旅程常规步骤管理成本。

后台RPA可在上线场景发挥作用，自动化收集文档重复合规检查、用客户信息更新记录系统。两者结合能让完整客户旅程无缝、更快、更高效。

互补技术

对话式AI现在允许企业自动化与客户和/或员工关键交互，赋能全新自动化潜力波，结合RPA可显著减少端到端业务流程人工干预需求。RPA和对话式AI可携手合作。例如，客户申请抵押贷款需经许多步骤，引入摩擦低效可能导致银行失去客户。

抵押贷款机器人能在申请开始即与客户互动、请求身份证明、收入证明、近期水电费账单、传递给后台流程验证，移除大量摩擦。RPA用于验证流程，数字助手管理客户问题、理解意图、收集相关文档、让客户知晓任何问题。房产估值可通过RPA用房产市场数据自动提供，以便数字助手主动更新客户抵押贷款申请状态。

谁主导？

RPA举措通常由IT主导，财务、生产、分销等业务部门输入，主要目标通过减少手工流程、最小化人工介入降低成本提高效率。

对话式AI设计用于改善自动化参与降低成本、同时仍赋能机器人在需时移交人工。因此通常由客服、HR、销售等业务部门主导，IT有限输入。

无数据科学家AI？

许多组织认为人工智能复杂昂贵，需大预算和数据科学家团队构建自然语言模型机器学习算法。然而，构建对话式AI机器人不一定需此级投资。自然语言处理（NLP）引擎如Google DialogFlow、Amazon Lex、Microsoft LUIS广泛可用，使填充机器人意图和陈述（设计可自动化交互对话体验核心）足够容易。

低代码

此外，出现提供低代码方法构建聊天机器人、创建工作流、安全集成常见业务系统对话式AI平台，让业务人员无需编码AI技能设计部署自有数字助手。开箱即用机器人蓝图工具帮助企业更快推向市场聊天机器人、减少对IT资源数据科学家依赖、以点击拖拽放置轻松实现。

结论

企业致力数字化转型核心业务流程，赋能后台流程更大自动化、鼓励前端更无缝客户体验和自助服务。我们见银行、保险、零售、能源供应商和电信商开发自有数字助手、增长技能数量、同时提供一致品牌体验。

开发机器人不必复杂。更重要的是仔细识别这些技术将以最少努力交付清晰ROI正确用例。

无论企业应用RPA或对话式AI、或两者，重要的是首先生理理解需解决业务问题，然后识别机器人将在哪里产生即时差异。然后考虑所需投资、成功实施障碍、预期业务成果。最好从小处着手、聚焦窄用例可达成KPI，而非试图一次做太多。

对话式AI和RPA是非常强大自动化技术。设计良好时，聊天机器人可自动化多达80%进入客服中心或IT帮助台常规查询，为组织节省时间金钱、赋能扩展运营。然而，离群值或专家案例仍更适合人工代理处理。帕累托原则也适用RPA。自动化最佳状态照顾大多数常规重复任务，留更独特、有价值、有回报工作给人类。