机器人流程自动化 （RPA） 是一种模仿人类与软件交互方式以执行大容量、可重复任务的技术软件。RPA 技术创建的软件程序或机器人可以登录应用程序、输入数据、计算和完成任务，并根据需要在不同的应用程序或工作流程之间复制与迁移数据。
当RPA与AI相结合时，RPA 可以通过使用光学字符识别 （OCR） 读取文本或手写内容，使用自然语言处理 （NLP） 提取名称、发票条款或地址等实体，从正在处理的内容中捕获更多上下文，并从图像中获取更多上下文，例如自动估计保险索赔图片中的事故损失。
RPA越来越受欢迎，因为它可以降低成本、简化流程并推动更好的客户体验。RPA 软件的另一个吸引力在于，业务部门无需学习新工具或向 IT 团队寻求支持就可以实施它——而且无需更改组织的底层 IT 基础设施和现有的工作流程系统。
然而，随着 RPA 越来越受欢迎，企业发现需要在其 IT 系统中集成 RPA 流程自动化。虽然 RPA 自动化可以显着加快以前由人类处理的业务流程，但当应用程序界面或流程工作流发生变化时，机器人可能会中断。
RPA 反映了人们习惯于与软件应用程序交互和思考的方式。与应用程序编程接口 （API） 或低代码开发等自动化工具相比，RPA 能够复制人类执行基于计算机的流程的方式，从而协助或者替代人类完成某些工作业务流程。
操作者可以通过记录用户与应用程序交互时的点击和击键来创建最简单的 RPA 机器人。当出现问题时，用户可以简单地观察机器人如何与应用程序连接，并确定需要微调的步骤。
在实践中，这些基本记录通常用作构建更强大的机器人的模板，这些机器人可以适应屏幕尺寸、布局或工作流程的变化。更复杂的 RPA 工具可以使用机器视觉来解释屏幕上的图标和布局，并进行相应的调整。
一些 RPA 工具还能够使用这些初始记录来创建混合 RPA 机器人，这些机器人首先简单地记录现有工作流，然后在后端动态生成工作流自动化。这些类型的混合机器人利用了 RPA 开发的简单性和本机工作流自动化的可扩展性。
在其他 RPA 实施中，流程挖掘和任务挖掘工具用于自动捕获业务流程工作流，作为 RPA 自动化的起始模板。流程挖掘可以分析ERP和CRM应用的日志，例如自动生成企业常见流程的地图。任务挖掘工具使用具有机器视觉的本地运行应用程序来捕获用户跨多个应用程序的交互。所有主要的 RPA 供应商都开始开发这些类型的流程挖掘集成。
RPA 工具还可以连接到具有 OCR、机器视觉、自然语言理解或决策引擎等功能的 AI 模块，从而实现所谓的智能流程自动化。这些功能有时会打包到认知自动化模块中，旨在支持特定行业或业务流程的最佳实践。
当企业领导者寻找 RPA 软件技术时，他们应该注意以下几点：
可扩展性。建议企业选择可以从中央控制面板集中管理和扩展的RPA平台，而不是在每个桌面上部署和扩展。
部署速度。企业应该能够在几个小时或更短的时间内设计和测试新的机器人流程，并优化机器人以快速工作。
可靠性。随着公司推出机器人来自动化数百甚至数千个手动任务，他们应该寻找具有内置监控和分析功能的工具，使他们能够监控其系统的健康状况。
操作简单。组织应该寻找足够简单的产品，以便企业员工可以构建和使用它们来处理各种工作，包括收集数据并将内容转化为信息，使领导者能够做出最佳业务决策。
搭配AI.最好的 RPA 工具可以支持简单的基于任务的活动，读取和写入任何数据源，并利用更高级的学习来进一步提高自动化。
企业级工具。公司应该寻找从头开始构建的工具，以实现企业级的可扩展性、可靠性和可管理性。
工作记录。企业需要查看各种安全和治理功能，以帮助管理机器人安全凭证、评估任何隐私问题并标记任何问题。
金融计划。记录机器人使用情况的工具可以帮助团队评估现有机器人的投资回报率，并根据估计价值确定新自动化机会的优先级。
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