眼下，很多企業(yè)都將RPA機器人流程自動化看作是整個企業(yè)自動化策略中的一部分。在2020年，RPA也將進一步“升級”，通過諸多人工智能（AI）技術(shù)——自然語言處理（NLP）、智能光學(xué)字符識別（OCR）、機器學(xué)習(xí)部署等的加持，并逐步成為越來越受企業(yè)青睞的智能化工具。

RPA必將成為AI的推動者，AI能力將會是RPA工具的核心競爭力之一，不具備AI能力的RPA工具，將很快會被市場淘汰。

當(dāng)前RPA工具亟待提升的4個維度

RPA亟需降低維護成本

在部署RPA的過程中，很多企業(yè)還面臨著如何維護RPA機器人的痛點。所以，之后的RPA工具，亟需解決的一個點，即如何降低自己的維護成本。

其實，RPA工具維護成本高，主要因為它集中適用于流程比較固定、簡單的場景，而不能出現(xiàn)在頻繁變化的軟件環(huán)境當(dāng)中。而AI在降低維護成本這個維度上，就可以幫助到現(xiàn)有的RPA工具。AI能夠幫助RPA機器人更好地應(yīng)對多變的軟件環(huán)境，從而將降低機器人的維護成本。

RPA需要增加決策能力

目前，RPA機器人的部署，流程比較短，決策鏈比較單一。如果RPA機器人想進入更為復(fù)雜的商業(yè)場景當(dāng)中，則要對當(dāng)前環(huán)境有一定的判斷能力，才能進到更長的企業(yè)流程中去。

提高RPA感知非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力

傳統(tǒng)RPA擅長處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，對企業(yè)的數(shù)字化程度要求較高。結(jié)合AI能力的新一代RPA已經(jīng)能夠應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入。通過集成先進的OCR技術(shù)，RPA能以更**，更**的方式解讀文書工作的掃描并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字格式。

借助OCR，RPA可利用AI的自主學(xué)習(xí)，實現(xiàn)包括手寫文字在內(nèi)的高精度文字識別，使文字信息數(shù)據(jù)化，并由RPA自動進行提取和輸入工作，提高處理紙質(zhì)文檔的業(yè)務(wù)效率，避免人為輸入錯誤。

提升與聊天機器人聯(lián)動的能力

RPA(www.uibot.com.cn)和AI的結(jié)合，還有一個方向即對話機器人和RPA機器人的聯(lián)動。該項能力的提升，可幫助RPA從整個企業(yè)的后臺業(yè)務(wù)向前臺轉(zhuǎn)變，甚至擴展到更多業(yè)務(wù)當(dāng)中去。

所以，就RPA工具本身的升級來講，其對AI能力的訴求很大。
為數(shù)字員工添加更多技能

融合了 AI 的 RPA 將擴展到更多的商業(yè)場景。比如在企業(yè)呼叫中心業(yè)務(wù)中，隨著時間的推移，客戶服務(wù)技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，通信渠道從電子郵件、電話到社交媒體，從網(wǎng)絡(luò)聊天到自助服務(wù)平臺。這通常具有挑戰(zhàn)性，因為呼叫中心代理通常面臨非整合的客戶服務(wù)工具包，并且在日常活動中缺乏**的跨渠道服務(wù)。

在增強了感知方面能力的RPA——即增強了NLP和文本分析能力，其將有機會得到一些更為復(fù)雜、涉及更多決策流程的自動化業(yè)務(wù)。部署RPA的企業(yè)，如果能夠更好地將這些場景中涉及NLP能力的部分進行處理，將有更大的機會獲得整個呼叫中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)規(guī)模，從而幫助呼叫中心應(yīng)對更多的挑戰(zhàn)。

資訊來源：https://www.uibot.com.cn/news-7-1560.html