RPA真的是AI流程还是更少？

尽管已经有几年历史了，但机器人过程自动化（RPA）是公司正在致力于部署的新“杀手级应用”，也是IT员工所钟爱的领域。 它被吹捧为处理平凡的，与工作流程相关的标准任务，使其完全自动化并减轻工人繁琐的手动流程（例如，
，费用报告，发票创建，与人力资源相关的任务，呼叫中心操作）的一种方式。 从本质上讲，这是计算机监视重复任务，然后学习如何自动执行任务的一种方式。许多人将这项技术称为AI流程，但这是吗？当真正的基于机器学习的AI功能距离我们只有很短的时间时，真的值得在时间和金钱上进行投资吗？最终，您实际上是在维持一个生产力有限甚至效率低下的过程，该过程应该通过在RPA解决方案上进行安装而首先进行彻底的重新设计吗？ 许多主要的企业级后台应用程序（例如，SAP，Microfocus，Infosys，BluePrism）在其产品集和产品中实现了RPA功能（部分通过收购），以适应新的市场嗡嗡声。 有些人甚至在营销上都贴上了“ AI”标签，以使产品听起来更现代，功能更强大。
但是，如果您正在实施RPA解决方案，即使是一个标有AI的标签，它最终也会提供最好的可能会带来长期的企业利益？ RPA的问题在于，它可以自动执行已经存在的固定过程。擅长自动执行用户使用的冗余手动任务（例如，呼叫中心查找）或后台批量处理（例如HR工作流），并且消除了许多必要的手动用户干预，这些干预会阻碍生产力。
部署RPA相对简单，RPA可以在PC等本地计算机上运行，​​也可以在数据中心的内部服务器上以本地方式运行，或者以SaaS形式在云中运行。这种多样性使得它对许多公司的实施都具有吸引力。 RPA实际上擅长于自动化工作流程。
但是，缺点是改进了这些流程。它反映了人们在做什么，而不是研究如何改进和提高任务效率。当前执行数百个步骤并且已经执行了多年的任务，可能不是完成该工作流程的最有效方法。
RPA将使这数百个步骤实现自动化，并消除了每个步骤的手动处理需求，但是它会提高公司效率并释放宝贵的资源来执行其他更具生产力的任务吗？这样做是通过消除对人工的需求，而不是通过简化繁琐的流程来实现的。 另一方面，人工智能可以很好地评估流程并提出改进方法的建议。通过机器学习算法，它不仅记录了步骤，而且研究了可以更改工作流程或完全消除步骤的可选方式。使它起作用需要更多的工作，但最终要成为提高效率的有价值的努力。 RPA可以被认为是“垂头丧气的果实”，因为它相对易于实施，并且提供了简化的工作流程，可以提高效率，而这通常以牺牲人们的工作为代价。过程由（通常是通过人工步骤的记录）组成。 RPA不能做的是发现该工作流程中的关键瓶颈和低效率之处，并提出建议的改进措施，这些措施可以使整个操作更加简化，更快地获得结果或更好地与公司系统集成。另一方面，做得对的AI凭借其机器学习功能可以提供一个真正的发现流程，该流程可以告知组织有关其流程瓶颈和效率低下的问题，甚至可以提出改进的新流程。
从长远来看，这比简单地模拟当前流程更为重要，它使流程更重要，因为它需要基于基于算法开发的真正学习功能来学习而不是模仿公司流程的方法，因此很难实现。在接下来的2-3年中，您可以期望该学习过程比今天更容易实现，因为AI工具的飞速发展正在积极地影响许多企业使用AI的能力。 尽管RPA并不总是一个错误的选择，但它不应成为最终目标。
相反，应该将其视为使公司流程更好，更有效和更高效的中间步骤。最终，目标应该是设计评估流程的系统，以改善数据流，限制冗余并增加处理时间，同时对公司业务流的影响降至最低。因此，您应该期望已实施的RPA系统在不久的将来需要升级/更换。
我希望RPA对某些公司来说是短期的优势，因为他们试图提高运营效率。但是从长远来看，提供发现过程的真正的人工智能机器学习是一个更好的解决方案，尽管很难实施。尽管如此，我认为公司应该专注于AI方法的好处，而不是选择一种将在几年内过时的临时解决方案，或者至少要意识到RPA解决方案的实施是一个过渡步骤，而不是一个最终承诺。
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