使用人工智能，优化机器人流程自动化的价值_6页_414kb

报告摘要

使用人工智能优化机器人流程自动化的价值总结

核心内容

机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）的结合正在推动认知自动化的快速发展，为企业提供更高效、智能的业务流程自动化解决方案。RPA 通过模拟人类操作，能够显著提高重复性任务的效率，而 AI 的引入则解决了传统 RPA 在处理非结构化数据、适应变化规则以及生成洞察方面的局限，从而释放了更大的附加价值。

主要观点

RPA 的现状与优势：RPA 已广泛应用于 IT、财务、采购、人力资源等领域的后台流程，能够以较低成本快速部署，提升效率 30% 到 50%。
AI 的补充作用：AI 技术在数据捕获、模式识别、决策支持等方面的能力，使 RPA 能够处理更复杂的任务，如非结构化文档解析、动态规则管理以及流程洞察生成。
结合 RPA 与 AI 的价值：这种结合不仅扩展了 RPA 的应用范围，还提高了现有自动化流程的效率和智能化水平，推动了认知自动化的兴起。

关键信息

当前 RPA 应用

RPA 支持多个应用的复杂嵌套式例程，通过 GUI 或 API 与系统交互。
常见应用包括帮助热线、HR 问询、财务发票处理等。
RPA 在结构化数据处理和基于逻辑规则的流程中表现优异。

面临的挑战

非结构化数据处理：难以自动提取非数字流程输入中的关键信息。
规则灵活性：传统 RPA 需要硬编码规则，难以适应频繁变化的业务逻辑。
流程洞察生成：RPA 工具虽可捕获事务数据，但缺乏对这些数据的深入分析能力。
上下文理解：机器人在处理任务时缺乏对上游指令的上下文理解能力。

AI 如何应对挑战

非结构化数据转换：AI 技术如 IBM Datacap 和 Watson Explorer 可以自动识别和提取非结构化文档中的关键字段。
动态规则管理：IBM Watson Policy Management Library（WPML）允许业务人员通过自然语言定义和修改规则，无需编程。
流程洞察与优化：Watson Analytics 可以分析 RPA 运行数据，识别常见错误并优化流程。
智能任务触发：AI 能够监控业务流程状态，根据条件逻辑自动触发 RPA 机器人执行任务。

智能自动化的三种模式

机器人流程自动化（RPA）
- 机器人模拟人类操作，通过 GUI 驱动应用，处理结构化数据。
复杂流程自动化（CPA）
- 机器人遵循预定义流程，执行复杂计算，结合 AI 进行持续优化。
智能流程自动化（IPA）
- 机器人具备自主决策和自我修复能力，能够重新设计流程并优化运营。

RPA 与 AI 结合的优势

扩展 RPA 应用范围：将 RPA 应用于之前无法自动化的流程。
提升流程产量：通过 AI 增强现有机器人的智能化水平，提高处理效率。
增强流程质量与一致性：AI 提供更准确的数据处理和决策支持，提升整体运营质量。
实现可审计性：AI 能记录操作和决策，便于追踪和问责。

如何开始认知自动化

企业应建立自动化能力中心，制定认知自动化战略，并提供实施支持。
IBM 提供完整的生命周期服务，包括战略设计、实施、变更管理和监管。

为何选择 IBM

完整生命周期服务：IBM 提供从战略设计到实施的全流程支持。
丰富的认知顾问团队：IBM 拥有 3,000 多名认知顾问，具备行业领先经验。
强大的 AI 集成能力：IBM 提供专有的“集成层”，连接 Watson AI 与 RPA 技术。
成功案例支持：IBM 已为数百家客户成功实施认知自动化工具。
广泛的合作伙伴关系：与 Blue Prism、Automation Anywhere 等主流 RPA 供应商建立了紧密合作关系。

总结

将人工智能与机器人流程自动化相结合，能够有效解决传统 RPA 在处理非结构化数据、适应规则变化和生成业务洞察方面的局限。这种结合不仅提升了自动化流程的效率和智能水平，还推动了认知自动化的广泛应用。IBM 在这一领域提供了成熟的技术和丰富的实践经验，能够帮助企业实现从 RPA 到认知自动化（IPA）的转型，从而在运营成本、效率和创新方面获得显著提升。

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