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机器人流程自动化 (RPA)

了解机器人流程自动化 (RPA) 如何通过自动化任务来提高效率,从而补充 AI 和 ML 以实现智能工作流程。

机器人流程自动化 (RPA) 是一种使用软件机器人(或“bots”)来自动化通常由人工执行的重复性、基于规则的数字任务的技术。这些机器人通过用户界面与应用程序和系统交互,就像人一样,以执行一系列命令。RPA 主要用于处理结构化数据和确定性流程,例如数据录入、事务处理和报告生成。这种自动化提高了效率,减少了错误,并将人类员工解放出来,从事更复杂、更具附加值的活动,从而构成现代业务流程自动化的关键组成部分。

机器人流程自动化与机器人技术

区分机器人流程自动化和机器人技术领域至关重要。虽然名称相似,但它们的应用从根本上是不同的。RPA 涉及完全在数字环境中运行的软件“机器人”,用于自动化计算机和服务器上的任务,而没有任何物理形式。相比之下,机器人技术涉及物理机器人的设计、建造和操作——与物理世界交互的硬件,以执行诸如制造装配或仓库物流等任务。

RPA 在 AI 和机器学习中的作用

虽然 RPA 本身不是一种人工智能 (AI)形式,但它是一种强大的互补技术,尤其是在机器学习运维 (MLOps)深度学习 (DL)工作流程中。RPA 负责“执行”,而 AI 提供“思考”。这种组合通常被称为智能自动化,可以实现端到端的流程自动化。根据 Grand View Research 等公司的市场分析,AI 和 RPA 之间的协同作用是一个重要趋势。

RPA 支持 AIML 的两个关键示例包括:

  • 自动化数据准备: 许多计算机视觉项目中的一个重大瓶颈是训练数据的准备。 可以对 RPA 机器人进行编程,以自动化数据收集和标注的繁琐步骤。 例如,机器人可以执行网络抓取以从指定的网站收集图像,使用光学字符识别 (OCR)工具从文档中提取文本,然后系统地组织和格式化此数据,以便将其提取到诸如Ultralytics HUB之类的训练平台中。
  • 简化的模型部署和监控:RPA 可以自动执行 模型部署 管道中的关键步骤。在 Ultralytics YOLO 模型经过训练并达到目标 性能指标 后,RPA 机器人可以自动触发部署脚本、更新配置文件或将模型移动到生产环境。对于 模型监控,机器人可以定期检查性能仪表板,以查找诸如 数据漂移准确性 下降等问题的迹象,然后发送通知甚至启动回滚到稳定模型版本,从而与 AI 部署的最佳实践 保持一致。

实际应用

除了 ML 流程之外,RPA 已被各行各业广泛采用,以提高运营效率。像UiPathAutomation Anywhere这样的领先 RPA 提供商已经在众多领域实现了自动化。

  • 金融和银行:自动化发票处理、信用检查和合规性报告。德勤的一份报告强调了它在金融领域的变革性影响。
  • 医疗保健:管理患者预约、处理保险索赔和更新电子健康记录,如各种医疗保健AI计划中所见。
  • 客户服务: 自动回复常见问题、更新 CRM 系统中的客户资料,并将复杂问题升级给人工客服。Gartner 的研究经常涵盖 RPA 在客户体验中不断扩展的作用。
  • 人力资源: 简化员工入职流程、管理工资单和处理休假申请。
  • 供应链:自动化库存管理、处理采购订单和跟踪货物运输,这些都是物流人工智能的核心组成部分。

RPA的未来

RPA 的未来在于与更先进的人工智能功能进行更深入的整合,这一概念被称为超自动化。这种以业务为导向的方法旨在快速识别并自动化尽可能多的流程。正如机器人流程自动化与人工智能研究所(IRPAI)等机构所记录的那样,这种演变将使机器人能够处理涉及非结构化数据和决策的更复杂任务。正如《福布斯》等刊物所指出的,尽管智能流程自动化好处多多,但要成功实施,还需要克服各种挑战,如管理流程异常和确保可扩展性。智能流程自动化的这一趋势模糊了简单任务执行与认知工作之间的界限,使企业能够建立更具弹性和敏捷的运营,这也是零售业人工智能汽车业人工智能等领域的关键目标。最终目标是创建从数据收集到智能行动的无缝自动化工作流程,这是代理人工智能愿景的核心。

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