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用认知机器人流程自动化转变企业业务管理

用认知机器人流程自动化转变企业业务管理

  • 作者
  • 2019年6月4日
类别: 机器人过程自动化,智能自动化

人工智能推动了机器人过程自动化的发展

机器人流程自动化涉及使用软件机器人或工具来自动化业务流程。 RPA与软件中的GUI测试工具有很多相似之处,但是具有更好的功能来处理数据。

RPA革命已经通过在任何过程中自动执行重复任务并大大减少了人为干预,已经在改变医药,制药,保险,制造以及许多其他领域的企业。

RPA是一种相对简单的基于工具的方法,它模仿了人类的行为。通过在所谓的认知自动化中使用人工智能,可以有效地增强它。

RPA与自然语言处理,语音识别,图像处理等AI技术结合使用时,可使系统执行基于判断和感知的任务。这称为认知自动化。在这种情况下,它可以模仿人类的心理能力,例如认知,评估,预测等。

RPA

RPA

简而言之,RPA使用软件机器人来执行重复的人工任务,不需要决策或使用判断力。它使用的一些技术是屏幕抓取,脚本和工作流自动化。它不需要编码,只是使用if-then逻辑并在过程中对某些软件框架进行了适当的配置。它仅适用于结构化数据。 RPA可以快速自动化业务流程,而不会破坏现有系统。例如,根据服务台票中的某些文本将其转发到适当的类别。 RPA减少并补充了人力。

但是,RPA要求所有数据均采用结构化格式。一些著名的RPA工具是 UiPath,蓝色棱镜随处自动化.

认知自动化

认知自动化认知自动化比单纯的RPA复杂得多。它可以最大程度地减少甚至消除过程中的人力。

使用AI技术,RPA可以超越机械任务的自动化范围,并通过查看大量数据并理解它们来复制人类行为。与RPA不同,它旨在处理非结构化数据。

机器程序会观察几种人类的对话,模式和行为,以做出决策并从中学习。尽管RPA将结构化数据接受到系统中并进行处理,但只有认知自动化才能通过发现数据中的相关性,数据中的模式并从中学习来帮助做出判断和预测,从而将其进一步发展。

因此,认知自动化可以说是AI,用于在RPA之上实现业务流程自动化。

大多数数据处理流程都采用以下路径:数据– judgment –基于算法的动作,可以使用RPA。借助认知自动化,您可以为大量非结构化数据添加一些预测功能。非结构化数据不能仅由算法处理,也不能轻易产生信息。用于非结构化数据的一些技术是自然语言处理,图像需要基于视觉的技术,而音频则需要语音识别技术以产生可用数据。它会为这种非结构化数据(例如标签,索引等)创建元数据。机器人可能能够读取屏幕上看到的所有内容并加以理解。电子邮件,银行对帐单可以使用关键字读取并由机器人处理。

现在,该信息可以产生可用于进行预测的趋势和模式。这些导致的行动不是基于硬性规则,而是基于对过去模式的观察和对它们做出的决定,例如何时注销贷款。因此,尽管RPA是数据密集型的,但是认知自动化却是信息密集型的。

尽管无法在此阶段消除人为干预,但系统至少可以建议最佳选择。基于此实际动作被触发。

医疗机器人如果这样的系统正在查看特定业务流程中的业务单据,它将尝试查找业务各个领域中的单据之间的相似性:说1.发票,2. PO编号3.收货地址,并尝试建立关联这些。

如果以前看过X,将采取什么措施?它如何连接到其他一些区域?连接状况如何?

您添加的数据越多,系统学习的内容就越多,这也是一种无监督的方式。

综上所述,Cognitive Automation通过模拟人类思维过程将智能添加到数据中,而RPA将提高重复业务过程的准确性,从而提高客户满意度。这就像用人的手而不是用人的思想。

用认知自动化转变业务

认知自动化正在彻底改变许多行业,从而降低了成本并提高了速度。

医疗机器人

  • 一些针对特定行业业务流程的经过预先培训的认知自动化解决方案已经可用,并且可以以最小的努力进行部署。
  • 认知自动化的当前应用在许多领域。一些供应商提供了不需要数据科学家即可使用的IQ机器人。任何需要人类在处理开始之前就组织大量非结构化数据的过程,都可以使用这种现成的解决方案。
  • 该机器人通过巧妙地结合使用以下技术的组合来帮助端到端数据处理,而无需专家:机器学习,NLP,模糊逻辑等。
  • 金融服务一直是早期采用者,将被证明是认知自动化的最大市场。“Amelia”是该行业的多语言软件机器人。在这里,认知自动化可以帮助进行投资决策。
  • 在保险业中,它被部署用于欺诈检查和保单续签索赔处理等。这些系统可以像人类一样以24 x 7的速度工作,并可以节省大量成本。法国’AXA集团正在将其用于承保任务。
  • 在IT行业中,它最广泛地用于监视应用程序的运行状况并优化测试。
  • 医疗保健行业有许多文档需要管理,例如患者记录,报告,医学图像,并且该领域已成熟应用认知自动化。维护纸质文件并将其转换为数字格式是一项适当的任务。根据过去数据的模式,这样的系统可以帮助维持适当的医疗物资存量,并预测患者的流失和入院率,从而改善管理。认知自动化可以帮助满足药物开发和交付制药领域的法规要求。