市場調研機構Gartner公司已經確定了機器人自動化(RPA)已成為全球企業軟件市場增長最快的部分，并預測2021年RPA軟件營收將達到18.9億美元。在新冠疫情期間，RPA是為數不多的還在顯著增長的技術之一。分析認為，RPA快速增長的關鍵因素在于它與人工智能技術的融合。這項融合是革命性的，可以促使PRA快速運行，并且提供更好的結果以及更復雜的任務。因此，全球大多數企業組織不再單純使用RPA工具，而是想方設法地將RPA和AI技術結合。

然而，AI的哪些功能可以顯著增強RPA功能?為什么AI被視為RPA的最佳選擇?AI如何為RPA增加價值?

純機器人過程自動化

純RPA工具可以自動化涉及結構化數據。為了使RPA機器人充分實現自動化，需要做的任務必須包括可預測的、直接的步驟以及明確的方向。純RPA可以在許多方面執行以下操作：

• 復制和粘貼
• 搜集數據
• 訪問電子郵件并打開附件
• 提取和處理結構化數據

上述過程的自動化令人印象深刻，其有用性得到證實，畢竟平凡和重復性高的任務已經分配給全天候運行的機器人，解放出來的員工可以專注于更有價值的工作。

AI的融入

在日益數字化、流程不斷變化、步驟和規則逐漸復雜化的背景下，純RPA工具已不再滿足許多企業的需求。為了使當今的許多業務任務自動化，需要一個關鍵要素：適應性。這正是AI進入畫面的方式。人工智能為RPA機器人提供了實時學習和適應數據的能力。

AI具有許多使其適合RPA的特征，包括：

• 光學字符識別(OCR)：類似于“機器人的眼睛”，OCR允許機器人從視覺刺激(例如圖像和文檔)中以電子方式提取文本。這在金融，保險或其他高度以文檔為導向的行業中可能非常方便。
• 自然語言處理(NLP)：這是指讀取語言以分析數據的能力，無論數據是結構化、半結構化還是非結構化，都需要進行進一步處理。例如，可用于從一個來源中提取必要的文本，以正確地填寫表格中的信息，或糾正文檔中的錯誤，或分析電話記錄以更新組織數據庫中的相關客戶詳細信息。
• 機器學習(ML)：允許RPA機器人從過去的數據中學習并推斷含義。通過模式生成，由AI驅動的RPA機器人可以更“智能”地理解結構化和非結構化數據并從中得出結論。結果，RPA僵尸程序可以更具適應性，從而最大程度地減少了所需的人工干預。

RPA和AI的結合使該機器人能夠執行復雜的任務，包括但不限于：

• 數據搜索： RPA + AI機器人可以快速訪問內部和外部網絡，以基于關鍵字搜索數據并提取必要的信息。此外，由AI驅動的RPA不僅可以通過關鍵字搜索，而且可以識別提供上下文含義單詞的任何相關模式;他們可以查找任何文本，無論是相關的詞，短語，甚至是整個段落，以提供有用的信息。
• 預測分析：除了搜索之外，RPA + AI機器人還可以使用機器學習模型來生成新數據，以預測未來的市場行為并評估潛在的結果。這對于銷售和營銷部門可以很有用，他們可以評估數據以進行戰略性計劃并產生更多潛在客戶。
• 合同分析：合同通常涉及關鍵部分，不能不惜一切代價跳過這些部分。與人眼(容易疲勞和分散注意力)不同，RPA + AI機器人可以利用NLP和OCR技術以人類無法比擬的速度查看和分析多個合同。RPA + AI機器人可以幫助組織保持合規性，方法是快速而準確地閱讀和提取相關信息，并以適當的形式輸入相關信息，并允許后續生成報告。
• 發票處理：組織通常會收到各種格式的發票：傳真、pdf、圖像，甚至是紙質副本。這通常導致員工不得不手動提取數據并將其輸入到公司使用的財務數據庫軟件中。幸運的是，RPA + AI機器人可以使用其OCR功能來處理所有類型的發票，而無需考慮格式，并可以自動傳輸組織的財務數據庫，而無需人工干預。

結語：

RPA和AI的融合極大地提高了RPA的功能，使曾經只有科幻小說才有的現實成為現實。通過利用RPA和AI功能，企業現在可以通過為RPA機器人分配許多任務(甚至是非常復雜的任務)，而將精力集中在戰略發展和業務增長上，從而達到新的高度。可以說，現在的AI不再只是RPA機器人的“高級功能”，而是必不可少的部分，可促進全面的端到端自動化服務，使企業更接近其全部潛力。