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什么是机器人过程自动化(RPA)?

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人们每天要做的很多工作都与他们的创造力或独特技能无关,它们是非常繁琐和简单的任务,例如对电子邮件和消息进行分类,更新电子表格,处理交易等。 机器人过程自动化(RPA) 是一项新兴技术,通常利用人工智能的各个方面来使这些任务自动化,其目的是使员工能够将精力投入到更重要的任务上。 RPA可以使用多种不同的技术,工具和算法来完成,并且RPA的正确应用可以为组织带来很多好处。

什么是机器人过程自动化(RPA)?

尽管其中有“机器人”的名称,但机械过程自动化与物理机器人无关。相反,RPA中提到的机器人是软件bot,而RPA系统本质上只是执行特定,通常繁琐任务的bot的集合。 RPA僵尸程序可以在物理机或虚拟机上运行,​​并且可以由软件用户指导它们执行任务。 RPA界面旨在使甚至不熟悉机器人构造的人也可以为机器人定义一组任务。

如前所述,RPA的主要目的是使人们经常在工作场所中执行的许多重复的,平凡的任务自动化。节省时间和资源是RPA的目标。 RPA用于执行的任务必须相当简单,并遵循一系列具体步骤来完成此任务。

机器人过程自动化(RPA)的好处

如果使用得当,RPA技术可以释放计时器,人员和资源,从而将其应用于更重要的任务和挑战。 RPA可用于处理与客户的首次交互并将其定向到正确的客户服务代理,从而提供更好的客户服务。 RPA系统还可用于改善数据的收集和处理方式。例如,发生交易时,可以将其数字化并自动输入数据库。

RPA系统还可用于确保企业的运营符合既定的标准和规定。 RPA还可以有意义地降低人为错误率,并记录所采取的措施,以便在系统确实发生错误的情况下(如果存在),可以轻松识别导致错误的事件。最终,RPA的优势适用于可以通过使完成该过程所需的许多步骤自动化来提高过程效率的任何情况。

机器人过程自动化(RPA)的工作方式

RPA平台和漫游器执行任务的确切方法各不相同,但他们经常采用一些方法。 机器学习 和AI算法,以及 计算机视觉 算法。

可以采用机器学习和AI技术,使机器人了解哪些操作与操作员已定义的目标相关。但是,RPA平台通常会根据规则执行其大多数操作,因此其行为比AI更像传统程序。作为结果, 有一些辩论 关于RPA系统是否应归类为AI系统。

即便如此,RPA经常与AI技术和算法协同工作。深度神经网络可用于解释复杂的图像和文本数据,使机器人能够确定需要执行哪些操作来以用户指定的方式处理此数据,即使该机器人采取的操作严格基于规则也是如此。 。例如,卷积神经网络可用于允许网络解释屏幕上的图像并根据这些图像的分类方式做出反应。

RPA可以处理哪些流程?

RPA系统可以处理的任务示例包括基本数据处理,事务处理以及与其他数字系统的通信。可以设置RPA系统来收集来自特定来源的数据或已收到的干净数据。通常,要成为RPA自动化的良好候选者,必须满足四个条件。

第一, 该过程必须基于规则,其中包含非常具体的说明和基础事实,可用于确定如何处理系统遇到的信息。其次,该过程应在特定时间发生或具有可定义的开始条件。第三,该过程应有明确的投入和产出。最后,任务应具有一定数量,应处理大量信息,并且需要相当长的时间才能完成,以便使流程自动化。

根据这些原则,让我们研究一下RPA的一些潜在用例。

可以使用RPA的一种方法是加快处理客户退货的过程。退货通常是一项昂贵且费时的工作。当要求退货时,客户服务代理必须发送许多消息,以确认退货以及客户希望退款的方式,更新系统中的当前库存,然后在向客户付款后更新销售图。 RPA可以处理许多问题,RPA可以确定要退还哪些物品以及客户希望如何分散其退款。 RPA只会使用将要退回的产品和客户信息作为输入的规则,并输出代理商将必须浏览并批准的完整退款文件。

RPA的另一个潜在用例是希望自动化其供应链管理各方面的零售商。 RPA可用于保留物品的存货,每当物品销售时以及当存货跌至特定阈值以下时,都可以检查库存水平。

机器人过程自动化(RPA)的缺点

RPA系统有潜力节省使用它们的公司的时间,金钱和精力, 它们并不适合所有任务。 RPA实施通常可能由于其所运行的系统的约束而失败。如果未正确设计和实施RPA系统,则它们会根据可能随着情况的发展而不再适用的规则进行操作,从而加剧当前存在的问题。例如,如果指示RPA系统每当存货跌得太低时就订购商品替换品,即使这些产品的整体需求下降,它也可能无法适应需求的波动并继续订购大批产品。在整个公司中扩展RPA平台也被证明是困难的,因为基于规则的系统变得越不灵活。

此外,在整个系统上安装数千个机器人的行为可能比预期的要耗费更多的时间和成本,而且可能足够昂贵,以至于RPA系统带来的节省不会抵消安装成本。 RPA系统的经济影响可能难以预测,并且自动化与降低成本之间的关系不是线性的。自动化30%的任务并不一定会使公司的成本降低30%。

专门从事以下工作的Blogger和程序员 机器学习 深度学习 话题。 Daniel希望帮助他人将AI的力量用于社会公益。