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从RPA过渡到IA
  2022-09-29   

作者:Jon Walden   SS&C蓝棱镜公司首席技术官和销售战略副总裁

来源:Embedded Computing Design  

即使比以往任何时候都更多的企业接受机器人流程自动化(RPA),我们已经看到该行业正在向新的东西转变:智能自动化(IA),它建立在RPA的成功基础上,并增加了新的技术,导致数字工人能够思考、学习,并与人类同事实时协作。

RPA和IA 有什么区别?

那么,这两个关键工具有什么不同?传统的RPA是一种基于规则的技术,与结构化数据互动,如将数据从一个系统移到另一个系统。

另一方面,智能自动化建立在RPA的基础上,将其与人工智能、预测性分析、智能文档处理、流程和任务挖掘等先进技术分层。这允许使用非结构化数据的数据驱动流程,例如,通过分析和分类图像来评估汽车事故保险索赔,并对索赔结果做出决定或建议。

虽然看起来不是这样,但这是一个重大的转变。RPA专注于信息工作者的任务,涉及访问、传输和操作完美的数据集,以获得一套固定的结果。IA将其转移到自动化或增强知识工作者的任务上,并可以根据不完美的信息和可变的结果做出决定。简而言之,IA只是对它被要求做的工作更加聪明。

换个角度想一想,RPA就像那些选择你自己的冒险书之一。是的,有决策分支和不同的结果,但它们是一个固定的数字。你不可能简单地跳出决策路径,写出你自己的结局。

有了IA,你可以。IA可以处理决策树,它随着每一个新的变量和由深度神经网络驱动的概率操作模式而呈指数级扩展,可以平衡许多不同的变量以获得最佳结果。IA使用机器学习来结合互动、交易、财务和运营数据源,以提供洞察力和细分、剖析和决策。

最后,虽然RPA数字工作者通常与人类工作者分开工作,但IA数字工作者实际上是同事。你只是不能和他们喝咖啡。

什么是支持智能自动化的技术?

机器学习,尤其是深度学习,是驱动IA的动力。深度学习使用数字神经元和突触,类似于人类大脑的运作方式。这些网络使数字工作者能够使用计算机视觉进行观察,通过自然语言过程理解语言,并通过自然语言生成进行对话。过程合成使他们能够理解企业的程序,并通过情感计算理解人类同事,这可以模拟同理心。

当我们拥抱IA时,什么会改变?

IA及其基础技术是极其强大的。通过流程和任务挖掘,IA可以自动发现和评估一个公司的程序中哪些是有效的,哪些是无效的。它可以通过分析现有的基础设施和软件,与现有的遗留系统一起工作,并推荐最佳做法以方便整合。

IA允许飞线管理和自动扩展工作队伍,包括数字和人力,以扩大或缩小来满足需求。而且,它将使人类和数字工人在流程和任务上进行协作。

而这些由IA产生的流程和系统呢?它们可以通过智能自动化进行自我修复和自我管理。

对人有什么影响?

它将信息工作者—提取数据并将其从一个系统转移到另一个系统—改变为由自动化增强的知识工作者,他们可以将时间集中在与客户的高价值互动上,利用他们的创造力来解决问题并创造新的和更好的服务和产品。

其次,它允许人类工作者在工作场所有更大的灵活性。不太强调在办公室里,而更关注精神和情感健康。IA系统,如果编码正确,还可以减少歧视,许多招聘经理可能甚至没有意识到他们正在延续这种歧视。

有什么实际效果?

通过消除死记硬背的任务并为人类的创造力提供空间,我们坚信IA能使员工更快乐、更有效率。这反过来又使客户更加满意,他们从高科技、高接触的互动中受益。

我们相信,由于有能力利用IA快速重新配置系统,IA可以使新产品和服务更快地进入市场。我们还认为,IA可以通过分析和提取业务部分的价值,在商业模式中创造更多的价值,而这些部分可能因为数据被锁在信息孤岛中而发展得不够快。这可以归结为收入和增长的增加,以及可以扩展或收缩以满足实时需求的灵活劳动力。

你出卖了我,我现在应该做什么?

首先,要认识到IA是一项战略要务,而不是快速、战术性的解决方案。作为一名高管,你需要阐明愿景,优先执行该愿景,然后真正去做—在你的竞争对手也这样做之前。

你需要与你的员工平起平坐,培养信任和责任感,并获得他们对即将到来的大变革的认同。如果你也计划投资于员工的现有技能,这将会有所帮助。这对突出人类最擅长的技能尤其重要:同情心、情商、高级客户服务、管理多个专业领域的复杂性、即兴发挥、在没有所有数据的情况下做出决定。

然后,让你的员工重新想象他们的流程,以便IA能够建立和改进它们。目标应该是提高质量,管理复杂性,并建立更强大的客户联系。

总结

RPA是革命性的,但IA将是更加革命性的。通过它,企业将获得比以往更多的效率和生产力,因为它改变了信息工作者与数据和客户的互动方式。通过对人类工作者技能的正确投资和员工的认同,你可以利用IA在你的商业模式中创造更多的价值,增加收入。(BLOG)


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