智能工作负载均衡如何提升RPA性能
智能工作负载均衡这一相对较新的概念在运营RPA时至关重要，因为它决定了任务更适合由人类员工还是数字同事来完成。为此，五位行业专家指出了在该领域应用这一概念的具体方式。
管理规则与交易
首先，智能工作负载均衡可用于检查机器人是否能遵守公司设定的规则。Appian合作伙伴解决方案咨询副总裁Sathya Srinivasan表示："自动判断一项活动是否需要人工干预，或可由机器人执行，通常被称为'智能工作负载均衡'。其智能性源于业务规则，这些规则决定谁是完成工作的最佳人选——人类还是机器人。如果是人类，哪个部门、团队、经验水平或管理层最适合处理该案例；如果是机器人，需要什么条件引入机器人，机器人能多灵活地应对不同类型的请求。"
他进一步解释："要真正有效，机器人必须能在广泛的参数范围内工作。例如，一条规则涉及机器人处理价值低于100美元的退货商品，但在退货高峰期，规则可能会动态将阈值调高。机器人仍应能在无需重新配置的情况下执行该金额审批所需的所有步骤。"
Cognizant智能自动化与技术高级总监Gopal Ramasubramanian补充道："如果有10万笔交易需要处理，RPA平台的智能工作负载均衡功能会自动将这10万笔交易分配给不同机器人，并确保交易尽快完成。如果服务级别协议（SLA）与这些交易的完成挂钩，而机器人无法满足SLA，智能工作负载均衡还可按需调用额外机器人来分配工作负载，确保任务按时完成。"
流程智能解决方案
ABBYY全球副总裁Neil Murphy解释了如何引入流程智能解决方案，以更好地了解哪些领域需要优化。他说："在RPA中，如果流程已损坏或未被充分理解，重复执行大量流程将极具挑战性——这会导致频繁的人工干预。因此，确实有必要将智能工作负载均衡应用于RPA。"
"这就是为什么我们看到了流程智能解决方案的出现。这有助于企业更好地识别哪些流程最适合针对RPA进行优化，并通过检测可能导致错误或增加前置时间的瓶颈，确保他们充分理解流程。"
"流程智能还将揭示执行流程的最高频路径，暴露损坏的流程变体，并发掘组织流程中其他隐藏的低效环节。希望实现真正数字化转型（而非仅自动化手动流程）的组织的一项日益增长的做法是将流程智能与RPA相结合，这能确保最佳效果。"
机器人许可
NexBotix首席执行官Chris Porter阐述了利用智能工作负载均衡优化运营的做法，谈到了考虑机器人许可的重要性。他说："传统RPA供应商主要关注机器人许可——按机器人出售许可。每个机器人都是固定资源，只能处理一定量的工作，一旦饱和，就需要购买另一个机器人。机器人许可的另一个问题是，机器人实际上是手动调度的；这需要有人坐在那里安排工作并管理许可池，这是巨大的开销，任何组织都应旨在最小化支出并最大化自动化。"
"智能工作负载均衡是审视可用资源，然后以动态方式分配工作。这实际上通过自动将工作分配给不同机器人或服务器（取决于工作类型）来最大化资源利用率。这不一定非要是RPA——也可能是机器学习或OCR，并自动分配这些任务。"
"当出现工作量激增或劳动力季节性变化，需要自动将工作分配给更多机器人或启动更多机器人时，这一点变得尤为重要。例如，保险行业通常在1月面临工作量增加，此时续保量高，流程出现峰值。"
"使用传统RPA，你必须为峰值采购——需要确保峰值时期有这些许可可用。其余时间这些许可闲置——你仍在为此付费，因为传统许可模式意味着你必须随时备齐这些资源。"
数字员工
RPA中智能工作负载管理实际应用的最后一个例子是数字员工之间的应用。Blue Prism EMEA首席技术官Peter Walker解释道："与其他机器人不同，数字员工通过交织AI能力，主动在不断变化的数字环境中无故障互操作。数字员工能最优地规划工作流和工作负载执行，以实现最佳结果，即时智能管理工作负载，根据业务条件自动扩展其他数字员工，并利用自动流程挖掘分析业务流程。"
"数字员工无需干预即可解决逻辑、业务和系统问题，利用自动问题检测确保最高服务水平，提高所有流程自动化的生产力。为缩短服务客户时间并提高整体质量，数字员工可与人员、系统和其他数字员工通信并完成任务。"
"例如，聊天机器人可部署与数字员工协作，自主服务客户，并在需要时将操作升级给人员。"
自动化控制系统