智能机器人将公司从“照常业务”带到“明天的工作”

愚蠢的机器人是“照常业务”

RPA是迈向自动化的第一步，它擅长基于结构化数据自动化简单的人类任务。在结构化的工作流程序列中，RPA机器人能够做出简单的决策，并且它们是跨多个系统工作的大师，可以搜索，汇总或更新结构化信息。这包括通过从多个外部来源收集数据并增强基本的内部预测报告来自动化业务智能见解的能力，从而更深入地了解业务状况。

“愚蠢的”机器人可以更快地管理此类任务，并且没有错误，他们为人才提供时间专注于“大脑”工作，而不是平凡的重复任务。但是，尽管更快，更有效，更准确地工作是向前迈出的一步，但它仍然“照常业务”。

像明天一样工作的真正障碍是非结构化信息，预计该信息将大大增加数量。根据AIIM对全球领导人的一项调查，受访者表示，他们预计未来五年的数据增长将大规模增长，其中包括未来两年的增长五倍，而其中多达62％的数据将是非结构化的。这是一个问题，尤其是因为70％的全球领导者还声称非结构化的数据是他们启动RPA实施时的致命弱点。

另一个障碍公司面临的是扩展自动化。RPA点技术或“愚蠢”机器人将不允许组织在用例中扩展自动化。

像明天一样工作的智能机器人

这意味着企业必须找到一种方法来自动化涉及非结构化信息的流程，例如文档，记录，电子邮件和短信。根据《福布斯洞察》调查，只有13％的公司表示，他们已经完全自动化的非结构化文本解释。尽管有59％的人表示他们进行了一些自动化来处理关键字提取或情感分析，但仍然有很大的改进空间。

需要的是RPA工具集，该工具集可以识别，分类，阅读和管理半结构化文档，例如发票或非结构化文件，例如合同，电子邮件或文本。组织还需要灵活性来自动化多个业务系统的功能，而无需限制其IT团队和资源。

下一代RPA或智能自动化将汇总RPA并扩展AI功能，使公司能够自动化许多流程，捕获并包括结构化和非结构化数据，以提供更多的业务见解。这使企业能够实现诸如使用数据改善产品和服务之类的目标；在所有应用程序和云环境中提供全面的数据集成；并优化通过更高级别的自动化，包括越来越复杂的业务数据的操作和流程。

智能机器人使用AI来理解非结构化和半结构化数据，使用机器学习等工具集合来处理信息，自然语言处理和情感分析。这些下一代RPA机器人还可以使用高级分析和收集技术，这些技术不仅将丰富的，有见地的数据吸收到业务流程中，而且还可以分析，报告和提供高级指标来完善业务流程并实现定义的基准或战略目标。结果，他们的能力远不止常规任务或简单的决策。

未来的数字劳动力

下一代机器人过程自动化包括或与过程编排，认知文档自动化，高级分析以及移动性和参与技术集成在一起，以提供真正智能的自动化系统。智能自动化是一种数字劳动力，它使用AI来管理许多常规认知工作负载，例如阅读物理文档，分析文本的情感和音调以及与其他信息合成。当这支数字劳动力与企业的人才齐头并进时，人才可以为过程增加背景，倡议，战略性洞察力，创造力和直觉。因此，智能机器人提供了支持高级人类决策的业务见解，从而为组织增添了重要价值。根据埃森哲的一份报告，这种人才的一致性和由智能自动化提供支持的数字劳动力可以将企业的收入增加38％。

借助RPA和AI，企业能够自动化基于角色的简单操作，以在现有系统上进行工作，同时还部署了智能机器人，以解决今天的下一代问题。未来的数字劳动力使公司能够以一种使他们像明天一样工作的方式卸载人类参与任务管理的一层。

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