公司無法再花一年時間考慮轉向人工智慧和基於物聯網的自動化,因為它們有可能被當今採用這些技術的公司所取代.趨勢表明,隨著世界轉向數字經濟,具有敏捷商業模式的數字驅動、高度自動化的企業最有可能生存.
過去的公司運行繁重的企業系統,而這些系統的發展時間太長,為數字化轉型創造了巨大的障礙.為了改變這種情況,公司在採用更智能的自動化系統方面變得更加靈活,這些系統可以隨著時間的推移保持競爭優勢.雖然機器人流程自動化 (RPA) 是數字化轉型的一個重要轉折點,但事實證明,人工智慧驅動的自動化是實現更高性能、低延遲和自主決策的更好選擇.
一旦充分挖掘 AI 的所有潛力,傳統 RPA 的局限性就會變得清晰起來.在當今市場上使用傳統 RPA 的最大挑戰之一是它非常脆弱,仍然需要大量的人工協助和干預來保持自動化流程的無縫運行.雖然 RPA 確實減輕了手動工作的負擔,但它面臨著端到端自動化擴展方面的挑戰,並且經常無法適應不斷發展的流程,需要大量的動手干預.
自動化的未來是人工智慧
隨著傳統 RPA 的局限性越來越明顯,CXO 和技術領導者應該問問自己,他們真正需要的是 RPA 還是 AI.隨著人工智慧以如此快的速度發展,組織可以開始採用人工智慧與傳統硬體和軟體相結合,以實現整體和彈性的自動化.
為了說明 AI 提供的價值,讓我們看一下金融服務公司的常見運營流程.許多金融機構處理用於支票支付、KYC、發票處理和其他相關操作的文件和其他信息.此流程的一部分需要驗證信息,例如美元價值、收款人姓名和發票信息,以便與其他支持文件(例如存根、薪水支票、報表等)進行匹配.
乍一看,有人可能認為 RPA 可以自動化這一點,但這並不是最好的解決方案.由於通過自動化處理的薪水、發票和存根中有如此多的信息和格式變化,因此構建 RPA 來處理其中一些流程將是一項艱巨的任務.然而,人工智慧可以像人類一樣理解和關聯文檔,因此可以快速輕鬆地吸收這些不同的信息.例如,由於使用視覺 AI 的智能字元識別 (ICR),AI 還可以理解手寫體的變化.因此,直接自動化率在短短几個月內成倍增長,並且可以有效地實現端到端的業務關鍵流程自動化.
將人工智慧作為轉型戰略的一部分實施從未如此重要.隨著遠程工作變得司空見慣,我們很幸運擁有足夠智能的軟體,可以在幾乎不中斷的情況下連接世界各地的人們.即使在工廠層面,人工智慧也可以涵蓋質量控制、檢查和生產線分析等領域,以延長正常運行時間.使用 AI 來自動化這些流程,將 RPA 的功能置於上下文中,並向我們展示了 AI 如何涵蓋數字流程、物理系統等.
據 Gartner 稱,到 2022 年,55% 的企業架構計劃將得到支持 AI 的軟體的支持,這將使領導者能夠提供更好的產品、更強大的客戶服務和更快的周轉時間.由於採用率如此之快,不接受人工智慧的公司有可能落後於競爭對手.
開始用這些新的尖端技術設想更大的可能性,並評估傳統技術的局限性,這樣您就有更好的機會實現指數級增長.
