機器人過程自動化已在許多不同行業(yè)引起了廣泛關(guān)注。隨著企業(yè)專注于數(shù)字創(chuàng)新，重復(fù)性任務(wù)的自動化，以提高效率的同時減少人為錯誤，是智能自動化最有吸引力的點。因為機器人不會疲倦，不會感到無聊，并且會準確地執(zhí)行任務(wù)，以幫助他們的人類同行提高生產(chǎn)率，讓員工可以騰出更多的精力來專注于高階任務(wù)。除了簡單的RPA之外，還可以通過將機器學習和人工智能與機器人過程自動化相結(jié)合起來實現(xiàn)智能自動化，以實現(xiàn)重復(fù)性任務(wù)的自動化，并增加類似人類的感知和預(yù)測。

　　RPA和人工智能之間的區(qū)別

從設(shè)計上講，RPA并非旨在復(fù)制類人智力。通常，它只是為了模仿人類的基本活動而設(shè)計的。換句話說，RPA并非模仿人類行為，而是模仿人類行為。行為意味著在一系列可能的選項中做出明智的選擇，而動作只是運動或流程執(zhí)行。RPA流程通常由可狹窄定義的預(yù)定義業(yè)務(wù)規(guī)則驅(qū)動，因此RPA處理模棱兩可或復(fù)雜環(huán)境的能力有限。

人工智能，在另一方面，是人類智能的由機器仿真需要的可能的輸入和結(jié)果具有更廣譜。人工智能既是智能決策的機制，也是人類行為的模擬。同時，機器學習是人工智能必不可少的墊腳石，它有助于演繹分析和預(yù)測性決策，越來越接近人類可以預(yù)期的結(jié)果。

IEEE標準協(xié)會于2017年6月發(fā)布了其《IEEE智能過程自動化術(shù)語和概念指南》。其中，機器人過程自動化定義為：

“使用業(yè)務(wù)規(guī)則和預(yù)定義的活動編排以在一個或多個不相關(guān)的軟件系統(tǒng)中完成流程，活動，交易和任務(wù)的組合的自治執(zhí)行的預(yù)配置軟件實例，以通過人工異常管理交付結(jié)果或服務(wù)?！?/p>

換句話說，RPA只是一個系統(tǒng)，它可以重復(fù)執(zhí)行定義的一組任務(wù)而不會失敗，因為它已針對該任務(wù)進行了專門編程。 但是它無法應(yīng)用學習功能來提高自身或使其技能適應(yīng)不同的情況，這就是機器學習和人工智能為構(gòu)建更多智能系統(tǒng)做出越來越多貢獻的原因。

　　流程驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動

智能自動化是一個術(shù)語，可以應(yīng)用到自動化輔助工作流連續(xù)體的更復(fù)雜的一端，該連續(xù)體包括機器人桌面自動化，機器人過程自動化，機器學習和人工智能。根據(jù)業(yè)務(wù)類型的不同，公司通常會采用一種或多種自動化類型來提高效率和效果。當您從流程驅(qū)動的自動化向適應(yīng)性更強的數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化邁進時，培訓數(shù)據(jù)，技術(shù)開發(fā)，基礎(chǔ)架構(gòu)和專業(yè)知識的形式會產(chǎn)生額外的成本。但是，在其他洞察力和財務(wù)影響方面的潛在收益可以大大放大。

為了保持競爭力和效率，企業(yè)現(xiàn)在必須考慮將機器學習和人工智能添加到傳統(tǒng)RP中，以實現(xiàn)智能自動化。

　　智能自動化依賴于數(shù)據(jù)完整性

在智能自動化框架中，培訓數(shù)據(jù)是其他所有要素所依賴的中心組件。在諸如自動駕駛和醫(yī)療保健之類的行業(yè)中，AI / ML做出的決策可能會產(chǎn)生嚴重影響，因此告知這些決策類型的培訓數(shù)據(jù)的準確性至關(guān)重要。隨著利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的現(xiàn)代AI和機器學習模型的準確性朝著100%的方向發(fā)展，這些引擎比以往任何時候都更加自主地工作，無需人工干預(yù)即可做出決策。訓練數(shù)據(jù)的微小差異或不準確會產(chǎn)生戲劇性和意想不到的影響。因此，隨著人們開始依靠智能機做出的復(fù)雜任務(wù)決定，數(shù)據(jù)完整性和準確性變得越來越重要。

　　準確的ML模型需要準確的訓練數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)完整性涉及從代表性的源數(shù)據(jù)開始，然后在訓練，測試和部署機器學習模型之前準確地標記該數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準備，功能工程，建模和驗證的迭代工作流是標準的Data Science手冊。

任何數(shù)據(jù)科學家都將解釋說，正確標記培訓數(shù)據(jù)的可用性可能是其食譜中最重要的組成部分?！芭K”數(shù)據(jù)的示例包括丟失，有偏差和離群的數(shù)據(jù)，或僅代表不代表要在生產(chǎn)中處理的未來數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。特征工程也是機器學習過程中的重要步驟，即選擇可能在通知給定模型的預(yù)測準確性方面最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)特征。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，參數(shù)彼此堆疊，正確識別每次迭代中的關(guān)鍵特征對于模型構(gòu)建練習的成功至關(guān)重要。訓練數(shù)據(jù)不足會導(dǎo)致選擇或加權(quán)錯誤的特征，

例如，對于檢測MRI圖像中特定器官的模型，從特定的MRI機器中選擇代表性的訓練圖像，然后為每個器官準確地隔離感興趣的特定區(qū)域的相關(guān)邊界，將比僅使用這些器官的照片產(chǎn)生更好的檢測結(jié)果。來自公共資源。在使用光學字符識別從發(fā)票中以編程方式提取相關(guān)信息的應(yīng)付款系統(tǒng)中，可以看到另一個示例。必須將每個發(fā)票中的關(guān)鍵字段與不同類型的發(fā)票的主體準確區(qū)分開，以創(chuàng)建有效且準確的模型。如果這些項目的標簽不完整或不正確，則會影響所得模型的準確性。

　　偏見問題

當前的AI和機器學習模型與人類智能有所不同，部分原因是它們完全依賴于其初始訓練數(shù)據(jù)，并且通常不具有自動遞歸機制來吸收和處理新數(shù)據(jù)以進行課程校正。這意味著在訓練過程中引入的平衡不佳的數(shù)據(jù)可能會隨著時間的推移引起意想不到的偏差，并可能產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。當大量的偏差引入系統(tǒng)時，就很難依靠這些系統(tǒng)做出的決策。

　　良好的數(shù)據(jù)注釋可帶來高質(zhì)量的智能RPA

準確的培訓數(shù)據(jù)是大多數(shù)成功的數(shù)據(jù)科學項目的基礎(chǔ)。BasicAI為許多不同行業(yè)的企業(yè)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)注釋服務(wù)，這是我們大多數(shù)客戶對話中聽到的中心主題。借助準確的數(shù)據(jù)注釋，機器學習模型和AI模型可以做出越來越準確的決策，并且與RPA業(yè)務(wù)的基本流程結(jié)合使用時，可以實現(xiàn)真正的智能自動化。

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