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RPA是人工智能的最終發展方向嗎?

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機器人流程自動化(RPA)是否消除了平凡而重復的任務,或者只是一個應該重新設計的邊際生產流程?

 機器人流程自動化(RPA)是否消除了平凡而重復的任務,或者只是一個應該重新設計的邊際生產流程?

 

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盡管機器人流程自動化(RPA)的應用已經有了幾年的時間,但已經成為IT人員熱衷的一個領域,很多企業正在致力于部署新的應用。

機器人流程自動化(RPA)被宣傳是一種處理與標準工作流程相關的任務,使其完全實現自動化,并減輕工作人員繁瑣的人工處理流程(例如費用報告、發票創建、與人力資源相關的任務、呼叫中心操作)的一種方式。

盡管機器人流程自動化(RPA)并非總是一個錯誤的選擇,但它不應成為最終目標。

從本質上來說,這是計算機監視重復任務然后學習如何自動執行任務的一種方式。許多人將這項技術稱為人工智能流程,但真的是這樣嗎?當基于機器學習的人工智能快要到來的時候,在時間和資金方面真的值得大量投入嗎?最后,如果是在維持一個生產力有限甚至效率低下的流程,那么該流程是否應該首先通過安裝在機器人流程自動化(RPA)解決方案上進行徹底重新設計?

許多主要的企業級后臺應用程序(如SAP、Microfocus、Infosys、BluePrism)都在其產品集和產品中實現了機器人流程自動化(RPA)功能(有些是通過收購實現的),以適應新的市場需求。

有些公司甚至在機器人流程自動化(RPA)營銷宣傳中貼上“人工智能”標簽,以使產品聽起來更現代、功能更強大。但是,如果企業正在實施機器人流程自動化(RPA)解決方案,即使是一個采用了人工智能功能的解決方案,它最終能否提供優質的長期收益?

機器人流程自動化(RPA)的問題

機器人流程自動化(RPA)的問題在于,它可以自動執行已經存在的固定流程。它擅長自動執行用戶使用的冗余人工任務(例如呼叫中心查詢)或后臺處理流程(例如人力資源工作流程),并且消除了許多必要的人工處理的用戶干預,這些干預會影響生產率。部署相對簡單的機器人流程自動化(RPA)可以在內部部署的計算機上運行,​​在數據中心的內部服務器上以本地方式運行,或者以SaaS形式在云中運行。這種多樣性使得它對許多企業的實施都具有吸引力。

機器人流程自動化(RPA)的優勢在于工作流程的自動化。但是,其劣勢在于如何改進這些流程。它反映了人們在做什么,而不是研究如何改進和提高任務效率。例如需要執行數百個步驟并且已經執行了多年的任務,可能并不是完成這個工作流程的最有效方法。

機器人流程自動化(RPA將使這數百個步驟實現自動化,并消除了每個需要人工處理的步驟,但是它會提高企業效率并騰出寶貴的資源來執行其他更具生產力的任務嗎?這樣做是通過消除對人工的需求,而不是通過簡化繁瑣的流程來實現的。

另一方面,人工智能可以很好地評估流程并提出改進的方法。采用機器學習算法,它不僅可以記錄每次步驟,還可以尋找可以改變工作流程或完全消除步驟的可選方法。人工智能提供的分析增強了任務,而不僅僅是模擬任務。這是一項更為復雜的工作,但最終會提高效率,并更具價值。

模擬與發現——遵循的正確方法是什么?

機器人流程自動化(RPA)相對易于實施,并且提供了簡化的工作流程,可以提高效率,而這通常以人們的工作為代價。但是它的作用是通過學習流程的組成部分來模仿現有流程(通常記錄人工步驟)。

機器人流程自動化(RPA)不能做的是發現工作流程中的關鍵瓶頸和低效率,并提出建議的改進措施,這些措施可以使整個操作更加簡化,更快地獲得結果或更好地與企業系統集成。另一方面,人工智能可以憑借其機器學習功能提供一個真正的發現流程,該流程可以告知企業在其流程中的瓶頸和低效率,甚至可以提出改進的建議。

從長遠來看,這比簡單地模擬當前流程更為重要,因為它需要基于算法開發的學習功能來學習而不是模仿企業流程的方法,因此很難實現。在未來的2~3年中,可以期望這種學習過程將比現在更容易實現,因為人工智能工具的快速發展正在積極地影響許多企業使用人工智能的能力。

盡管機器人流程自動化(RPA)并非總是一個錯誤的選擇,但它不應成為最終目標。相反,應該將其視為使企業流程更好、更有效和更有效率的過程的中間步驟。最終,其目標應該是設計評估流程的系統,以改善數據流,限制冗余并增加處理時間,同時對企業業務流程的影響最小。因此,應該期望已實施的機器人流程自動化(RPA)系統在不久的將來需要升級或替換。

結語

機器人流程自動化(RPA)對于某些試圖提高運營效率的企業來說可能是一種短期優勢。但是從長遠來看,提供發現流程的人工智能驅動的機器學習是一個更好的解決方案,盡管難以實施。企業應該專注于人工智能方法的優勢,而不是選擇一種將在幾年后過時的臨時解決方案,或者至少要意識到機器人流程自動化(RPA)解決方案的實施是一個過渡步驟,而不是一個最終承諾。

責任編輯:華軒 來源: 企業網D1Net
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