机器人流程自动化 (RPA) 实施现况与评估重点--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

机器人流程自动化 (RPA，RoboticProcess Automation) 已成为企业生态系统中高管们关注的话题。许多企业已经成功地开发用例，并为企业效率和其他目标部署和采用 RPA。Deloitte 报告指出，每个流程降低 30％成本是很典型的成效。

大多数部署期望: 能自动化常规业务和基于规则之流程，这些流程可以完全委托给无人值守模式的机器人。然而，对于某些复杂且安全敏感的流程，可能需要在有人值守模式下部署机器人。成功的部署及其随后带来的好处则会鼓励企业扩大其 RPA计划的规模。

何谓智能自动化 (Intelligent Automation, IA)？

机器人过程自动化 (RPA)是对人类行为的模拟，人工智能 (AI) 是对人类智能的模拟，而智能自动化 (IA，Intelligent Automation) 则是两者的结合。
IA 采用 RPA 的“做事”，并结合 ML (机器学习) 的“学习”和 AI 的“思考”，从而扩展自动化的能力和发展潜力。
IA 采用了计算机视觉、自然语言处理 (NLP )和机器学习等技术，并将其应用于 RPA，从而实现非基于规则结构的过程自动化。使用IA 让员工可以处理非结构化数据，并根据主观概率提供答案。
IA 能够扩展可自动化流程的数量，从处理发票等半结构化流程，到电子邮件分类等非结构化流程。IA 能通过编排来增强 RPA 的能力，并且能在不需要人类指令的情况下进行思考。这意味着 IA 能带来新的效率和生产力，并最终提供新的数字劳动力。

RPA 解决方案的类别

辅助 RPA (RPA 1.0) — 部署在员工的计算机內，主要目标是提高员工个人生产力。易于部署并具有成本效益，但是，有安全性、灵活性和可扩展性等方面的限制。
独立 RPA (RPA 2.0) — 机器人部署在一个集中的服务器上，可以手动控制。可以自动化端到端任务，并且可以从中央控制台进行工作流调度/排程。潜在的限制包括可扩展性的挑战，例如，生成文件的数量和中央服务器的容量压力。
自主RPA (RPA 3.0) — 可以处理更复杂的基于规则的流程，并在实时环境中内置一些决策，例如处理的优先等级，以实现更动态的工作负载平衡。
认知 RPA (RPA 4.0) — 能进一步与人工智能技术集成，包括但不限于机器学习和自然语言处理。人工智能不仅能处理流程中的非结构化数据，还能增强 RPA 自身的能力，例如使用计算机视觉来改进在屏幕上查找目标。