机器人过程自动化在许多不同的行业中引起了很大的轰动。随着企业专注于数字创新，自动化重复性任务以提高效率，同时减少人为错误是一个有吸引力的命题。
机器人不会疲劳，也不会感到无聊，并且会准确地执行任务，以帮助他们的人类对手提高生产力，并释放他们专注于更高层次的任务。
除了简单的 RPA 之外，通过将机器学习和人工智能与机器人过程自动化相结合，实现重复任务的自动化，并附加了类似人类的感知和预测层，从而实现了智能自动化。
RPA与人工智能的区别
根据设计，RPA 并不是要复制类似人类的智能。它通常被设计成模仿基本的人类活动。换句话说，它不模仿人类的行为，它模仿人类的行为。行为意味着在一系列可能的选项中做出明智的选择，而操作只是移动或过程执行。RPA 流程通常由预定义的业务规则驱动，这些规则可以狭义地定义，因此 RPA 处理不明确或复杂环境的能力有限。
您可能还需要阅读：
人工智能和 RPA 如何结合创建智能自动化
另一方面，人工智能是由机器模拟人类智能，这需要更广泛的可能投入和结果。人工智能既是智能决策的机制，也是人类行为的模拟。同时，机器学习是人工智能的必要踏脚石，有助于进行演绎分析和预测决策，从而越来越接近人类可以期待的结果。
IEEE 标准协会于 2017 年 6 月发布了《智能流程自动化术语和概念 IEEE 指南》”
换句话说，RPA 只是一个系统，它可以重复、无故障地执行一组定义的任务，因为它已针对该作业进行了专门编程。但是，它不能应用学习的功能来提高自己或使其技能适应不同的环境，这就是机器学习和人工智能正日益为构建更智能的系统做出贡献的地方。
流程驱动与数据驱动
智能自动化是一个术语，可应用于自动化辅助工作流连续体的更复杂的末端，包括机器人桌面自动化、机器人过程自动化、机器学习和人工智能。根据业务类型，公司通常会采用一种或多种自动化类型，以提高效率和有效性。随着流程驱动型自动化向更具适应性的数据驱动自动化方向发展，培训数据、技术开发、基础设施和专业知识等形式也存在额外的成本。但是，在额外的见解和财务影响方面的潜在好处可以大大放大。
为了保持竞争力和效率，企业现在必须考虑将机器学习和人工智能添加到传统 RP 中，以实现智能自动化。
智能自动化依赖于数据完整性
在智能自动化框架中，培训数据是其他所有内容所依赖的核心组件。在自动驾驶和医疗保健等行业中，AI/ML 的决策可能会产生严重影响，因此，通知这些类型的决策的培训数据的准确性至关重要。随着现代人工智能和机器学习模型利用神经网络和深度学习进度向 100% 的提高，这些引擎比以往更加自主地工作，无需人工干预即可做出决策。训练数据中的小变化或不准确可能会产生戏剧性的意外效果。因此，随着人类开始依赖智能机器做出的复杂任务决策，数据完整性和准确性变得越来越重要。
精确的 ML 模型需要准确的训练数据
数据完整性涉及从具有代表性的源数据开始，然后在培训、测试和部署机器学习模型之前准确标记此数据。数据准备、功能工程、建模和验证的迭代工作流是标准的数据科学操作手册。
任何数据科学家都会解释，准确标记的训练数据可能是他们食谱中最重要的成分。”脏”数据的示例包括缺失、偏置和异常数据，或只是不能代表要在生产中处理的未来数据的数据集e. 选择在通知给定模型的预测准确性方面可能最关键的数据功能。在神经网络中，参数堆叠在一个上面，每次迭代中关键要素的正确标识对于模型构建练习的成功至关重要。训练数据不佳可能导致选择或加权不正确的要素，从而导致无法通用到更广泛的生产数据群体的模型。
例如，对于检测 MRI 图像中特定器官的模型，从特定 MRI 机器中选择具有代表性的训练图像，然后准确隔离每个器官特定感兴趣区域的相关边界，这将更好地检测结果，而不是简单地使用这些器官的照片从公共来源。另一个示例可以在使用光学字符识别 （OCR） 的应付帐款系统中看到，以编程方式从发票中提取相关信息。每个发票中的键字段（如”地址”、”名称”和”总计”）必须从不同类型的发票正文中准确区分，以便创建有效和准确的模型。如果这些项目的标签不完整或不正确，则生成的模型的准确性将受到影响。
偏置问题
当前的人工智能和机器学习模型与人类智能不同，部分原因是它们完全依赖于其初始训练数据，并且通常没有自动和递归机制来吸收和处理用于课程校正的新数据。持续再培训。这意味着，在培训期间引入的不平衡数据可能会随着时间的推移导致意外偏差，并可能产生意外（有时是冒犯性）结果。当系统引入大量偏差时，很难依赖这些系统的决策。
良好的数据注释带来高质量的智能 RPA
准确的培训数据是大多数成功的数据科学项目的基础。通过准确的数据注释，机器学习模型和 AI 模型可以做出越来越精确的决策，并且与 RPA 的基本流程相结合，企业可以实现真正的智能自动化。
