RPA技術在短短幾年發(fā)展迅速，企業(yè)對其需求也在迅猛增長。行業(yè)預言家預測RPA的未來將是RPA+AI，他們相信，人工智能、機器學習、自然語言處理、語音識別將會幫助RPA，最終達到智能流程自動化（IPA）。
據(jù)Gartner預測，到2022年，80%部署了RPA的組織將引入包括機器學習和自然語言處理等在內(nèi)的AI技術，以改進業(yè)務流程。畢馬威的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，到2025年，組織對IPA和其他類似技術上的投資將達到2320億美元。
智能流程自動化
（Intelligent Process Automation，IPA）
由麥肯錫公司于2017年提出的一種新型概念。簡單說來，IPA是AI和RPA的融合，目的是實現(xiàn)更加智能的自動化。
IPA可以理解為AI化的RPA，具有從經(jīng)驗中學習的能力。它以RPA為基礎，融合了AI的復雜性，通過NLP（自然語言處理）、OCR（光學字符識別）、ML（機器學習）等技術，拓展RPA機器人的能力邊界，進一步釋放自動化的潛力與價值。
相較于傳統(tǒng)的RPA，IPA在讀取非結構化數(shù)據(jù)、做決策、保障執(zhí)行任務準確率、銜接人機交互任務上更具優(yōu)勢。這種經(jīng)過AI加持的RPA，將對流程產(chǎn)生變革性影響，為企業(yè)打開新的商業(yè)機會，創(chuàng)造更大價值。
IPA的4大關鍵點
01
擅長處理非結構化/半結構化數(shù)據(jù)
IPA可以分析基于文檔的工作流（如合同分析、審計規(guī)劃和報告、RFP分析和組合、銷售機會工作流自動化、客戶支持分析和自動化、評估和索賠分析等）；還能夠理解文本、圖像、文檔和其他非結構化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)驅動型企業(yè)流程自動化的核心內(nèi)容。
02
具有認知和概率分析能力
IPA使用了基于機器學習和智能分析的深度算法功能，而不需要企業(yè)通過巨大的數(shù)據(jù)集訓練模型，它可以根據(jù)可用的信息和上下文做出準確的判斷。
03
更具協(xié)作性
IPA讓數(shù)據(jù)團隊和業(yè)務人員之間實現(xiàn)了跨領域協(xié)作，使業(yè)務人員掌握了自動化業(yè)務流程的必要知識。業(yè)務人員需要適當?shù)募夹g環(huán)境來交付必要的輸入，技術人員需要適當?shù)臉I(yè)務環(huán)境來驅動實現(xiàn)決策。
04
行為可追溯
IPA的所有行為都可追溯，這種模式能讓企業(yè)的業(yè)務運營更透明，不僅在公式和算法方面更具可視性，也能定義真實環(huán)境的標識，使得數(shù)據(jù)團隊和業(yè)務團隊的配合更默契，讓IPA和業(yè)務聯(lián)系更緊密。
IPA具備的5個核心技術
01
RPA（機器人流程自動化）
作為IPA的基礎，RPA機器人可以將簡單的工作流程自動化，并為AI提供數(shù)據(jù)支持，這是實現(xiàn)IPA的前提。
02
智能工作流
流程管理軟件工具，集成了由人和機器團隊執(zhí)行的工作，允許用戶實時啟動和跟蹤端到端流程的狀態(tài)，用來管理不同組之間的切換，包括機器人和人類用戶之間的切換，并提供瓶頸階段的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
03
機器學習/高級分析
通過“監(jiān)督”或者“無監(jiān)督”學習來識別結構化數(shù)據(jù)中模式的算法。監(jiān)督算法在根據(jù)新輸入做出預測之前，通過已有的結構化數(shù)據(jù)集的輸入和輸出進行學習，無監(jiān)督算法觀察結構化的數(shù)據(jù)，直接識別出模式。
04
自然語言生成
自然語言生成是一種通過遵循將觀察結果從數(shù)據(jù)轉化為文字的規(guī)則，以在人類與技術之間創(chuàng)建無縫交互的軟件引擎。將結構化的性能數(shù)據(jù)通過管道傳輸?shù)阶匀徽Z言引擎中，并自動編寫成內(nèi)部和外部的管理報告。
05
認知智能體
一種結合了機器學習和自然語言生成的技術，它可以作為一個完全虛擬的勞動力，并有能力完成工作，交流，從數(shù)據(jù)集中學習，甚至基于“情感檢測”做出判斷等任務，認知智能體可以通過電話或者交談來幫助員工和客戶。
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