机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化（RPA）是一种技术，可让您将通常由人类执行的重复性、基于规则的数字任务自动化。想象一下，软件机器人或 "机器人 "可以模仿人类与计算机系统的交互，执行数据录入、表格填写、报告生成等流程。RPA 旨在通过自动化日常工作来提高效率和准确性，从而将人类员工解放出来，从事更具战略性和创造性的活动。

RPA 与人工智能和 ML 的相关性

虽然机器人流程自动化有别于人工智能（AI）和机器学习（ML），但它在更广泛的智能自动化领域发挥着至关重要的作用。RPA 擅长自动化结构化和可预测的任务，是数字环境中的手和脚。相比之下，人工智能和 ML 则提供了脑力，使系统能够学习、决策和处理非结构化数据。

RPA 通常是人工智能和 ML 计划的重要补充。例如，在人工智能模型对客户反馈进行情感分析后，RPA 可以自动将反馈进行分类，并将其传送到适当的部门采取行动。同样，在医疗图像分析中，一旦人工智能识别出扫描中的异常情况，RPA 就能自动安排后续预约并更新患者记录。通过这种协同作用，企业可以创建端到端的自动化工作流程，由人工智能提供见解，RPA 执行后续行动。

RPA 的应用

各行各业都在使用机器人流程自动化来简化操作和提高生产率。以下几个例子展示了机器人流程自动化与人工智能和 ML 的结合应用：

• 机器学习的自动数据预处理：可以对 RPA 机器人进行编程，使其能够自动从各种来源收集数据、对数据进行清理和格式化，并为机器学习模型训练做好准备。这种自动化大大减少了数据准备（任何机器学习项目的关键步骤）过程中的人工操作，使数据科学家能够专注于模型开发和超参数调整。

• 人工智能驱动的客户服务自动化：与人工智能驱动的聊天机器人集成后，RPA 可以自动执行通过客户互动确定的任务。例如，使用自然语言理解（NLU）的客服聊天机器人可能会判断客户需要更新地址。然后，RPA 就可以在各种系统中自动更新客户地址，而无需人工干预。

RPA 与机器人技术和机器学习的比较

必须将 RPA 与机器人技术和机器学习等其他相关术语区分开来。机器人技术通常是指在物理世界中执行任务的实体机器人，而 RPA 则纯粹基于软件，在数字系统中运行。与机器学习不同的是，RPA 是基于规则并执行预定义步骤的，而机器学习涉及的算法能让计算机在没有明确编程的情况下从数据中学习。RPA 的目的是使现有流程自动化，而机器学习的目的是使系统能够随着时间的推移学习和改进流程或决策。

现实世界的影响

除了人工智能和 ML 集成之外，RPA 还有一系列广泛的应用，包括自动化财务流程、管理供应链、改善人力资源运营以及加强客户关系管理。通过自动化日常任务，RPA 不仅能提高运营效率，还能减少错误、提高合规性，并通过让员工专注于更高价值的工作来提高他们的满意度。随着企业越来越多地寻求优化工作流程和集成人工智能功能，RPA 将继续成为智能自动化工具包中的重要工具。