根據高盛的一份報告，AI可以使全球勞動生產率每年提高1%以上，到2025年可能吸引超過2000億美元的投資，與此同時，雖然RPA市場活躍在比無所不在的AI窄得多的領域，但到2029年，RPA市場的規模將超過140億美元。

就個人而言，這兩項獨立的技術重新定義了在工作場所的流程卓越中可以實現的目標。對業務流程自動化的討論有時可以歸結為“AI與RPA”的并列比較，詳細說明每種解決方案作為替代解決方案的優缺點。

這是一種有效的方法，但最終是有限的。就個人而言，AI和RPA可以簡化流程并自動執行任務，效果顯著，但是，它們結合在一起的“智能流程自動化”(IPA)發現和交付以前隱藏在業務流程中的價值的能力可能會真正產生變革性。許多企業已經意識到這一事實，推動了IPA市場的快速增長。預計到2030年，它的價值將達到約370億美元。

本文將研究智能自動化、AI和RPA之間的交互、它們相互提供的好處，以及它們為企業帶來的智能流程的好處。

什么是智能過程自動化?

首先，為了說明智能自動化提供的增強功能，定義傳統RPA非常重要。

傳統的機器人流程自動化部署軟件機器人(或“機器人”)來執行許多業務流程或工作流常見的大量、重復的、基于規則的任務。RPA的目標任務往往是數據密集型任務，因此更容易出現人為錯誤，它們在處理方法上幾乎沒有例外或變化，而且它們的數據結構一致，這些任務包括數據提取和傳輸、標準化報告或網站抓取。

通過部署RPA技術，這些任務可以比人工完成的數量更多、速度更快、精度更高。這可以顯著提高生產效率、降低成本并提高流程可伸縮性，同時，RPA工具使團隊成員擺脫了這些例行任務的重復乏味，專注于需要他們的判斷力和專業知識的更高價值的工作。

因此，傳統的RPA可以提供很多功能，但在范圍上也有明顯的限制，除了被限制在相對簡單的任務之外，還有另一個重要的考慮因素：RPA機器人不會思考，相反，他們完全按照別人告訴他們的做，而且只做別人告訴他們的事情。

他們既不會思考也不會解釋其特定自動化參數之外的信息，同樣，軟件機器人不會對它們與之交互的流程生態系統中的變化做出反應，除非得到指示，這意味著，即使在自動化的上游或下游進行微小的工藝更改，也可能稀釋或破壞其影響。

智能流程自動化——邁入AI時代

智能流程自動化將RPA自動化簡單任務、流程或工作流的能力與AI的判斷和學習能力相結合。在AI處理關鍵過程決策點的同時，機器人執行每一步所需的例行工作，通過折疊決策，這種認知自動化能夠更快地處理更復雜的任務，AI算法可以被教導來推理過程中的異常和變化，并確定要采取的適當操作-相應地指示軟件機器人。

AI的上下文理解和邏輯推理的應用使快速、理性的決策成為可能，機器學習(ML)算法意味著，隨著時間的推移，AI系統可以學習做出更好的決策 - 更好的決策與商業成功指標保持一致。通過高效地檢測和解決進程異常，AI智能自動化確保了RPA機器人的有效性的持續優化。

AI為過程自動化表帶來的一大優勢是它能夠從非結構化數據和輸入中提取準確的理解。AI工具箱中充斥著實現這一點的創新應用程序，包括計算機視覺、自然語言處理(NLP)、語音識別、智能文檔處理(IdP)和光學字符識別(OCR)。

因此，無論是自由文本表單域、電子郵件、商業文檔，甚至是實時客戶查詢，AI都可以提取并企業相關信息，然后，RPA機器人可以輕松地使用(或觸發)這些清理后的數據來實現流程自動化。

智能流程自動化示例

智能自動化的用例數量巨大，而且還在不斷增長，然而，一些更典型的廣泛應用包括：

·財務/賬戶：AI可以讀取供應商或客戶的發票，并提取關鍵細節，如欠款金額、到期日和采購訂單編號。在應付帳款方面，RPA機器人然后使用這些結構化數據來驗證采購訂單、計算付款總額、提交付款供審批，并處理已批準的付款。對于應收賬款，機器人使用這些信息發送自動付款提醒，對收到的付款進行對賬，并將逾期付款標記到AI系統進行收款。AI驅動的智能流程對于防止不遵守嚴格的財務流程也非常有效，例如，AI可以檢測發票是否由同一員工檢查和批準，并標記異常-可能會派遣RPA機器人來阻止付款。

·客戶服務：一個越來越常見的場景是，具有NLP功能的聊天機器人與客戶互動，收集信息并處理定期查詢。從歷史上看，它會將復雜的問題傳遞給人工代理，該代理將使用RPA工具收集的相關信息來高效地處理查詢，然而，GenAI、大型語言模型(LLM)、語言處理和預測分析方面的進步意味著，在某些情況下，AI可以以近乎人類的真實性直接處理客戶交互 - 同樣，從RPA機器人獲得相關上下文信息。

人力資源：智能自動化可以簡化許多人力資源流程，例如，在招聘和入職方面，AI會對新員工進行背景調查，并發現任何問題，與此同時，機器人通過提供賬戶、填充數據庫和準備為每位員工量身定做的入職材料來幫助新員工入職。

IT支持和安全：世界各地的IT專業人員面臨著一場永無止境的戰斗，以避免因密碼請求、訪問規定和票證更新請求等簡單的例行問題而被埋在幫助臺票證中。有了智能流程自動化，AI聊天機器人可以處理許多IT支持請求并診斷常見問題，它可以觸發RPA機器人重置密碼、提供訪問權限和更新幫助臺票證，所有這些都在企業的IT合規協議內運行。IT系統中斷和惡意攻擊是業務連續性的主要威脅。AI技術可以用作第一道防線，實時監控系統狀態和用戶行為，以發現任何潛在問題、異常數據訪問或可疑活動-為人類行動提供警報，并觸發安全協議以保護關鍵基礎設施。

雙行道 - AI受益于RPA

正如前面幾節所述，AI極大地提升了RPA軟件的功能。隨著AI的加入，RPA機器人的有效性范圍成倍增加，機器人演變成更接近數字工作者的東西，能夠做出決策，并著眼于自我改進。

但認為收益只從AI流向RPA的想法是錯誤的，以下僅是RPA如何提供關鍵支持功能以使AI更順暢工作的部分示例：

AI訓練數據：RPA機器人可以快速收集、清理、標準化和標記來自多個系統的訓練數據，以支持AI系統及其決策能力，這節省了大量手動準備數據的時間。

連接遺留系統：RPA可以將遺留系統與可能缺少連接器或API來訪問較舊技術的較新AI工具集成。

可理解性：AI圈子里的熱點話題之一是黑箱AI，即決策透明度。RPA機器人可以跟蹤AI模型采取的步驟，并解釋它是如何得出特定結論的。

人在回路中(HITL)：RPA機器人可以被編程為AI采取行動的關鍵決策的安全網-特別是標記潛在可疑的AI輸出，供人類審查，例如，如果AI批準了對信用記錄較差的客戶的貸款，則設置為審查貸款申請的遵守規則的RPA軟件可能會將其標記為不合規(且有風險)。通過對可疑的AI輸出請求人工審查、批準或異常處理，RPA機器人幫助將自動化和AI結合在一起。

監控AI性能：RPA機器人可以跟蹤AI系統的性能，觀察錯誤或偏差是否悄悄進入，并標記數據問題。AI系統根據它們所訓練的數據做出決策。有時，如果AI從數據中學習的數據發生變化，錯誤或偏見可能會隨著時間的推移悄悄進入AI的邏輯。可以對RPA機器人進行編程，以持續測試和跟蹤AI的工作情況。

總之，RPA軟件可以增強、指導和監控AI技術，最終將其轉變為智能流程自動化解決方案。

智能自動化成功的秘訣

AI和RPA的結合所帶來的業務優勢是毋庸置疑的，然而，要最大化自動化投資的ROI，并釋放隱藏在企業流程中的所有價值機會，需要整體中的第三個參與者 - 流程智能。

流程智能將詳細的流程挖掘洞察與標準化的流程知識相結合，為AI提供了解、優化和自動化端到端流程的語言和學習材料。

Process Intelligence Graph跨企業的每個應用程序、業務功能和生態系統中的位置生成企業的流程的“數字孿生”，它提供實時的、數據驅動的洞察，以了解企業的實際工作方式以及流程如何交互。

如果AI實施僅與提供給它的數據一樣強大，則Process Intelligence Graph確保了一個理想的、不斷發展的數據基礎，AI系統可以從中協調和激活RPA機器人。