什么是AI和RPA？如何相互补充

当前的尖端创新使以后利用新兴技术的难度降低了。难以置信的算法，强大的硬件以及出色的程序，使发现未来技术变得更加简单，每次发现成功地促进了技术创新。可以推断，每个部门的技术进步将为未来的发展带来巨大的进步。

人工智能，一直在技术世界中流传的流行术语，引起了许多关于包含它的进步以及它如何进入不同企业的讨论。在软件工程和计算机领域，“人工工程”一词一直是一个极为突出的工作，近来，由于机器学习和机器人技术的不断发展，该术语已越来越受欢迎。

机器学习是人工智能的圈子，其中机器负责完成端到端的日常任务，并且被认为比人更智能。机器人技术和与IoT小工具的协调使机器在另一个层次上进行思考和工作，使他们的智力和智慧超越了人们。

另一方面，机器人流程自动化（RPA）是设计用于自动执行重复任务以简化业务流程的软件。从屏幕抓取，工作流程自动化和人工智能开发的基于标准的程序，使该软件可以汇总信息，触发反应并开始新的活动。

RPA反映了人的行为，以使一致的常规工作流程计算机化，最终目的是提高生产率。机器人过程自动化（RPA）一直处于这一自动化浪潮的前沿。RPA正在将其注意力从单纯的自动化，协助或消除常规工作转变为将自动化专业机器人植入程序和系统。到2027年，全球RPA市场预计将达到255.6亿美元，而到2025年，人工智能市场预计将达到3909亿美元的高水平。

众多误解之一是人工智能和机器人过程自动化（RPA）是可互换的。即使这两项进步引起了对业务流程自动化的极大热情，但它们各自以不同的方式执行此任务。因此，这使我们相信两者之间存在某些对比。

RPA是复制人类活动的软件机器人，尽管AI是机器对人类智力的模拟。在最基本的层次上，RPA与“做事”相关，而AI和ML分别与“思考”和“学习”相关。RPA是异常过程驱动的，它负责自动化冗余的，基于规则的，需要沟通的程序拥有众多独特的IT框架。

再者，人工智能是关于高质量的数据。AI的责任是选择合适的ML算法，然后对其进行适当的训练，以使其能够比人类更快，更准确地识别其他任何新变化。

它们之间的另一个显着对比是，RPA可以出色地处理以前需要人工交互的繁琐，基于规则的任务，但是它并没有像集成了AI的深度神经系统那样学习。如果自动化任务发生任何变化（例如，Web结构中的某个字段发生了移动），则RPA机器人通常将无法自行解决该问题。

RPA和AI技术都是平滑业务流程自动化的不可思议的工具，但它们在一起却是不可思议的力量。在将AI与RPA集成时，它可以使自动化过程更快地启动，从而促进了自动化的连续性。将AI与RPA融合，使组织能够自动化比以往任何时候都更为复杂的端到端流程，并将预测性建模和见解纳入这些程序中，以帮助人们更智能，更快地工作。

当将AI集成到机器人流程自动化解决方案中时，它就具备了通过不同系统收集并提供有用数据并确定正确决策的能力。修改后的RPA解决方案可以利用AI收集的数据并轻松执行复杂的任务。通过将AI与认知进步以及ML（机器学习）相结合，可以通过在流程中发展人类反应来增强机器人流程自动化。这种混合同样可以通过完善的软件系统和算法来完成高级任务。

在某种程度上，RPA通过利用AI的能力超越了任务自动化和重复性程序的完成。它可以在提高生产率的同时，获得新的机会和可以想象的结果。

正如AI可以通过利用预测分析来弄清楚如何思考，学习和规划一样，RPA应该能够重定向特殊情况，并将这些示例或情况与预期的或突发的，机会和危险联系起来。