RPA 和人工智能是两项令人兴奋的创新信息技术应用，处于数字化转型革命的前沿。 这两种技术都在通过增强员工的能力来重塑工作世界，并开创了一个提高生产力的新时代。 不过，虽然 RPA 和人工智能有许多相似之处和交叉点，但它们是截然不同的工具，各有优缺点。
本文将探讨自动化和人工智能之间的区别，并展示它们的应用领域、工作原理以及如何共同帮助现代企业迈向自动化的未来。
RPA 和人工智能的定义
在了解机器人流程自动化（RPA）的应用和用例之前
机器人流程自动化 (RPA)
（RPA）和人工智能（AI）之前，我们应该先了解一下这两个概念的定义。
1.什么是 RPA？
机器人流程自动化（RPA）是一套有助于实现可预测、基于规则的业务流程自动化的技术。
业务工作流程由许多任务组成。 其中一些任务需要人类做出决策和判断。 然而，许多情况都是可重复和可预测的。 RPA 正是用于实现第二类自动化。
今天，我们喜爱和使用的许多软件都是基于规则的。 计算机在快速准确地执行定义明确的指令方面非常出色。 只要我们给他们正确的指令，他们就能坚持不懈地处理信息和执行任务。
RPA 也是如此。 然而，它的优势和对企业的帮助在于将这些相同的功能扩展到不同的应用程序、系统和数据库中。 简而言之，RPA 以人类的方式与各种应用程序进行交互。 它可以模仿人机交互过程中的点击、击键和鼠标移动，并将这些操作记忆为一系列步骤，在触发器或特定条件满足时进行部署。
RPA 技术实例
- 应用程序接口集成
- 跨平台脚本
- 跨应用脚本
- 数字机器人或 “机器人
- 图形用户界面记录工具
- 无代码接口
2.什么是人工智能？
人工智能（AI）是一套模仿人类认知的技术。 这些心理任务包括学习、推理、自我纠正、物体识别、决策和预测。 虽然计算机科学的这一分支早在 20 世纪 50 年代就已出现，但在过去的 10 到 15 年中取得了长足的进步。
人工智能无处不在。 虽然生成式人工智能、无人驾驶汽车以及 Siri 和 Alexa 等虚拟助手占据了头条新闻，但它也为预测性文本、网络安全、欺诈保护、搜索引擎、个性化营销和推荐以及数据分析等更为平淡但实用的应用提供了动力。
我们现在使用的人工智能通常被称为狭义人工智能。 简而言之，它在狭窄的领域内模仿人类智能–例如，Deepmind 的 AlphaGo 或各种语音识别软件。 不过，据预测，未来人工智能将从专业化转向更通用的智能，能够处理更广泛的任务。
人工智能技术实例
- 自然语言处理
- 机器学习
- 深度学习
- 计算机视觉技术
- 预测分析
- 生成式人工智能
3.RPA vs AI vs ML
这些技术之间存在着相当大的混淆，有些人对机器人流程自动化和机器学习之间的关系感到疑惑。
为清楚起见，机器学习（ML）是人工智能的一种。 这项技术利用算法和统计模型在大型数据集中寻找模式。 由此，它可以输出有价值的见解或进行预测。 机器人流程自动化与机器学习的主要区别在于，机器人流程自动化是在明确的指导下进行的，而机器学习则是被放任自流，自行探索处理数据的方法。
当 RPA 工具辅以人工智能时，机器人流程自动化机器学习就成为可能。 因此，当 RPA 和机器学习结合使用时，它们将成为自动化领域最令人兴奋的前景之一。
人工智能和 RPA 的应用
从表面上看，RPA 和人工智能在如何将技术应用于商业环境方面有许多相似之处。 这两种工具都是为了扩展和增强人类员工的能力，让企业实现更高的生产力、准确性和效率。
1.人工智能的应用
人工智能被广泛应用于各行各业，并取得了令人瞩目的成就：
- 预测分析
- 自动驾驶汽车
- 面部识别软件
- 网络安全
- 个性化
- 营销自动化
- 药物设计
- 欺诈检测
- 客户服务聊天机器人
2.RPA 的应用
RPA
RPA 可以执行各种工作，例如
- 客户和员工入职
- 生成报告
- 数据录入和迁移
- 自动化软件测试
- 就业或信用调查
- 申请人跟踪系统
- KYC 自动化
人工智能和 RPA 的这些应用只是冰山一角。 这两项技术已被企业广泛采用，帮助将大量任务自动化，从而提高效率和准确性。
人工智能和 RPA：异同
RPA 和人工智能之间有很多交叉点，但您需要了解其中的一些关键区别。
人工智能和 RPA 有什么区别？
1.发展
考虑人工智能和 RPA 的最佳方式之一是每种软件背后不同的开发流程。
RPA 由流程驱动。 开发人员绘制出想要自动执行的任务，并将这些步骤转化为执行任务的计算机脚本。
人工智能是数据驱动的。 它利用机器学习在大型数据集中寻找模式，经过训练后产生输出。 一旦这些算法运行良好，它们就能接受新的输入并处理新的数据，从而回答问题、做出预测或触发行动。
2.思考与行动
表达人工智能与自动化之间区别的一种方式是比较思考与行动。
RPA 就像一匹忠诚的工作马一样执行任务。 它不需要思考，只需要行动。
相比之下，人工智能使用与人类思维类似的认知过程。 它可以读取电子邮件和其他形式的非结构化数据，以提取意义或发现数据中的模式，从而得出见解甚至预测。 更重要的是，通过使用机器学习，人工智能工具可以不断吸收新信息，从各种场景中学习，并随着时间的推移不断改进。
3.进入障碍
RPA 具有成本效益高、实施速度快、学习曲线浅等特点，因此得到了广泛采用。
相比之下，人工智能技术含量高、训练难度大、成本高，这在很大程度上是由于它依赖于庞大的数据集。
4.在工作环境中的应用
RPA 有多种使用案例，如数据录入、网站搜索和发票处理。 不过，它最适用于步骤非常明确的可预测任务。
另一方面，人工智能可以执行更广泛的任务，如复杂的数据处理、智能决策，甚至内容创作。
人工智能和 RPA 有哪些相似之处？
1.自动机
RPA 和人工智能都能将传统上由人类操作员执行的任务自动化。 虽然它们使用的技术不同，履行职责的方式也各不相同，但它们都减轻了人类工作者的负担。
总之，这两种工具既能替代人力，也能通过将信息技术任务机械化来增强人力。
2. 整合
RPA 和人工智能可以与现有业务系统集成，从而扩展系统功能，提高业务效率，甚至延长传统系统的使用寿命。
3.减少误差
人工智能和 RPA 都是解决人为错误的重要手段。 通过将业务流程机械化，企业可以减少因可预防的错误而造成的金钱和声誉损失、
人工智能和 RPA：优势与劣势
没有一种工具是完美无缺的。 如果您想释放自动化的优势，就必须了解 RPA 和人工智能的优缺点。
1.人工智能的优缺点
让我们来探讨一下人工智能在自动化方面的一些利弊
人工智能的优势
- 能在工作中学习
- 比 RPA 提供更大的灵活性
- 可处理非结构化数据
人工智能的弱点
- 开发成本高
- 实施具有高度技术性
- 需要大量数据集进行训练
2.RPA 的优缺点
让我们来探讨一下 RPA 在自动化方面的一些优缺点
RPA 的优势
- 准确自动执行大批量任务
- 成本效益高
- 快速、易于实施
RPA 的弱点
- 很难扩大规模
- 无法处理非结构化数据
- 仅适用于狭窄的任务
RPA 和人工智能案例研究
要了解任何技术的影响和可能性，最简单的方法也许就是通过案例研究。 在此，我们将介绍 RPA 和人工智能的案例研究，向您展示它们如何帮助您的企业。
1.RPA 案例研究
一家资产超过 1,500 亿美元的美国前 30 强银行在抵押贷款流程上花费了大量工时，包括数据录入、文档处理、数据验证等。 除了人工操作外，这些工作流程还可能出现人为错误。 该银行与安永会计师事务所合作，寻找提高生产力的解决方案。
他们使用的 RPA 解决方案可以无缝集成到现有的 IT 基础设施中，以处理与抵押贷款相关的人工任务。 结果是惊人的，包括效率提高了 2-3 倍，节省了 100 万美元，并彻底消除了错误。
2.RPA 人工智能案例研究
Expion Health 是一家位于马里兰州盖瑟斯堡的医疗成本管理解决方案公司。 他们帮助医疗保险客户提供理赔管理信息，而医疗保险行业的定价浮动和漫天要价是出了名的。 他们的工作流程是人工操作的，保险公司以电子和纸质两种形式发送理赔申请。 以这种方式处理报销申请使他们的团队每天只能处理约 75 份报销申请。
缩短每次索赔的时间是一个问题。 然而，由于数据是非结构化的，典型的 RPA 解决方案无法奏效。 他们需要一种能增强人工智能，特别是光学字符识别和自然语言处理能力的解决方案。
通过实施 RPA + AI 软件，他们将纸质报销单转换成 PDF 文件，提取相关数据，然后将定价信息发送到内部系统。 该解决方案使他们每天处理的报销申请数量增加了 600%。
如何在 RPA 和人工智能之间做出选择？
在 RPA 和人工智能之间做出选择，与其说是两种技术之间的较量，不如说是您需要自动化哪些流程。 当您拥有标准化的工作流程时，RPA 是最佳选择，而人工智能则更适用于情况比较模糊的场景。
因此，更好的问题应该是：”哪些情况最适合 RPA，哪些情况最适合人工智能？
这里最好的方法是考虑你想要自动化的现有工作流程。 将其可视化或绘制成地图，将过程分成几个步骤。 让我们举几个例子来说明这一点。
情景 1
你是一家繁忙的建筑公司的会计。 每天最耗时的工作之一就是记录开支，确保承包商报销为完成工作而购买的物品。 员工必须将他们的开支上传到一个门户网站，由你记录并更新工资单以反映这些数字。
使用 RPA
这里的步骤是可预测的，数据也是结构化的。 步骤可以是这样的
- 当承包商上传费用报告时，会触发机器人
- 机器人打开支出电子表格并检索数据
- 机器人记录金额和用途，并将其记入相关账户
- 机器人还会打开工资单软件，将金额记入承包商的账户。
情景 2
同样，你是一家繁忙建筑公司的会计。 您在不同的建筑供应商处有多个账户。 月底，他们会通过电子邮件向您发送发票。 然而，每家公司都有自己的发票模板，这意味着数据是非结构化的。
使用人工智能
人工智能是不同技术的总称，其中两项技术是光学字符识别和自然语言处理。 通过这些技术，您可以阅读和理解电子邮件中出现的发票，并将其转化为结构化数据。 人工智能将信息解析为结构化电子表格后，您就可以使用 RPA 完成任务并记录甚至处理发票。
何时使用 RPA，何时使用人工智能进行流程自动化核对表
以下是一份快速清单，可帮助您了解哪些流程最适合 RPA，哪些最适合人工智能。
使用 RPA：
- 当工作任务量大、可预测、有章可循时
- 当数据输入涉及结构化数据时
- 当流程开始时就能确定流程结果时
使用人工智能：
- 当过程千变万化，需要某种形式的认知时，如复杂决策
- 当数据输入涉及非结构化数据时
- 当工作流程输出无法在流程开始时预测时
人工智能会取代 RPA 吗？
媒体和一些分析师一直在说，人工智能是一股不可阻挡的力量，即将取代一切，包括人类工人。 那么，这对 RPA 意味着什么？ 人工智能也会取代它吗？
任何关于人工智能将取代 RPA 的预测都是基于对各自技术的误解。 正如我们在本文中明确指出的，虽然这两种技术有许多交叉点，但将它们视为相互竞争的工具是不准确的。
也许有些困惑是因为人工智能可以增强 RPA 的功能。 不过，这与更换不同。 同样，人工智能可以进一步简化 RPA 流程，但其次级结构仍然是 RPA。
因此，虽然人工智能可以取代许多人类任务，包括通常由 RPA 机器人执行的职责，但这两种技术在未来更有可能协同工作，而不是相互取代。
RPA 是迈向超自动化的第一步。 要实现这一目标，需要人工智能技术，如机器学习和数据分析。 虽然人工智能将有助于为自动化带来高阶思维的优势，但任务本身将由 RPA 机器人执行。 人工智能将协调和指导 RPA，而不是取而代之。
未来不是机器人流程自动化与人工智能的较量，而是机器人流程自动化与人工智能的较量。
人工智能与 RPA 的融合
阿尔伯特-爱因斯坦有一句名言：
“计算机是令人难以置信的快速、准确和愚蠢。人类的速度慢得令人难以置信，精确度高得令人难以置信，而且聪明绝顶。两者结合在一起，其威力超乎想象”。
这句话道出了计算机的优势所在，同时也强调了计算机的局限性。 说到高阶思维，比如创造力、抽象推理或复杂决策，或者基本上任何不需要按照死记硬背、按部就班的指令去做的事情，计算机都无法与人类的大脑相媲美。 从许多方面来说，人工智能都是在试图弥合人类与计算机之间的鸿沟，并建立一种结合了两个世界最佳优势的伙伴关系。
爱因斯坦所说的超乎想象的力量就体现在人工智能和 RPA 之间的关系中。 人工智能能够模拟人类认知的各个方面，再加上 RPA 的速度和准确性，正是这两种工具的交汇点。 RPA 能够实现的目标曾一度被划定在需要人类决策的点上。 然而，利用人工智能增强这些系统就能消除这些限制，使企业能够自动执行更广泛的任务并释放更多的效益。
当 RPA 和人工智能融合在一起时，它们就形成了第三个技术类别，称为智能自动化（IA）或智能流程自动化（IPA）。 在这种 “两全其美 “的情况下，企业可以采用能够通过机器学习（ML）从环境中学习的 RPA 工具。
这样做的好处是，你可以提高想要自动化的流程的复杂性，因为人工智能有助于消除一些瓶颈，例如处理非结构化数据或做出决策。
人工智能与 RPA 融合最令人兴奋的领域之一是
测试自动化
. 在我们这个日益数字化的世界里，软件和移动应用将继续改善业务。 智能手机的普及还不到 20 年。 在这段时间里，它们彻底改变了我们的生活，让我们能够以新颖的方式保持联系和工作。
这些进步的关键在于软件开发。 然而，这是一个出了名的费时费力的过程。 由人工智能和 RPA 支持的测试自动化工具可帮助减少产品上市所需的时间和成本。
人工智能和 RPA 如何改进测试自动化
软件测试自动化 以前都是手工操作。 这样做既费钱又费时，最终还增加了开发周期。 然而，这是一个非常关键的阶段，出版商和开发商别无选择，只能在这一过程中投入资源。 虽然这些问题及其症状在今天依然存在，但软件测试自动化提供了一个极好的解决方案。
测试自动化涉及使用专业软件来验证和测试计算机应用程序。 它通常采用图形用户界面（GUI）和应用编程接口（API）来执行各种不同的测试，从端到端测试到新提交代码的持续验证。
在软件测试中使用人工智能和 RPA 确实令人兴奋。 一些明显的好处是节省时间和金钱。 然而，真正的潜力在于能够自主执行代码，进行自我测试、诊断和治疗。 再加上生成式人工智能工具能够编写代码这一事实，可以说，我们正站在人类历史上一个特殊时期的悬崖边上。
过去几年，随着对更快发布软件的需求增加，CI/CD 对 DevOps 和敏捷方法进行了补充。 现在，RPA 和人工智能测试自动化也将产生类似的影响。 这种情况导致了测试自动化工具的兴起，下面我们将探讨其中的一些工具。
2023 年最佳测试自动化工具
下面介绍一些市场上最好的测试自动化工具。
Autify
Autify 是一款人工智能驱动的测试自动化工具。 凭借直观的用户界面和无代码功能，Autify 允许质量保证团队在浏览器中进行测试。 该工具可处理网络和移动应用程序，并具有自修复人工智能。 Autify 可与 CI/CD 工具、Jenkins 甚至 Slack 无缝集成。
AvoAssure
AvoAssure 是一款无代码测试工具，可为非技术团队实现端到端测试自动化。 该产品便于进行跨平台测试，包括网页、桌面、移动等。 最后，它具有良好的报告功能和大量的集成选项。
赛普拉斯
Cypress 是基于 JavaScript 的端到端测试自动化框架。 它的设计目的是让网络应用程序测试变得简单。 赛普拉斯的关键在于简单，这一点从其精简的构建和最少的依赖性就可见一斑。
测试刚性
testRigor 是一个可靠的端到端测试解决方案。 该测试自动化工具无需代码，支持网络、移动和应用程序接口。 测试通常快速、稳定、准确，由于其跨平台和跨浏览器的功能，它正逐渐受到越来越多的人的欢迎。
编剧
Playwright 是另一款流行的测试自动化工具，专为端到端网络应用程序测试而设计。 它跨平台，支持大多数渲染引擎和多种编程语言。 再加上它的 Visual Studio 代码选择器和移动模拟器功能，你就会明白为什么许多开发人员会容忍它缺乏用户友好性。
虽然我们上面列出的五种工具都有很好的功能，但它们都缺乏结合 RPA 和测试自动化的先进解决方案的强大功能。
扎普测试 提供最先进的测试自动化和 RPA 工具。 这两项功能均以固定费用提供，许可证无限制。 随着我们迈向超自动化和自动化软件开发，桌面、浏览器和移动应用工具的耐用测试工具将对软件开发人员和创建定制软件的企业起到至关重要的作用。 ZAPTEST 可以在每个环节为您提供帮助。
人工智能和 RPA 的未来
现在，我们应该清楚，人工智能和 RPA 的未来息息相关。 这两种技术都能实现数字化转型，使公司能够更努力、更快速、更好地工作，同时解放员工，让他们从事创造性的、以价值为导向的工作。
随着全自动化进程的不断推进，这枚火箭的前进方向令人激动。 这个目的地就是超自动化。
超级自动化 是一种思维方式。 它描述了一种前景，即每个可能自动化的流程都已实现自动化。 这一未来的重要组成部分将包括 RPA 机器学习。 随着商业世界不断变化，变得更加难以预测，企业需要变得更加灵活，才能保持竞争力。 超级自动化将实现这些调整，同时提高准确性和生产率，减少错误，并提供始终在线的客户服务和个性化服务。
人工智能与 RPA：最后的思考
说到关键之处，人工智能和 RPA 的区别可以简明扼要地概括出来。 RPA 模仿人类的行动，而人工智能则模仿人类的思维。 这两种工具都无法 1:1 地表现人类的行为或思想，但它们都能很好地复制人类的行为或思想，帮助企业以远远超出人类一般能力的速度、准确性或能力自动执行任务。
在人类世界中，我们既需要思考，也需要行动。 正是这些存在模式的结合帮助人类建设、创造和繁荣。 我们可以把 RPA 和人工智能的融合看作是类似的。
简而言之，人工智能让我们能够利用和扩展 RPA 的力量，实现令人兴奋的新可能性。
