机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化（RPA）是一种利用软件机器人或 "机器人 "将传统上由人类执行的重复性、基于规则的数字任务自动化的技术。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，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、更有附加值的活动，是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

必须将机器人流程自动化与机器人技术领域区分开来。虽然名称相似，但它们的应用却有本质区别。RPA 涉及完全在数字环境中运行的软件 "机器人"，它们在计算机和服务器上自动执行任务，没有任何实体。相比之下，机器人技术涉及物理机器人的设计、制造和操作，即与物理世界交互以执行制造装配或仓储物流等任务的硬件。

RPA 在人工智能和机器学习中的作用

虽然 RPA 本身并不是人工智能 (AI) 的一种形式，但它是一种强大的补充技术，尤其是在机器学习运营 (MLOps)和深度学习 (DL)工作流程中。RPA 负责 "做"，而人工智能负责 "想"。这种组合通常被称为智能自动化（Intelligent Automation），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，人工智能与 RPA 之间的协同作用是一个重要趋势。

RPA 支持人工智能和ML的两个重要实例包括

• 自动数据准备：许多计算机视觉项目的一个重要瓶颈就是训练数据的准备。可以对 RPA 机器人进行编程，使繁琐的数据收集和标注步骤自动化。例如，机器人可以执行网络扫描，从指定网站收集图像，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这些数据，以便将其输入Ultralytics HUB 等训练平台。
• 简化模型部署和监控：RPA 可以自动执行模型部署流程中的关键步骤。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转移到生产环境中。在模型监控方面，机器人可以定期检查性能仪表板，查找数据漂移或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的模型版本，这符合人工智能部署的最佳实践。

实际应用

除人工智能管道外，RPA 还被各行各业广泛采用，以提高运营效率。UiPath和Automation Anywhere等领先的 RPA 提供商已在众多行业实现了自动化。

• 金融和银行业务：自动化发票处理、信用检查和合规报告。德勤的一份报告强调了它对金融业的变革性影响。
• 医疗保健：管理病人预约、处理保险理赔、更新电子健康记录，这些都可以在各种医疗保健领域的人工智能计划中看到。
• 客户服务：自动回复常见询问、更新客户关系管理系统（CRM）中的客户档案，以及将复杂问题升级至人工座席。Gartner 的研究经常涉及 RPA 在客户体验中不断扩大的作用。
• 人力资源：简化员工入职手续、管理薪资和处理休假申请。
• 供应链：自动化库存管理、处理采购订单和跟踪装运，这些都是人工智能在物流领域的核心组成部分。

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和汽车业人工智能等领域的关键目标。最终目标是创建一个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。