在優秀的論文《從機器人流程自動化到智慧流程自動化》（Chakraborti，2020 年）中，作者考慮了在過去十年中， 機器人流程自動化 （RPA） 如何以引人入勝的方式推動業務流程效率。 然而，他認為我們現在正處於這種技術趨勢的「拐點」，智慧自動化正在成為RPA的邏輯進展。
Chakraborti引用了智慧流程自動化的新範式，該範式將業務流程自動化與機器學習（ML），人工智慧（AI）和客戶數據相結合。
RPA是智慧自動化的另一個關鍵組成部分。 這兩個概念交織在一起，以至於對於智慧流程自動化從哪裡開始，機器人流程自動化在哪裡結束，存在相當程度的混淆。
本文將探討這兩個學科的差異和共性，並展示它們的交叉和重疊之處。 我們還將分享一些智慧自動化範例以及行業用例。
什麼是機器人過程自動化？
機器人流程自動化 （RPA ） 是指一組支援各種業務流程自動化 （BPA） 目標的技術。 我們可以將業務流程定義為一組交付組織目標的任務。 例如，業務流程可以像對貸款申請運行信用檢查一樣簡單。
信用檢查所需的步驟包括從內部檔中提取客戶姓名，向信用機構提出請求，然後將結果反饋到內部系統。 在傳統的商業環境中，這些任務是手動處理的。 但是，業務流程自動化使用機器人來完成這些任務，因此稱為機器人流程自動化。
RPA 任務需要基於規則且可預測。 他們需要明確定義的觸發器、輸入和輸出。 因此，異常處理可能會拋棄它們。 異常或特殊情況（或任何需要即時思考的事情）都不是 RPA 可以處理的任務。 當然，這並不是說異常處理在RPA開發中是一個陌生的概念。
在許多情況下，機器人由於安全許可權問題或數據不完整而無法完成任務。 開發人員可以圍繞這些異常進行構建。 例如，假設您創建一個 RPA 流程以將發票數據傳輸到資料庫，但資料庫已關閉。 您可以指示機器人以特定的時間間隔繼續嘗試，直到它與資料庫連接。 但是，一旦達到最大嘗試次數，它將引發業務異常，以便手動工作人員可以糾正這種情況。
我們上面描述的是一個簡單的場景。 但是，您可能需要探索智慧流程自動化，以構建更具彈性和更強大的流程，以獨立處理異常。
要更深入地瞭解該主題，請閱讀我們的 機器人流程自動化 （RPA） 完整指南。
什麼是智慧過程自動化 （IPA）？
智慧流程自動化是指幫助企業自動化現有工作流程和流程的技術組合。 早在2017年，麥肯錫就強調了智慧自動化的好處。 這家諮詢公司廣為流傳的論文《智慧 流程自動化：下一代運營模式的核心引擎》概述了五項核心技術，這些技術共同使智慧自動化成為可能。
它們是：
1. 機器人流程自動化 （RPA）：
一套工具，可執行可預測、重複和定義明確的任務，這些任務傳統上是人類工人的領域
2. 機器學習和高級分析：
經過訓練的高級演算法可以在龐大的歷史數據集中找到模式，因此它們可以以人類研究人員無法實現的速度和準確性提供見解和預測。
3. 自然語言產生器 （NLG）
正如ChatGPT和Pi等工具的成功所證明的那樣，自然語言生成器可以生成文本和其他創意，以促進人與技術之間的交流。
4. 智慧工作流程：
一種業務流程軟體，用於管理人與機器之間的工作流程，確保順利交付、跟蹤和報告。
5. 認知代理：
智慧聊天機器人，它使用ML和NLP的組合來提供自動化的客戶服務代表，減輕服務人員的負擔，並且在某些情況下，擅長銷售和了解客戶。
上面列出的技術是構成IPA解決方案的基本構建塊。 雖然暗示，我們還會將 計算機視覺技術（CVT） 添加到構成IPA技術的工具清單中。
RPA和IPA之間的相似之處
雖然RPA和IPA是不同的技術類別，但它們具有相當程度的交叉。 以下是 RPA 和 IPA 之間的一些相似之處。
1. 它們都是自動化工具
RPA和IPA之間最明顯的聯繫是，這兩種工具的存在都是為了自動化業務流程。 雖然每個解決方案都採用自己的方法並使用不同類型的技術來實現其目標，但從本質上講，它們的精神是處理人類傳統上執行的任務，並找到更高效、更具成本效益、更準確地完成這些任務的方法。
2. RPA 是 IPA 的核心部分
兩種技術之間的另一個重要相似之處是RPA是IPA的核心元件。 雖然機器學習和其他模仿人類認知的技術是 IPA 的關鍵部分，但自動化是建立在 RPA 的基礎上的。
3. RPA 和 IPA 具有相似的好處
RPA 和 IPA 還具有許多相同的業務優勢。 例如，它們幫助企業降低成本、節省時間、提高生產力、提高員工工作滿意度、滿足合規性標準、改善服務並減少人為錯誤。
RPA和IPA的區別
雖然 RPA 和 IPA 有許多共同點，但您需要瞭解一些差異點。
#1. 可擴展性
雖然 RPA 擅長自動化離散任務，但編排複雜的工作流或處理非結構化數據是一項常見的挑戰。 IPA 提供了多種工具，可説明解決擴展瓶頸，例如非結構化數據或決策。
#2. 實時學習和適應
RPA 是採用可預測的分步路徑的任務的完美解決方案。 根據定義，它遵循說明。 另一方面，由於ML等功能，IPA可以實時學習和適應。
#3. 情報
智慧很難定義。 然而，我們都明白，人類思維使用各種工具，如邏輯、推理、學習、計劃和解決問題，根據資訊生成答案或預測。
RPA工具可以處理資訊，但只能通過一組嚴格的規則來處理。 基本上，它使用 if/then/else 邏輯來處理業務流程。 實際上，RPA模仿人類的認知，但只是因為它被賦予了地圖。
另一方面，智慧自動化以更接近人類認知的方式處理數據。 由於智慧自動化工具使用 AI，因此它們可以超出遵循指令的範圍，並適應和調整不斷變化的環境、非結構化數據以及其他可能難倒 RPA 工具的特殊因素。
#4. 處理非結構化數據
RPA 可幫助團隊處理確定性任務。 因此，它依賴於可預測的輸入，例如結構化數據。 但是，在處理非結構化數據或任何超出保留範圍的資訊時，我們達到了RPA工具的上限。
處理結構化數據通常落在體力勞動者身上。 因為涉及相當多的決策和解釋，所以使用人類認知是有意義的。 然而，智慧自動化可以處理非結構化數據，這要歸功於它使用了機器學習等人工智慧技術。
值得注意的是，RPA工具可用於將非結構化數據轉換為結構化數據。 例如，使用自然語言處理 （NLP） 或光學字元識別 （OCR） 工具有助於將這些資料轉換為 RPA 可以使用的內容。 但是，非結構化數據的性質使此過程變得複雜，並且需要創建多個能夠處理作業的範本。 這種現實可能會導致 RPA 解決方案中的擴展問題。
#5. RPA更具成本效益
雖然IA工具的範圍比RPA軟體更廣泛，但這些額外的功能是有代價的。 自動化工具最吸引人的方面之一是它們經過驗證的成本節約。 但是，考慮到它們的相對價格標籤，RPA軟體更容易被大多數市場使用。
智慧自動化是一種更靈活的解決方案，可以在更廣泛的環境中工作。 然而，並非每個企業都有複雜的自動化要求。 根據您需要自動化的業務流程範圍，RPA 解決方案可以提供您需要的一切。
#6. RPA 實施速度更快
智慧自動化工具為廣泛的問題提供解決方案。 但是，當涉及到快速實施時間時，這種複雜性變得略有負面影響。 RPA工具更簡單，因此實施成本更低，耗時更少。 對於面臨跨業務實現數位化轉型壓力的領導者來說，RPA 解決方案可以提供更快的價值創造途徑。
#7. 國際音標工具的學習曲線更陡峭
同樣，這些工具的相對複雜性會產生優點和缺點。 從本質上講，採用IPA工具需要機器學習等高度技術功能。
非技術團隊仍有希望。 智慧自動化諮詢公司可以完成大部分繁重的工作和流程設計。 更重要的是，IA工具正變得越來越使用者友好。
智慧過程自動化範例和行業用例
根據研究， 2023年將產生 120 澤位元組的數據。 每年，全球產生的數據量都會增加約20%至25%。 根據麻省理工學院斯隆分校的數據， 這些數據中約有80%是非結構化的。 雖然RPA工具允許公司對結構化數據做很多事情，但很明顯，文本，音訊，視頻，電子郵件，社交媒體內容，伺服器日誌，感測器日誌和衛星圖像可以提供非凡的機會。
瞭解智慧業務自動化功能的最佳方式是通過實際的實際範例和用例。 以下是智慧自動化技術在特定行業中提供説明的一些方式。
1. 客戶服務
近年來，對客戶服務的期望急劇增長。 現代消費者需要始終在線的、高度個人化的自助服務選項。 智慧自動化可幫助企業提供預期水準的定製護理，而無需與人工相關的高開銷。
由自然語言處理器提供支援並連接到客戶關係管理 （CRM） 平臺的聊天機器人可以提供出色的客戶體驗。 當與自動化電子郵件處理、預測分析和情緒分析相結合時，企業可以獲得全渠道關懷，以預測問題並説明提高客戶保留率。
2. 醫療保健
醫療保健一直是智慧自動化的重要採用者。 全球健康情況不佳意味著醫院越來越忙，許多醫院在壓力下吱吱作響。 預算緊張和員工過度勞累凸顯了提高運營效率的需求，尤其是在患者登記、保險處理、日程安排、計費等管理任務中。
3. 金融
金融業理所當然地贏得了處於尖端技術前沿的聲譽。 作為RPA技術的早期採用者，該行業一直在尋找提高效率和滿足監管負擔的方法。 智慧自動化在整個金融領域使用，以幫助進行欺詐檢測和合規。 然而，該技術也有助於運營，越來越多地簡化貸款申請的決策等等。 此外，它還可以自動化軟體 測試，説明金融機構創建定製軟體。
4. 製造
近年來，由於瓶頸、通貨膨脹和一般生活成本危機，公眾對供應鏈問題的認識有所提高。 隨著購買偏好的演變和業務動態的變化，製造商必須接受數字化轉型。 這一現實在新興工業化國家或發展中國家尤為突出。
RPA和IPA可以幫助這些領域的企業彌合差距，並改善整個價值鏈的流程和組織。 自動化生產訂單、理解和適應不斷變化的客戶偏好、改善物流和減少浪費只是可以從人工智慧工具中受益的幾個領域。
智慧流程自動化和超自動化是一樣的嗎？
雖然許多專家可以互換使用智能過程自動化和 超自動化 ，但它們是不同的概念。 這種混亂是可以理解的。 這兩個學科都處於通過使用人工智慧和其他相關技術實現IT和業務流程自動化的最前沿。 但是，瞭解兩者之間的差異至關重要。
如上所述，智慧流程自動化混合使用人工智慧、機器學習、計算機視覺、認知、自然語言處理等技術，當然還有 RPA。
另一方面，超自動化是一種尋求自動化盡可能多的業務流程的哲學或方法。
大部分混淆源於IPA是超自動化方法的一部分。 然而，超自動化是IA的一個更複雜、更加速的版本，範圍要大得多。 超自動化不是處理固定的流程或任務，而是跨平臺和技術工作，以最大限度地提高業務效率。
IPA 和 RPA 相交和彙聚的地方
我們花了本文的大部分時間剖析 IPA 和 RPA 的相對優點。 雖然區分這些自動化技術很有用，但將它們視為對抗性或競爭性工具並不完全正確。 瞭解其功能的最佳方式是作為免費的自動化工具。
兩個工具相交的點有很多。
#1. IPA 作為 RPA 局限性的解決方案
在論文《 如何在人工智慧時代競爭 》（Mohanty和Vyas，2018）中，作者指出“RPA機器人會完全按照你告訴它們的事情去做，這是他們最大的優勢，但也是他們最大的弱點。 這種情緒強調了關於RPA邊界的一個關鍵點：正如它的廣泛採用所證明的那樣，它是信息時代必不可少的工具;但是，非結構化數據和不可預測的場景意味著企業無法為每項任務採用 RPA 解決方案。
機器學習可以幫助擴展 RPA 的功能，尤其是在兩個主要領域。 它們是：
1. 處理非結構化數據
2. 打開高階決策的大門
就目前情況而言，RPA 工具無法實現上述功能。 然而，當人工智慧得到增強時，自動化可以提升到一個新的水準。
#2. 作為 IPA 或超自動化實施的墊腳石
人們很容易將 RPA、IPA 和超自動化視為一個連續體。 然而，這可能是對這個問題的稍微過於簡單化。 事實上，任何包含IPA或超自動化的複雜自動化系統都將嚴重依賴RPA。 因此，在這些高級場景中，RPA 工具仍然是相關且必要的。
這個論點更有力的地方是在實現的背景下。 通往超自動化的道路需要對哪些任務可以自動化進行大量研究。 從 RPA 開始，為可以自動化的任務類型奠定了堅實的基礎。 它允許企業構建和測試自動化工作流程，最終可以使用IPA進行擴展和增強。
超自動化是一種涉及自動化任何可能的方法。 這看起來會因企業而異。 在一些公司內部，它可能涉及RPA，這在很大程度上是由人工智慧協助的;在其他情況下，它可以是一個成熟的、全面的自動化機器，只需最少的人力投入。
#3. 預測分析和決策
RPA 根據特定的觸發器或輸入執行定義的任務。 當我們考慮IPA的一些優勢時，如情感分析，自然語言處理，計算機視覺技術和ML功能，很明顯，該技術將能夠處理大量混亂的數據，並將其轉化為結構化資訊，可以作為這些觸發器或輸入。
這裡的可能性是驚人的。 正如我們在醫療行業看到的那樣，研究表明， 人工智慧在乳房 X 線攝影篩查中的表現優於放射科醫生。 準確做出這些預測需要多年的經驗和領域專業知識，當有人退休或離開時，這些經驗和專業知識會離開企業。 人工智慧增強的RPA可以説明克服這種經驗差距。
雖然乳房 X 線攝影篩查的例子引人注目，但 RPA 和 IPA 的好處可以應用於其他幾個需要高品質認知或決策的業務管理場景。 一旦做出這些決策，它們就可以通過RPA觸發下游行動，為廣泛的企業帶來令人難以置信的生產力水準。
五大智慧自動化工具
市場上有幾家智慧自動化供應商。 每種方法都提供了不同技術、方法和價格的獨特組合。 讓我們探索一下IA領域的五大人物。
#1. 扎普泰斯特
ZAPTEST 是一種端到端、全棧、智慧自動化解決方案，為軟體自動化和機器人過程自動化提供最先進的超自動化工具。它混合使用電腦視覺技術和RPA來説明用戶發現和自動化前端和後端辦公任務。該平臺具有出色的功能，例如 OCR 和可靠的分析工具。它還具有無代碼功能，免費版和企業版，任何應用程式的跨平臺/跨瀏覽器自動化，無限許可證和全職ZAP專家作為客戶團隊的一部分工作（在其企業版內）
#2. 面向業務自動化的 IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak 是一個模組化、混合雲、智慧自動化解決方案。 這個端到端業務自動化平臺具有多種功能，包括工作流自動化、文檔處理、流程挖掘和決策管理功能。 它還包括低代碼和無程式碼工具以及良好的客戶支援。
#3. UiPath業務自動化平臺
UiPath通過智慧業務自動化增強了其RPA產品。 該平臺使用計算機視覺技術和無人值守機器人（用他們的話說，「機器人管理機器人」）來實現這些目標。 他們還使用認知增強來理解語言和非結構化數據。 UiPath Business Automation Platform 與 IBM、Google 和 Microsoft 等供應商的第三方認知服務集成。
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud是另一個具有IA功能的基於雲的智慧自動化平臺。 該公司還提供智慧自動化服務，以幫助團隊處理實施和維護。 除了智能機器人流程自動化工具外，Blue Prism Cloud 還提供無代碼、拖放式設計工作室和控制室（工作流自動化編排功能）。
#5. Microsoft電源自動化
Microsoft Power Automate（以前稱為Microsoft Flow）是另一種基於雲的無代碼智慧自動化解決方案。 該軟體包提供了一個名為 AI Builder 的功能，該功能使用者友好、可擴展且易於連接。 Microsoft對ChatGPT的高度宣傳的100億美元投資意味著它提供了自然語言處理功能以及點擊介面，允許非技術團隊構建智慧機器人流程自動化工作流程。
結語
RPA 和 IPA 是不同的技術。 但是，它們非常讚美。 這兩種工具的真正力量在於它們不僅能夠增強人類工人的能力，而且能夠相互增強。 正如許多智慧自動化範例所表明的那樣，IA支援的大部分核心工作都可以由數位工作者和機器人執行。 成功的自動化需要分解和理解現有的工作流程。 RPA可以解釋很多這些組成部分。
我們站在工作世界激動人心的時代的門檻上，人工智慧可以補充人類的認知能力。 數字化轉型理所當然地成為發達國家和發展中國家企業的優先事項。 採用 IPA 和 RPA 工具將成為這些轉變的核心部分，從而實現難以想像的生產力。
