| huozm32831 |
2022-01-14 18:38 |
RPA（Robotic ProcessAutomation），被译为机器人流程自动化。这种软件可以模拟人在电脑上办公操作，因此也有人称它为数字化员工。
它不用休息，永远按照设定好的流程工作，是一个执行速度飞快的永动机。业务能力顶尖，不开小差，还很便宜，堪称是最理想员工。最美妙的是，这种软件机器人不用侵入企业现有系统，就可以提升老旧系统的整体能力。
RPA通过记录并模拟人类的行为，与应用程序和系统进行交互，这决定了RPA机器人的能力不会超出人类设定的范围，它们接受的指令必须条理清晰，逻辑明确。虽然执行力完美，但并不拥有近似人类的智能，即学习、推理和自适应能力。说到这里，目前我们在人工智能方面的进展仅限于弱人工智能。今天的人工智能大多是在某一个特定的领域，以大量的数据作为驱动，通过统计学和数据科学的方法，令计算机获得近似人或者比人更精确的结果。一种新的方法走出实验室，到投入应用，也有很长的距离。比如深度学习工具和相关的自然语言处理能力，性能足够优秀，但运用于企业的日常办公，则需要相当的工程实践和应用经验，如果缺乏精准的判断和合适的载体，算力再强的AI工具也未必能达到满意的效果。在可预见的未来，以目前的技术路径，AI仍然无法像人类一样拥有常识、智能和广泛的自我维护和复制手段。一个普遍的共识是可能要花费几十年时间，或者当技术出现重大突破，才可能让机器拥有接近理想中的人类认知能力——真正的强人工智能。AI尚且远远未能达到，用RPA先行解决眼下难题，又有何不可？
RPA人工智能时代的基础设施为什么说RPA是人工智能时代的基础设施？AI能力不只能帮助拓展RPA的应用范畴，RPA也让AI的应用可以延伸到更多场景之中，创造出更高的价值。目前人工智能技术的应用（图像/语音识别、自然语言处理、搜索推荐等）主要在技术驱动型企业中实施，企业普遍缺乏接触并应用新技术的机遇。作为AI工具的绝佳载体，可以设想，未来大部分企业初次接触AI技术可以通过机器人流程自动化潜移默化完成。甚至更进一步，由于RPA的广泛应用显著提升各行业的自动化效率，员工的创新能力得到解放，新科技的研发迭代大大加速。相对地，在RPA的发展中，人工智能其实也至关重要。一般的机器人流程自动化应用，主要依照事先拟好的程序规则，执行例行任务。例如报表制作、数据输入或是数据搜集等。而进一步的技术应用，目标是加入AI感知能力，流畅处理非结构化数据，做到图片、视频、文本、语音等的信息识别，与业务流程作业串接，自主查询、回复、处理并响应内容：最终目标是能无障碍处理自然语言，达到自主学习、进阶分析与多元的判断与处理能力。从组织变革角度看，RPA使企业提前适应了人与数字员工一同工作的未来图景。企业通过部署RPA提高效率，优化业务流程。从繁琐的重复工作中解放出来后，员工可以专注投入富有创造性和更高价值的任务。随着时间的推移，企业可以改善人员流失，工作氛围会更好，内部创新也会持续增加，全方位提高运作能力和竞争力。同时，算法及人工智能工具的进步，为企业带来了全新的机遇。与大多数技术的成长轨迹一样，人工智能的产业化应用虽处于早期阶段，但将会继续向前发展。RPA证实了自动化科技的价值，使企业人员更适应与数字化劳动力一起工作，优化了管理策略，进而为全面运用各种性质的人工智能做好准备。RPA因此被认为是通往人工智能的第一步。实在智能RPA，可能是离人工智能最近的RPA。实在智能RPA深度集成领先的自研NLP（自然语言处理）和OCR（光学字符识别）技术，可广泛用于财务、税务、金融、人力资源、信息技术、保险、客服、运营商、制造等多种行业自动化场景，提升企业自动化能力。支持客户私有化部署，具备定制化影像文件的扩展能力，可根据业务场景训练特定算法模型，快速响应针对特定场景的定制化需求。 |
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