机器人流程自动化和人工智能是否相同？答案是目前尚不相同，但随着生成式AI的发展，这两种技术正比以往任何时候都更接近。

当人们想到机器人时，他们会直观地想到人工智能（AI）。这是因为我们受到了诸如《终结者》和《星球大战》等流行文化的影响，在那些作品中，机器人几乎具有自主意识。有了这样的参考框架，人们往往会对机器人流程自动化（RPA）的概念感到困惑。他们认为，实施这项技术将为他们的流程引入人工智能。

到目前为止，RPA的概念主要集中在流程自动化上。其卖点在于自动化常规的、短时运行的任务，这些任务中没有直接的 API 用于直接的系统间集成，或者没有足够的开发能力来连接直接的 API。它们的大部分工作都围绕与软件应用程序交互、移动数据、执行基本操作（如算术计算或补全缺失数据）以及响应业务触发器。RPA 平台使企业能够快速、可靠且精确地执行这些基于规则的业务流程，通过部署软件机器人或来实施这些基于规则的自动化流程。

随着AI的最新发展，RPA技术也在不断改进。一些RPA供应商正在积极将AI服务融入到他们的流程中，以提供更高级别的智能功能来优化业务流程。下面我们将介绍三个主要的应用案例，这些案例展示了RPA和AI的融合，产生了一些卓越的业务成果。

01

自然语言生成

随着大型语言模型（LLM）如OpenAI 的 GPT 和谷歌的 Bard 的快速发展，自然语言生成（NLG）的概念正引起许多行业的高度关注。通过利用高性能的机器学习模型，可以生成对文本或语音提示的叙述式回应，这些回应几乎与人类的回应没有区别。由于这些服务是使用公开的 API 层构建的，RPA 供应商可以将这些功能直接集成到工作流程中。这可以用于在流程中生成非常类似于人类的对话和沟通。无论是生成电子邮件、信件、短信，还是包含许多个性化细节的语音消息，NLG 形式的生成式 AI 都可以创建可以发送的输出。

作为商业智能过程的一个组成部分，这些通信还可以将分析过程中的定量和定性输出提取到他们的叙述中，并为相关利益相关者以高度可消费的方式交付它们做好准备。这有可能增强商业智能的数据合成和分析阶段，并更快地获得洞察力。

02

计算机视觉和自然语言理解

通过部署RPA在数据提取领域来提高效率已成为一种趋势。传统情况下，这些数据主要来自电子邮件、PDF表单和Excel电子表格等多种来源，可能源自公司内部或外部的供应商和客户。由于这些数据源的非结构化特点和多变性，提高解析和预处理数据的可靠性具有一定挑战性。然而，随着计算机视觉和自然语言理解技术的发展，我们可以利用这些先进技术解析高度多样化的数据，将其整理成干净、易于处理的格式。

通过减少人工干预处理多种格式的数据，我们可以加快分析和操作过程，从而缩短决策和业务流程的完成时间。

03

代码生成

一些流程需要与其他系统集成，过去RPA解决方案迎合了具有不同技术敏锐度的业务用户。然而，即使系统有底层 API，这些业务用户也不愿意开发低级代码来与之交互。因此，这些 RPA 解决方案通常与低代码或无代码解决方案搭配使用，以执行一些直接的系统集成。但是，就可以构建的逻辑和功能而言，它们的能力存在局限性。当业务用户遇到这些限制时，他们将不得不让 IT 部门的开发人员参与进来，这通常会导致延迟。

作为 LLM 进步的一部分，它们不仅可以生成叙述文本，还可以创建功能代码。当部署在 RPA 内部时，可以生成上下文特定的代码（使用 Java、.Net 或 Go 等语言）并由业务用户执行。随着这种自动生成的代码变得更加复杂、全面且不易出错，业务用户将能够比以往更轻松地连接到更广泛的系统，而无需 IT 的大量参与。根据业务流程的性质，这些业务用户可以执行初始代码生成，并与开发人员和软件质量保证人员一起验证其功能。

虽然过去RPA涉及到的AI较少，但这种情况正在快速改变。RPA供应商正在积极将LLM集成进来，以进一步增强流程效率。尽管我们还没有达到让RPA机器人进行自主思考的程度，但我们正逐步实现在整个组织内部署更多人工智能的目标，以促进业务流程和优化决策制定。

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