商机会员
如何在RPA中融入人工智能
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因幡
2020-08-27 17:22:42
RPA ：机器人流程自动化， 在智能制造趋势的今天，RPA开始崭露头角。无论是软件还是工业，RPA都有着极高的价值。
阿里云就实现了RPA，阿里云RPA历经8年的内部验证，覆盖了阿里巴巴大部分BU，实现了电商客服、新零售等新兴行业的渗透，并且已经完成在保险、金融、医疗保健等领域的场景深耕，联合合作伙伴具备深度定制化能力和稳定交付能力，积累了丰富的行业可行性解决方案。目前阿里云RPA能集成并运行在更高的软件层级，这就决定了它不会侵入、影响已有的软件系统。在帮助企业提升效能的过程中，保持企业已有的IT系统功能平稳、运行可靠。
RPA软件机器人是模拟人的操作，解决跨系统、跨平台重复有规律的工作流问题，从而代替人去完成任务，以便提升人的工作效率的一款软件产品。具有出错率低、快速交付、可扩展性强、无区域限制、全天候待、非入侵性、合规遵从、减低成本等价值。
那么，在工业制造中，RPA又是怎样与AI结合实现降本增效呢？UP Path作为全球RPA领域估值最高独角兽企业，在2020世界人工智能大会上分析了如何在RPA中融入人工智能，RPA正在成为人工智能赋能下一代智能化。
2019年10月排名第一的技术趋势是超自动化，自动化技术已经存在几十年时间，但是当前时代超自动化是完全不一样的，关乎到时间、价值、速度，过去数字化转型过程当中最令人沮丧一个问题，是公司很难实现投资回报，对于人工智能投资所产生的回报率目前为止一直很难实现，
很多企业确定了超自动化七个核心领域，围绕人工智能技能，围绕机器学习建模，流程挖掘，流程发现，任务挖掘，什么流程需要自动化以及内置平台原生产品。在整个流程中运用高级分析能力，本质上来说这是RPA目前发展方向。
以RPA为中心应用人工智能技术，也许这是一种对话式人工智能技术，一种识别或者是自然的语言处理，确实将这些技术应用于自动化帮助你更快自动执行任务或者是实际执行或者是改进正在执行流程中所涉及输出结果和决策，能够运用机器学习，无论是工业还是任何可能专门研究机器学习和人工智能算法公司当中，都变得非常关键。在早期RPA支持更复杂流程能力，通常围绕比较小的任务，这可以产生非常高的回报率，更多以任务为导向，今天我们看到RPA实际上围绕更长时间运行工作流，更加复杂的流程，同时使用台式机有人职守机器人协作，更容易集成现有环境当中。会对工具进行分析，如何知道机器人运行情况，以及他们为你带来什么商业价值。
人工智能最大潜力将改变每一个行业，科幻小说作家曾经说过我们正在处于变革边缘，这种变革堪比地球人类生命的出现。我们从个人电脑优先，网络优先，移动电话优先，现在我们进入自动化和人工智能时代，这些驱动因素真正关注是如何利用大量计算能力，数字数据增长，如何使一个流程数字化变得更加容易。今天机器学习碰到挑战，找到数据运用机器学习模型变得容易。接下来十年当中我们如何建立更加智能算法，当我们回顾过去人工智能已经存在一段时间，并运用于许多领域，今天当我们与零售商互动的时候，了解他们如何理解我们的购买偏好，并且提出建议的时候，无论是视频还是平时打车服务，我们都可以在网上看到这一点。但是现在人工智能真的变成工作场所到2020年RPA扩展到人工智能，在以部署RPA组织当中80%组织将引入人工智能，智能自动化将会为企业带来巨大成本效益和敏捷性效益，我们提到RPA发展速度非常快，事实上2030年90%大型企业将部署某种形式RPA，至少有4/5企业大规模部署RPA，将大幅度提升生产力。
普华永道讲到2030年人工智能对全球经济贡献达到15.7万亿美元，在2020年可以达到6.6万亿美元。
所以这一点非常重要，因为将人工智能运用到商业流程或者是企业当中最佳途径是通过RPA运用人工智能，机器人可以做人类在屏幕上做各种各样工作，我们可以来读写数据库，捕获任务，处理数据，提取数据，登录应用程序等等，当你用RPA的时候就可以理解如何理解内容，如何理解文档，在客户服务场景中为员工或者是员工聊天提供更加有说服力的回应。还有挖掘流程能力，将语音转换成文本的能力，分类电子邮件能力，察看非结构化数据能力，这些使得人工智能在RPA平台上变得更加智能。机器人不再仅仅是模仿人类，他们可以来助力人类，帮助人类专注于思考运营方面的问题，帮助他们围绕流程中不同事件改进决策，无论是复杂的，还是简单的事件，随着时间的推移识别的模式将至关重要，因为有了这些数据之后，你就从数据当中学习，可以看半结构化，非结构化数据这些很关键，因为我们每天做的事情都涉及一定形式图像、笔记或者是其他一些非结构化对象，因此能够向人类大脑通过机器人那样操作这些设备是至关重要的。
人工智能确实能够实现包括不确定操作在内流程自动化。
比如对于房地产估价，对库存预测，我们不能100%肯定做出预测，将人工智能应用到这个流程中，察看更广泛工具，人工智能可以让高度不确定流程自动化，因为RPA历来是基于规则的，这是很有意义的，因为你是执行人工任务，人工流程是基于规则的流程，员工已经做这个事情了，所以如果我们把基于规则的流程转换成机器人，机器人将按照规则来进行实行，但是他有具有思考的能力，我如何随着时间的推移进行学习，并且积累经验，并将基于规则流程转化为基于经验流程，这是人工智能可以发挥作用的地方。这里有一个例子，简历的匹配我们有很多零售商都做这个事情，他们在新冠疫情期间也想招聘员工，还有语言翻译和购买决策也是很好的例子。人工智能使得包括非结构化数据在内流程自动化，前面我讲过了这是非常关键的，因为现在人们执行大多数流程不仅仅查询数据库，他们实际上为不同网站，为不同运用程序进行交互，现在还为不同种类图像、视频、PDF文档和非结构化电子邮件进行交互，所有这些变得非常重要，人工智能在整个RPA当中发挥重要作用，人工智能可以应用不同地方，今天我们看到人工智能和机器人结合在一个平台各种使用场景，分布各个不同行业当中。前面提到简历匹配还有其他使用例子，可以用于医疗保健领域，许多针对医疗索赔欺诈保护措施，风险评估，我们在UP Path市场上也有这样的例子，你可以把人的胸部X光片，他们可以准确确定这个人是患有肺炎还是新冠肺炎，所有这些来自普通质量的X光片就可以了。零售方面像库存管理，定价优化，金融服务，欺诈侦查，了解客户要求，反洗钱等等，我们可以看到15%的所有现在大型客户都在以不同方式，将整个流程当中运用人工智能并将基于规则流程⋯
当下人工智能是具有明显的优势，可以帮助实现RPA自动化，当然还可以帮助更快扩展自动化以便于人工智能可以识别流程，确定优先处理可以带来最大利益流程化这很重要，人工智能可以让一般开发者更加轻松实现自动化，不需要工程师来实现，这是加快的速度，这是明显的优势。事实上全球范围内只有16%的人工智能项目可以进入到生产环节，这是一个巨大挑战，每天从客户那里听到反馈，我们如何运用机器学习模型，这个来自专家，保险公司当中工作的流程。其实通过RPA平台直接向通过该平台数据流运用该模型，当然在应用方面执行人员对高管是否支持，我们一直升级我们的UP Path学院，以便于围绕平台当中核心项目、产品、能力，开设更多人工智能课程，任务挖掘由人工智能赋能方法帮助终端用户甚至是业务用户识别任务和流程，并且从自动化当中来进行受益。
我们在过去几年当中建立超大自动化平台，可以帮助发现流程和发现任务。并且优先处理这些任务，记录任务进程，加快为平台提供信息能力，并且能够建立更加智能，更加快速自动化，使得流程可以更快实现数字化。在数字化之后我们也能够针对其管理保护，让它更加安全，同时对他进行管理，还有协调器和自动化云很关键，可以使不同种类机器人实行自动化，机器人在GPU上运行机器学习模型，他们将提供对自动化运行过程模拟测试，让终端工人，流水线工人参与这个流程当中，这是我们行动中心，有一点像桌面工具，人和机器人一起工作，我们运用平台和聊天机器人就是一个例子，最后管理测量整个端到端性能，预先设定业务目标将由机器人员工进行操作。
总的来说RPA是一个令人惊叹的技术集合，刚刚在市场上出现只有几年时间，但是它的美妙之处就是可以很快就得到结果，你可以执行一些重复的流程，并且马上释放人们的时间，可以提高长期能力，它的好处可以说是显而易见的。通过运用人工智能，通过帮助流程从规则转向经验，RPA是人工智能最佳的途径。
RPA软件机器人是模拟人的操作，解决跨系统、跨平台重复有规律的工作流问题，从而代替人去完成任务，以便提升人的工作效率的一款软件产品。具有出错率低、快速交付、可扩展性强、无区域限制、全天候待、非入侵性、合规遵从、减低成本等价值。
那么，在工业制造中，RPA又是怎样与AI结合实现降本增效呢？UP Path作为全球RPA领域估值最高独角兽企业，在2020世界人工智能大会上分析了如何在RPA中融入人工智能，RPA正在成为人工智能赋能下一代智能化。
2019年10月排名第一的技术趋势是超自动化，自动化技术已经存在几十年时间，但是当前时代超自动化是完全不一样的，关乎到时间、价值、速度，过去数字化转型过程当中最令人沮丧一个问题，是公司很难实现投资回报，对于人工智能投资所产生的回报率目前为止一直很难实现，
很多企业确定了超自动化七个核心领域，围绕人工智能技能，围绕机器学习建模，流程挖掘，流程发现，任务挖掘，什么流程需要自动化以及内置平台原生产品。在整个流程中运用高级分析能力，本质上来说这是RPA目前发展方向。
以RPA为中心应用人工智能技术，也许这是一种对话式人工智能技术，一种识别或者是自然的语言处理，确实将这些技术应用于自动化帮助你更快自动执行任务或者是实际执行或者是改进正在执行流程中所涉及输出结果和决策，能够运用机器学习，无论是工业还是任何可能专门研究机器学习和人工智能算法公司当中，都变得非常关键。在早期RPA支持更复杂流程能力，通常围绕比较小的任务，这可以产生非常高的回报率，更多以任务为导向，今天我们看到RPA实际上围绕更长时间运行工作流，更加复杂的流程，同时使用台式机有人职守机器人协作，更容易集成现有环境当中。会对工具进行分析，如何知道机器人运行情况，以及他们为你带来什么商业价值。
人工智能最大潜力将改变每一个行业，科幻小说作家曾经说过我们正在处于变革边缘，这种变革堪比地球人类生命的出现。我们从个人电脑优先，网络优先，移动电话优先，现在我们进入自动化和人工智能时代，这些驱动因素真正关注是如何利用大量计算能力，数字数据增长，如何使一个流程数字化变得更加容易。今天机器学习碰到挑战，找到数据运用机器学习模型变得容易。接下来十年当中我们如何建立更加智能算法，当我们回顾过去人工智能已经存在一段时间，并运用于许多领域，今天当我们与零售商互动的时候，了解他们如何理解我们的购买偏好，并且提出建议的时候，无论是视频还是平时打车服务，我们都可以在网上看到这一点。但是现在人工智能真的变成工作场所到2020年RPA扩展到人工智能，在以部署RPA组织当中80%组织将引入人工智能，智能自动化将会为企业带来巨大成本效益和敏捷性效益，我们提到RPA发展速度非常快，事实上2030年90%大型企业将部署某种形式RPA，至少有4/5企业大规模部署RPA，将大幅度提升生产力。
普华永道讲到2030年人工智能对全球经济贡献达到15.7万亿美元，在2020年可以达到6.6万亿美元。
所以这一点非常重要，因为将人工智能运用到商业流程或者是企业当中最佳途径是通过RPA运用人工智能，机器人可以做人类在屏幕上做各种各样工作，我们可以来读写数据库，捕获任务，处理数据，提取数据，登录应用程序等等，当你用RPA的时候就可以理解如何理解内容，如何理解文档，在客户服务场景中为员工或者是员工聊天提供更加有说服力的回应。还有挖掘流程能力，将语音转换成文本的能力，分类电子邮件能力，察看非结构化数据能力，这些使得人工智能在RPA平台上变得更加智能。机器人不再仅仅是模仿人类，他们可以来助力人类，帮助人类专注于思考运营方面的问题，帮助他们围绕流程中不同事件改进决策，无论是复杂的，还是简单的事件，随着时间的推移识别的模式将至关重要，因为有了这些数据之后，你就从数据当中学习，可以看半结构化，非结构化数据这些很关键，因为我们每天做的事情都涉及一定形式图像、笔记或者是其他一些非结构化对象，因此能够向人类大脑通过机器人那样操作这些设备是至关重要的。
人工智能确实能够实现包括不确定操作在内流程自动化。
比如对于房地产估价，对库存预测，我们不能100%肯定做出预测，将人工智能应用到这个流程中，察看更广泛工具，人工智能可以让高度不确定流程自动化，因为RPA历来是基于规则的，这是很有意义的，因为你是执行人工任务，人工流程是基于规则的流程，员工已经做这个事情了，所以如果我们把基于规则的流程转换成机器人，机器人将按照规则来进行实行，但是他有具有思考的能力，我如何随着时间的推移进行学习，并且积累经验，并将基于规则流程转化为基于经验流程，这是人工智能可以发挥作用的地方。这里有一个例子，简历的匹配我们有很多零售商都做这个事情，他们在新冠疫情期间也想招聘员工，还有语言翻译和购买决策也是很好的例子。人工智能使得包括非结构化数据在内流程自动化，前面我讲过了这是非常关键的，因为现在人们执行大多数流程不仅仅查询数据库，他们实际上为不同网站，为不同运用程序进行交互，现在还为不同种类图像、视频、PDF文档和非结构化电子邮件进行交互，所有这些变得非常重要，人工智能在整个RPA当中发挥重要作用，人工智能可以应用不同地方，今天我们看到人工智能和机器人结合在一个平台各种使用场景，分布各个不同行业当中。前面提到简历匹配还有其他使用例子，可以用于医疗保健领域，许多针对医疗索赔欺诈保护措施，风险评估，我们在UP Path市场上也有这样的例子，你可以把人的胸部X光片，他们可以准确确定这个人是患有肺炎还是新冠肺炎，所有这些来自普通质量的X光片就可以了。零售方面像库存管理，定价优化，金融服务，欺诈侦查，了解客户要求，反洗钱等等，我们可以看到15%的所有现在大型客户都在以不同方式，将整个流程当中运用人工智能并将基于规则流程⋯
当下人工智能是具有明显的优势，可以帮助实现RPA自动化，当然还可以帮助更快扩展自动化以便于人工智能可以识别流程，确定优先处理可以带来最大利益流程化这很重要，人工智能可以让一般开发者更加轻松实现自动化，不需要工程师来实现，这是加快的速度，这是明显的优势。事实上全球范围内只有16%的人工智能项目可以进入到生产环节，这是一个巨大挑战，每天从客户那里听到反馈，我们如何运用机器学习模型，这个来自专家，保险公司当中工作的流程。其实通过RPA平台直接向通过该平台数据流运用该模型，当然在应用方面执行人员对高管是否支持，我们一直升级我们的UP Path学院，以便于围绕平台当中核心项目、产品、能力，开设更多人工智能课程，任务挖掘由人工智能赋能方法帮助终端用户甚至是业务用户识别任务和流程，并且从自动化当中来进行受益。
我们在过去几年当中建立超大自动化平台，可以帮助发现流程和发现任务。并且优先处理这些任务，记录任务进程，加快为平台提供信息能力，并且能够建立更加智能，更加快速自动化，使得流程可以更快实现数字化。在数字化之后我们也能够针对其管理保护，让它更加安全，同时对他进行管理，还有协调器和自动化云很关键，可以使不同种类机器人实行自动化，机器人在GPU上运行机器学习模型，他们将提供对自动化运行过程模拟测试，让终端工人，流水线工人参与这个流程当中，这是我们行动中心，有一点像桌面工具，人和机器人一起工作，我们运用平台和聊天机器人就是一个例子，最后管理测量整个端到端性能，预先设定业务目标将由机器人员工进行操作。
总的来说RPA是一个令人惊叹的技术集合，刚刚在市场上出现只有几年时间，但是它的美妙之处就是可以很快就得到结果，你可以执行一些重复的流程，并且马上释放人们的时间，可以提高长期能力，它的好处可以说是显而易见的。通过运用人工智能，通过帮助流程从规则转向经验，RPA是人工智能最佳的途径。
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纷の流光 这家伙很懒，什么也没有留下
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