了解人工智能在 RPA 中的成熟作用
RPA 在各种 AI 模块的支持下，可以提供特定的能力来执行传统上执行的主观处理任务由人。
人工智能和机器人流程自动化通常捆绑在同一个句子中，但大多数 RPA 计划与智能无关。实际上，RPA 计划通常是关于尝试自动化重复、无聊、基于规则的流程，以腾出时间让员工专注于真正的“智能”工作，例如以客户为中心的任务。
RPA 本质上是猴子看，猴子做； RPA 软件在不了解其工作原理的情况下学习流程。例如，RPA 软件依赖于被告知如何遵守用户界面，它记录正在执行的任务，例如光标移动和单击，然后将这些操作转换为代码，因为对流程的任何更新或修改都会使其无效。
目前，组织正在求助于派人来手动维护这类问题，这具有讽刺意味，因为他们正在用需要人工执行任务的技术取代人工执行任务。
“人工智能”如何提供帮助
有一些好消息：RPA 市场正在成熟。企业开始意识到 RPA 是什么，什么不是；他们也开始明白，桌面 RPA 或基于 UI 的 RPA 并不是解决每个组织中每个流程问题的灵丹妙药。
在这种情况下，企业正在寻求人工智能，希望让他们的机器人更智能。
在深入探讨之前，让我们先抛开一些 AI 炒作，摒弃有感知机器也可以成为国际象棋大师的概念——在学术上这可能很有趣，但与商业利益无关。
与 RPA 最相关的 AI 领域是机器学习、预测分析和复杂的认知计算。例如，想象一下 AI 如何发现 UI 的更新和更改，并指导 RPA 软件采取相应行动。
更广泛地说，管理非结构化数据是企业希望将 RPA 扩展到 AI 领域的关键领域。在这种情况下，RPA 软件是聚合器，它获取为人工智能组件提供所需的原始数据，无论是基于计算机视觉、模式匹配、分类器还是自然语言处理。一旦 AI 模块完成其功能，就可以使用 RPA 将答案推送到目标系统中。
RPA 在各种 AI 模块的支持下，可以提供特定的能力来执行传统上由人执行的主观处理任务。
人工智能没有一站式服务
科技市场出现了很多“洗人工智能”，因此，企业领导者很难确定人工智能适用的领域以及哪些供应商是真正的交易。
在 AI 能力方面，一些 RPA 供应商比其他供应商更先进，而另一些则更适合特定领域或行业。但是，如果您要问哪一个供应商的认知度最高，那您可能问错了问题。
相反，组织应该尝试拓宽视野，并考虑采用更折衷的 AI 解决方案组合。
“没有一家 RPA 供应商会成为最好的聊天机器人、最好的 OCR/ICR 文档捕获器或最好的自然语言处理器，”Redwood Software 的参谋长 Neil Kinson 说。 “基本上，所有这些非常狭窄的人工智能用例都需要高度针对性、精心策划的数据集、庞大的容量和专业性。 RPA 平台永远不会在所有这些方面都表现出色。
“许多组织认为他们已经达到了 RPA 的最高能力，并意识到他们现在理解的流程仍然无法通过单一工具来解决；实际上，他们需要引入多种技术来应对多种工艺挑战。”
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