机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化如何工作

RPA 主要通过在表现层与应用程序进行交互来运行，通过图形用户界面（GUI）模仿人类的点击和键盘敲击，或利用应用程序编程接口（API）进行更强大的集成。开发人员对机器人进行配置，使其遵循预定义的工作流，即规定机器人如何与特定应用程序（如电子表格、数据库、网络应用程序或企业资源规划（ERP）软件）进行交互的一系列步骤和业务规则。RPA 的一个显著优势是能够与现有应用程序协同工作，而无需深度集成到后端系统或改变底层IT 基础设施，从而使目标流程的部署相对较快。领先的 RPA 平台包括UiPath和Automation Anywhere 等工具。

机器人流程自动化与人工智能

将 RPA 与人工智能 (AI) 区分开来至关重要。虽然这两种技术都能推动自动化，但它们的功能却大不相同：

• RPA：专注于按照明确指令自动执行结构化、基于规则的任务。RPA 机器人完全按照程序执行流程，不会自行学习或适应。它们非常适合自动化大批量、可预测的工作流程。
• 人工智能：涉及创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如学习、推理、解决问题、感知和决策。机器学习（ML）是人工智能的一个子集，它能让系统在没有明确编程的情况下从数据中学习，为物体检测和自然语言处理（NLP）等任务提供动力。

通常情况下，RPA 和人工智能会结合起来创建 "智能自动化 "或"超自动化"，其中 RPA 机器人负责流程执行，而人工智能组件则提供认知能力。例如，人工智能模型可以分析电子邮件的情感，然后 RPA 机器人可以根据人工智能的分析结果对其进行路由。

机器人流程自动化与机器人技术

另一个重要区别是 RPA 和机器人技术。

• RPA：处理计算机系统内自动执行数字任务的软件机器人。没有物理组件；"机器人 "纯粹基于软件。
• 机器人学：涉及物理机器人（与物理世界互动的机器）的设计、制造和操作。这些机器人通常结合人工智能和计算机视觉 (CV)，以感知和导航环境，执行制造或物流等领域的任务。了解更多有关在机器人技术中集成 CV 的信息 Ultralytics YOLO11.

应用和用例

RPA 广泛应用于各行各业的任务，这些任务的特点是工作量大、重复性强、基于规则的逻辑以及容易出现人为错误。常见的应用包括

• 客户服务：自动回复简单询问，更新客户记录。
• 财务与会计：发票处理、报告生成、数据核对。探索金融领域的人工智能。
• 人力资源：新员工入职、管理薪资数据。了解CV 如何增强人力资源工作流程。
• 供应链管理：跟踪发货、管理库存水平、处理订单。了解如何利用人工智能重塑供应链。
• 医疗保健：患者登记、计费、报销处理。了解人工智能在医疗保健领域的作用。

人工智能和机器学习中的机器人流程自动化

RPA 虽然与人工智能和 ML 工作流程截然不同，但它是一种宝贵的辅助技术，尤其是在机器学习运营 (MLOps) 领域：

• 数据准备自动化：RPA 机器人可以自动收集和构建 ML 模型所需的训练数据。例如，机器人可以使用网络刮擦或与光学字符识别（OCR）工具集成等技术，从 PDF、遗留系统或网站等各种来源中提取数据，然后将其格式化，以便输入Ultralytics HUB等平台进行模型训练。这大大减少了数据收集和标注的人工工作量。
• 自动模型部署和监控：RPA 可以自动执行模型部署流程中的各个步骤。例如，一旦模型（如 Ultralytics YOLO等模型达到预期的性能指标后，RPA 机器人就可以触发部署脚本或更新配置文件。同样，机器人可以监控仪表板或日志文件，以获取与模型监控相关的警报（例如，检测数据漂移或性能下降），并自动启动预定义的操作，如通知团队或回滚到以前的版本，同时遵循最佳部署实践。

通过处理人工智能/人工智能管道中重复性的、基于规则的部分，RPA 允许数据科学家和工程师专注于核心建模和分析任务，从而加快整个开发和运营生命周期。