機器人過程自動化已在許多不同行業(yè)引起了廣泛關注。隨著企業(yè)專注于數(shù)字創(chuàng)新，重復性任務的自動化，以提高效率的同時減少人為錯誤，是智能自動化最有吸引力的點。因為機器人不會疲倦，不會感到無聊，并且會準確地執(zhí)行任務，以幫助他們的人類同行提高生產(chǎn)率，讓員工可以騰出更多的精力來專注于高階任務。除了簡單的RPA之外，還可以通過將機器學習和人工智能與機器人過程自動化相結合起來實現(xiàn)智能自動化，以實現(xiàn)重復性任務的自動化，并增加類似人類的感知和預測。

　　RPA和人工智能之間的區(qū)別

從設計上講，RPA并非旨在復制類人智力。通常，它只是為了模仿人類的基本活動而設計的。換句話說，RPA并非模仿人類行為，而是模仿人類行為。行為意味著在一系列可能的選項中做出明智的選擇，而動作只是運動或流程執(zhí)行。RPA流程通常由可狹窄定義的預定義業(yè)務規(guī)則驅(qū)動，因此RPA處理模棱兩可或復雜環(huán)境的能力有限。

人工智能，在另一方面，是人類智能的由機器仿真需要的可能的輸入和結果具有更廣譜。人工智能既是智能決策的機制，也是人類行為的模擬。同時，機器學習是人工智能必不可少的墊腳石，它有助于演繹分析和預測性決策，越來越接近人類可以預期的結果。

IEEE標準協(xié)會于2017年6月發(fā)布了其《IEEE智能過程自動化術語和概念指南》。其中，機器人過程自動化定義為：

“使用業(yè)務規(guī)則和預定義的活動編排以在一個或多個不相關的軟件系統(tǒng)中完成流程，活動，交易和任務的組合的自治執(zhí)行的預配置軟件實例，以通過人工異常管理交付結果或服務。”

換句話說，RPA只是一個系統(tǒng)，它可以重復執(zhí)行定義的一組任務而不會失敗，因為它已針對該任務進行了專門編程。 但是它無法應用學習功能來提高自身或使其技能適應不同的情況，這就是機器學習和人工智能為構建更多智能系統(tǒng)做出越來越多貢獻的原因。

　　流程驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動

智能自動化是一個術語，可以應用到自動化輔助工作流連續(xù)體的更復雜的一端，該連續(xù)體包括機器人桌面自動化，機器人過程自動化，機器學習和人工智能。根據(jù)業(yè)務類型的不同，公司通常會采用一種或多種自動化類型來提高效率和效果。當您從流程驅(qū)動的自動化向適應性更強的數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化邁進時，培訓數(shù)據(jù)，技術開發(fā)，基礎架構和專業(yè)知識的形式會產(chǎn)生額外的成本。但是，在其他洞察力和財務影響方面的潛在收益可以大大放大。

為了保持競爭力和效率，企業(yè)現(xiàn)在必須考慮將機器學習和人工智能添加到傳統(tǒng)RP中，以實現(xiàn)智能自動化。

　　智能自動化依賴于數(shù)據(jù)完整性

在智能自動化框架中，培訓數(shù)據(jù)是其他所有要素所依賴的中心組件。在諸如自動駕駛和醫(yī)療保健之類的行業(yè)中，AI / ML做出的決策可能會產(chǎn)生嚴重影響，因此告知這些決策類型的培訓數(shù)據(jù)的準確性至關重要。隨著利用神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的現(xiàn)代AI和機器學習模型的準確性朝著100%的方向發(fā)展，這些引擎比以往任何時候都更加自主地工作，無需人工干預即可做出決策。訓練數(shù)據(jù)的微小差異或不準確會產(chǎn)生戲劇性和意想不到的影響。因此，隨著人們開始依靠智能機做出的復雜任務決定，數(shù)據(jù)完整性和準確性變得越來越重要。

　　準確的ML模型需要準確的訓練數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)完整性涉及從代表性的源數(shù)據(jù)開始，然后在訓練，測試和部署機器學習模型之前準確地標記該數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準備，功能工程，建模和驗證的迭代工作流是標準的Data Science手冊。

任何數(shù)據(jù)科學家都將解釋說，正確標記培訓數(shù)據(jù)的可用性可能是其食譜中最重要的組成部分。“臟”數(shù)據(jù)的示例包括丟失，有偏差和離群的數(shù)據(jù)，或僅代表不代表要在生產(chǎn)中處理的未來數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。特征工程也是機器學習過程中的重要步驟，即選擇可能在通知給定模型的預測準確性方面最關鍵的數(shù)據(jù)特征。在神經(jīng)網(wǎng)絡中，參數(shù)彼此堆疊，正確識別每次迭代中的關鍵特征對于模型構建練習的成功至關重要。訓練數(shù)據(jù)不足會導致選擇或加權錯誤的特征，

例如，對于檢測MRI圖像中特定器官的模型，從特定的MRI機器中選擇代表性的訓練圖像，然后為每個器官準確地隔離感興趣的特定區(qū)域的相關邊界，將比僅使用這些器官的照片產(chǎn)生更好的檢測結果。來自公共資源。在使用光學字符識別從發(fā)票中以編程方式提取相關信息的應付款系統(tǒng)中，可以看到另一個示例。必須將每個發(fā)票中的關鍵字段與不同類型的發(fā)票的主體準確區(qū)分開，以創(chuàng)建有效且準確的模型。如果這些項目的標簽不完整或不正確，則會影響所得模型的準確性。

　　偏見問題

當前的AI和機器學習模型與人類智能有所不同，部分原因是它們完全依賴于其初始訓練數(shù)據(jù)，并且通常不具有自動遞歸機制來吸收和處理新數(shù)據(jù)以進行課程校正。這意味著在訓練過程中引入的平衡不佳的數(shù)據(jù)可能會隨著時間的推移引起意想不到的偏差，并可能產(chǎn)生意想不到的結果。當大量的偏差引入系統(tǒng)時，就很難依靠這些系統(tǒng)做出的決策。

　　良好的數(shù)據(jù)注釋可帶來高質(zhì)量的智能RPA

準確的培訓數(shù)據(jù)是大多數(shù)成功的數(shù)據(jù)科學項目的基礎。BasicAI為許多不同行業(yè)的企業(yè)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)注釋服務，這是我們大多數(shù)客戶對話中聽到的中心主題。借助準確的數(shù)據(jù)注釋，機器學習模型和AI模型可以做出越來越準確的決策，并且與RPA業(yè)務的基本流程結合使用時，可以實現(xiàn)真正的智能自動化。

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