AI赋能拒绝空谈,RPA与AI深度结合案例场景

RPA技术起源于20世纪90年代早期,RPA的应用在过去几年里实现了爆炸式增长,很多大型金融服务机构均在运行RPA程序 通过利用RPA,企业能够运用软件机器人替代过去需要人工操作的计算机活动。RPA能够打开电子表和数据库、在程序之间拷贝数据、比较信息资料以及执行其他日常任务。

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RPA技术起源于20世纪90年代早期,RPA的应用在过去几年里实现了爆炸式增长,很多大型金融服务机构均在运行RPA程序

通过利用RPA,企业能够运用软件机器人替代过去需要人工操作的计算机活动。RPA能够打开电子表和数据库、在程序之间拷贝数据、比较信息资料以及执行其他日常任务。

 

与人类相比,RPA能够全天候运行、极少犯错、接受新任务、易于监控且运行速度是人类的五倍。

但是,与此同时,RPA具有局限性。RPA的缺陷在于软件机器人只会遵守规则,不会学习或改进。当规则与现实冲突或发生异常事件时,需要人工干预。

随着科技的发展,在当今21世纪,AI技术取得了一系列突破性的进展,AI+RPA的模式也注定成为今后RPA工具的发展方向。

 

AI技术的优势在于,通过一整套算法,加上大量的样本数据的训练后,能够执行需要人类智慧完成的任务,如视觉感知、语义识别、智能翻译、智能对话、语音识别等。因此,在现有的RPA工具中接入AI技术,将RPA与AI和其他数字自动化工具结合,就能够克服现有的局限性。

 

RPA与AI技术高度互补,相当于大脑和肌肉的关系,RPA将简单重复的工作自动化,并且为AI提供大量的数据,而AI根据RPA提供的数据进行深度学习并且改善RPA流程。AI技术为RPA插上了翅膀,两者结合之后,必定会产生更加广阔的应用空间。

RPA软件机器人需要流程具有明确规则,并且需要预先设定规则,根据规则来执行任务。举个例子:假设汽车进行无人驾驶时,如果要从家开到公司,需要设定好行驶线路,然后汽车根据规划好的线路行驶。一旦行驶的途中发生了道路拥堵,这时就需要汽车具备AI能力,智能计算出避免拥堵的线路,从其它线路来行驶到公司。所以当RPA与AI相结合后,会更加智能,也可以完成需要认知决策的任务。

 

RPA+NLP案例

NLP自然语言处理,是人工智能(AI)的一个子领域,使计算机拥有处理人类语言的能力,让计算机能够理解并使用人类的语言。当RPA与NLP结合后,可以针对大型文本的文本摘要获取,然后填入到系统里。

 

某保险公司业务老师,每天都需要登录发布保险相关法律法规的网站,打开法律法规页面,点击每一个更新的文章,并提取出文章里关键的信息,填写到整理的表格里,然后发邮件给业务老师,其中提取文章里的关键信息摘要就是利用NLP对文章的语义理解能力。

在运用RPA之前,每天业务老师要花费半天时间来仔细阅读每一篇文章,并对比之前整理的法律规则,提炼出需要收集的信息。使用RPA+AI技术结合后,机器人只需要10分钟就可以完成所有的工作,而且机器人可以每天多次登录网站进行信息提取,结果反馈更加及时高效。

本文作者:艺赛旗技术总监 江峰  RPA咨询顾问 陆培骏本文来源:艺赛旗软件公众号(ID:i_search2011)

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