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    RPA和AI,兩者之間誰才是對機器人影響最大的技術?

    目前我國擁有機器人產品企業超過7000家,然而他們大部分停留在低端產品層面,甚至有個別企業所謂的機器人,最終只是個孩子玩具,附加值非常低。新技術是普遍認為將對于機器人行業產生關鍵影響的核心點。

    人工智能(AI)和機器人流程自動化(RPA)是目前2B行業應用最為成功的兩種技術,能夠有效地促進企業降低運營成本,同時提高客戶滿意度和員工士氣,這兩個看起來不太相容的目標在AI和RPA的作用下能夠完美地達成。那么RPA和AI究竟能夠提供什么,以及如何能夠更好地利用這兩種互補的技術,發揮各自的優勢呢?

    1.RPA:通過流程自動化提升人員效率

    機器人流程自動化(RPA)是通過使用軟件“機器人”(即特定的計算機程序)來標準化和自動化企業工作中那些可重復的業務流程。RPA機器人每次執行的動作都是一致的,他們并不會從每次的重復執行中進行“學習”,也不會在每天的程序化工作中進行自我改進和尋求更優的解決策略。

    RPA機器人的應用更像是一個虛擬的員工助理,而并非想要去取代員工。RPA機器人能夠讓員工卸下重復性工作的重擔,避免員工投入寶貴的時間在這些并不復雜但是瑣碎的工作中。與人類的區別點是,機器人永遠不會對這些重復性工作感到無聊,他們會完全按照預定的指示以最高的效率來完成這些任務。

    之所以使用RPA來提升人員效率被證明是對企業來說可行的方式,主要在于:

    準確性:能夠最大限度減少人為錯誤及相關成本

    合規性:開發者能夠創建相應的監控和跟蹤程序來保證機器人嚴格遵守監管規則

    高效性:能夠以人類4-5倍的速度來完成任務,效率更高

    可靠性:機器人始終可用,并且支持7*24小時的工作,最大限度地降低了對客戶的響應延遲

    提高員工士氣:讓員工從重復性的工作中解脫出來,這樣他們可以專注于創作型而非處理性的工作。

    一個使用RPA機器人的例子:

    設想一家金融機構在他們的欺詐檢測流程中應用RPA來自動執行。傳統的流程中,首先保險代理會進行各種分析以發現欺詐預警,而后與客戶進行溝通。一旦問題得以解決,保險代理會按照嚴格的SLAs進行標準化表單的填寫和標準化郵件的發送,最終完結該流程。實際上在后處理環節可以進行自動化處理,這是一個重復、耗時和繁瑣的工作,在部署RPA機器人之后,保險代理只需將表單填寫等環節交給RPA機器人,而將更多的時間和精力由于幫助下一個客戶。所帶來的結果就是更短的處理時長、更高ode準確性、更好的SLA合規性、更快樂的員工和更滿意的客戶。

    因此,RPA顯然非常適合用于處理自動化的、簡答你的工作。但是當業務流程更復雜或者需要將綜合調度兩個或者更多的機器人時,人工智能(AI)能力就能將自動化的水平提升到下一個層次。

    2.AI:通過人工智能增強自動化能力

    人工智能技術是由計算機系統或者說“機器”來模擬人類的智能行為,包括學習(獲取信息及獲取信息使用的上下文規則)、推理(利用上下文和規則得出結論)、自我修正(從成功和失敗中進行學習)。AI領域的成功應用包括:圖像識別、機器視覺、語音識別、聊天機器人、自然語言生成和情感分析。

    雖然RPA通過自動化執行重復的業務流程實現一定程度的人機協同(即有人參與的自動化),但人工智能則被認為是能夠完全取代人力勞作并實現端到端自動化的一種潛在技術。RPA需要使用結構化的輸入和邏輯,而AI能夠使用非結構化的輸入,并發展出自己的邏輯。將RPA和AI進行結合即可創建一個完全自動化的流程。

    由于企業中既包含結構化的數據(如各種表單),又包含非結構化的數據(如自由文本和自然語言),因此許多業務流程的執行都要求RPA和AI能夠以端到端的方式來實現流程的全自動化,或者說在部署以后能夠自我學習、改進機器人的流程。

    3.AI+RPA:真正實現端到端的流程自動化

    端到端的自動化是提供給客戶自助服務能力的關鍵,同時也是許多客戶真正想要的。假設可以在RPA和AI的幫助下,完全自動化地實現一個在線新開銀行賬戶的操作,那么對于銀行,所帶來的就是客戶滿意度的提升和成本的大大降低。

    首先,客戶如果想在線新開一個銀行賬戶,通過部署聊天機器人來獲取客戶想要的賬戶類型(業務賬戶),并提供指向相關表單的鏈接??蛻籼顚懞帽韱尾⑻峤缓?,另一個RPA機器人會啟動新賬戶的開戶流程。這個機器人在后端執行任務,比如查驗客戶的信用評分,以及核驗客戶的身份等基礎信息。

    之后,一個智能的OCR機器人會分析客戶上傳的掃描文件以及提交的賬戶表格。它識別出客戶在提交的賬戶表格上的姓名與身份證上的不一致,這種情況下,表單會提交給審核人員進行裁決。如果審核人員確認賬戶表格上的身份信息和身份證上的是一致的(如曾用名的情況),那么基于這種人類的輸入,機器人會學習如何在未來應付類似的場景。

    之后RPA機器人繼續驗證上傳的文件,在這里會應用到自然語言處理中的文本分析、自然語言處理等基礎來對自由文本中的關鍵數據點進行解析和歸類。

    一旦所有數據都完成了整理,機器人會自動執行創建新業務賬戶所需的一系列步驟,比如與銀行的后臺系統進行各種數據和接口交互。如果客戶提交的數據滿足創建賬戶所需的要求,那么機器人會自動向客戶發送一封郵件,將申請狀態、賬戶信息、訪問憑據和歡迎語發送給客戶。

    最后機器人會向總控臺報告該任務完成。

    因此無論客戶關注的是一個過程還是多個過程,一個真正的端到端的RPA機器人都能夠幫助客戶確定要執行自動化的最佳過程,并且幫助客戶實現業務吞吐量的提升、合規性的保證、成本的降低和員工敬業度的提升。

    當企業希望使用更多來自非結構化數據源(如掃描的文檔、電子郵件、信件和自然語言)的數據來自動化構建更復雜的業務流程時,更多的認知能力不可避免;這也是為什么真正的AI+RPA的平臺集成了許多人工智能技術,如OCR、語音識別、聊天機器人和機器學習。有了人工智能的翅膀,員工不僅可以更快的工作,而且可以更聰明地實現更高的效率、更低的成本和更好的客戶滿意度。

    分析 | RPA和AI誰才是對機器人影響最大的技術?

    2020-04-17
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