在不久的将来,那些行业黑话——RPA、IA、AI、LC/NC、ML、IDP、IPA、OCR、iOCR、BPA、iPaaS、RPA-plus、Hyperautomation,都将逐渐消失。
这是因为"大融合"正在到来。AI正被嵌入与自动化有关的一切解决方案中;非结构化数据正被纳入企业业务流程和系统;全民开发者正在企业里涌现出来;每个拥有面向消费者网站的企业都在建立人性化的智能聊天机器人……
简而言之:关于自动化的一切都在融合并更接近于整体愿景——让自动化端到端地应对最棘手的业务和运营流程挑战。
RPA很有可能成为基础技术。随着所有这些不同的子自动化技术的整合,RPA或将成为支撑一切的底层标准。
一切为了提高自动化技术
以下是在RPA基础上汇集起来的一些技术:
人工智能(AI)——很快,智能将无处不在。到2022年底,RPA将与人工智能更加融合。模仿人类行为的人工智能将变得普遍,能够完成最复杂的任务。
机器学习(ML)——从技术上讲,机器学习是AI的一个子集,但值得单独拎出来讨论。它是使用算法和统计模型来观察和学习数据中的模式。机器学习系统的主要要求是,它可以在不遵循人类明确指令的情况下学习和适应。
自然语言处理(NLP)——NLP是语言学、计算机科学和人工智能的结合,使计算机能够处理和分析大量的自然语言。为什么这对RPA有吸引力?作为一个用户界面,NLP允许人们使用口语(或书面)与系统互动并实现自动化。
计算机视觉——计算机视觉是一种允许计算机 "看到 "并理解照片、PDF、图表、图纸、视频和其他数字图像内容的技术。计算机视觉越来越流行,可以纳入自动化和数字化转型计划。许多人将计算机视觉与OCR技术相结合。OCR只能做文本识别。它提取并数字化印刷品、字体和一些手写文本。但计算机视觉使用机器和深度学习来观察图像并理解它所包含的所有内容。
智能文件处理(IDP)——IDP解决方案将非结构化和半结构化的信息转化为可用的数据。业务数据是数字化转型的核心;但不幸的是,80%的业务数据都嵌入在非结构化格式中,如商业文件、电子邮件、图像和PDF文档。
智能文档处理是下一代的自动化,能够从各种文档格式中捕捉、提取和处理数据。它使用NLP、计算机视觉、深度学习和ML等人工智能技术,对相关信息进行分类、归类和提取,并验证提取的数据。
智能数据提取——RPA是企业中超自动化的促进因素之一。超自动化使数字系统能够处理所有常规任务,而不需要任何人工干预。当这种自动化通过使用软件机器人实现时,它被称为RPA.通过RPA,任何受一套规则制约的重复性任务都可以完全自动化。
低代码/无代码(LC/NC)——LC/NC与RPA世界相结合的吸引力在于,它允许非技术人员、业务用户使用GUIs来实现基础级别的RPA和其他简单的工作流程自动化任务。该软件还可能有一个会话或搜索界面,几乎不需要任何编程技能。
物联网(IoT)——IoT是带有收集和交换数据的传感器的连接设备网络。它们可以实时收集信息,帮助企业做出更好的决策。当与RPA结合时,这种数据流可以被捕获并作为自动化业务流程的一部分投入使用。
我们将如何定义RPA的未来?
也许它将是 "超自动化",正如Gartner所大胆预测的那样:其85%的客户将在未来一年增加或维持其 "超自动化投资战略",Forrester称其为 "数字流程自动化",而IDC将其称为 "智能流程自动化".也许围绕着最简单、最直接的定义会尘埃落定:"智能自动化".无论发生什么,很明显,Automation Anywhere提出的智能自动化RPA解决方案将继续在商业世界中发挥重要作用。
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