智能过程自动化：IPA实施的4个阶段
今天的知识工作者就像昨天的上班族。他们花时间在电子邮件，电话，各种桌面和在线应用程序以及与客户，供应商，员工，合作伙伴和内部利益相关者打交道的网站上。大部分时间都花在处理各种系统上，以便将信息从一处转移到另一处，或者将数据从一个系统输入/处理到另一个系统。如果你曾经处理过一个官僚机构，比如你的汽车部门，那么你正在经历处理知识型服务经济的乐趣。但它并不需要这样。
组织似乎认为办公室和知识型员工生产力有限的原因大部分是因为信息存在于多个不同的系统中，采用不同的格式，而且各种流程决定了信息如何从一个地方流向另一个地方。有人可能会认为，转向应用编程接口（API）和其他基于计算机的技术系统可能已经解决了这个问题。尽管API简化了将信息从一个地方转移到另一个地方（有时）的技术方面，但它还没有解决处理信息差异的问题。这些不同的差异要求人们了解什么时候需要信息，如何操作以及如何将其用于组织需要的任何特定任务。
为什么机器人过程自动化不够
机器人过程自动化（RPA）工具，正在进入这个聚合，管理和操纵各种数据源的空间，正在形成一类新的自动化“机器”。这些机器人代表或代替人类对手与企业中现有的遗留系统或任何在线任何地方进行交互。他们模仿人类的行为，以便人们可以专注于公司更重要的任务，而不是说将信息从网站复制到电子表格。
然而，RPA正在通过用自动化任务取代死守的人类活动而对公司的业务进行重大改进，而人工智能（AI）正准备为这一新的生产力引擎提供巨大的推动力。当需要判断在某些情况下使用某些信息的方式，方式和时间时，RPA工具会卡住。如果系统能够向人类主管学习如何利用这些信息呢？利用机器学习（ML）动态适应新信息和数据的系统，将把这些系统从单纯的自动化流程的机器人转变为能够显着影响知识工作者经济面貌的智能过程自动化（IPA）工具。或者正如麦肯锡咨询公司所说的那样，“实质上，IPA将机器人带出人类。”
智能过程自动化：下一步
即使是传统的RPA工具也会在事情与记录有很大偏差时出错。特别是，有时需要理解页面的上下文，并根据对情况的理解采取不同的行动。例如，如果将医疗信息从一个系统转录到另一个系统，则使用一个实验室系统而不是另一个系统取决于诊断或治疗的类型。机器学习和其他人工智能方法可以帮助处理这些情况，方法是对文本或说出的单词使用自然语言处理，根据学习的交互对下一步使用不同的确定，从而提供一定程度的推理和洞察，系统可以采取。
另外，有很多时候信息不完整，需要额外的增强，或者与多种来源相结合来完成特定的任务。例如，患者数据可能具有不完整的历史记录，这在一个系统中不是必需的，而是在另一个系统中需要。另一个例子是客户信息需要来自其他系统的增强以提供更大的价值。智能系统可以构建和维护客户，患者，员工，合作伙伴，消费者或其他个人和公司的更完整概况，并利用这些知识帮助填补由不同来源收到的信息中的空白。通过这种方式，智能过程自动化系统可以帮助消除需要人工处理RPA系统的许多例外情况。
Cognilytica花时间分析IPA市场，并且作为其IPA市场2018年报告的 一部分， 确定关键功能属于以下定义的几个“AI使能”级别：
这些级别代表了流程的AI支持的增加。在本文和报告中调用这些AI功能的目标是推动供应商和市场向其流程技术供应商提供更多的智能。RPA是昨天。IPA是今天和明天。
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