干货丨一文看懂RPA+AI的应用原理与案例场景实现智能自动化之关键驱动丨

实现智能自动化之关键驱动丨一文看懂RPA+AI的应用原理与案例场景

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眼下，将AI（人工智能）与RPA（机器人流程自动化）用作提高效率和生产力并实现智能自动化，已成为众多企业的共识与愿景。
注入了RPA与AI的业务流程不仅扩大了自动化的机会，而且使企业可以利用手头的所有数据制定相关的业务决策。
AI如何协助RPA机器人向更加智能化迈进
AI结合RPA使用可使流程机器人变得更“聪明” ，并使更多业务流程实现自动化。
AI可从人类行为中学习，随着时间的累积，利用这种学习而使自己变得更好。例如，围棋高手“阿法狗”（Alphago）就是一个很好的例子，机器人通过自己去看数万场棋局，然后学习经验并且优化自己，最终在棋类领域获得冠军。
AI机器人也正在进入模仿人类决策和预测结果的领域，具有预测欺诈，检测异常和分析风险的潜力。随着为机器人提供动力的AI技术的数量不断增加，它们为用户和企业带来的价值也将越来越大。
在读取和处理数据领域， AI应用广泛。此类数据通常存在于商业文档、电子邮件、图像、语音和文本中，主要依靠人类手动筛选和处理。 AI无需人工干预即可处理智能文档处理。
AI发挥积极作用的另一个领域则是帮助人们分析数据并提供有价值的见解。 AI实时分析可以提供预测性和规范性数据点，以发现流程中的故障并在为时已晚之前“自我修复” 。
连接AI能力的高级连接器
RPA机器人最初是基于流程的自动化工具，遵循固定的规则进行操作，并且只能处理标准化格式。 RPA本身能力有限，需要用AI增强。
RPA要成为高级连接器，必须要攻克一个挑战，那就是对非结构化数据的掌控。不同业务系统之间的数据，通常只有20%是可以直接利用的结构化数据（例如表格数据库等），剩下80%都是非结构化数据。这一部分，现在仍缺少较好的解决方案。
AI则具备这样的能力。 AI好比具备“头脑能力” ，可以把非结构化的数据，如图片、声音、文字等转换成结构化数据，然后交给具备“手脚能力”的RPA去操作。这样RPA就能处理剩下80%的数据。
将AI的一些智能化功能，分装到RPA连接器里能解决很多实际业务场景中的很多问题。比如扫描发票、身份证等非常标准的文档，直接调用AI相关插件即可实现。
由AI驱动的RPA机器人可以从复杂的文档或图像中读取和处理结构化和非结构化数据。借助自然语言处理（NLP）等AI技术，机器人可以理解人类语言的情感和情境。通过从人类的纠正中学习，机器人可以随着时间的推移而改进，从而提高了整个过程的生产率。
AI使传统的自动化变得更具弹性，使机器人能够适应流程或组件（如UI和文档格式）的细微变化，并随着时间的推移不断改进。此外， AI可以带来更好的投资回报率——重新定义可通过自动化计划完成的工作。
结合AI能力的RPA连接器应用场景
应用场景1：界面识别
需要识别出软件里有多少界面元素，一般的RPA软件都能做到。
但有些软件不在本地操作系统里运行，而是运行在远程计算机。这种情况下，就可以运用AI识别界面。
通过深度学习模型去训练，在模型里，只要按下一个键，机器人就能自动识别，把虚拟机里的基本元素，如输入框、按钮、标签等用绿色识别框标记。不仅可以识别带文字的元素，针对没有填内容的空白输入框，也能准确识别。
应用场景2：订单管理
某航运公司传统的客户查询数量非常庞大。其现有的员工只能及时处理大约30％的查询。
通过使用基于AI的RPA实施解决方案，公司能够端到端自动化其查询管理流程。从收件箱提取传入的查询后，自定义NLP模型将分析客户查询的上下文并提取数据，例如来源、目的地、重量和物料。有了这些基本参数，机器人将自动生成响应并向客户发送例如运输标签或成本估算的电子邮件。
应用场景3：合同识别
财务领域经常要识别和处理合同，从合同正文里提取关键信息较为麻烦，因为合同没有标准格式，比如甲乙方的位置、合同金额、到期时间等。
用RPA产生的AI能力进行训练，能在合同扫描件里提取出所需要的总金额、账期、供应商等关键信息，然后用RPA把这些信息送到财务，给财务提供一个成本的管理依据。