人工智能在智能自动化中的重要作用

2020年发生的冠状病毒疫情在全球范围内引起经济和社会动荡,迫使各行业领域的企业不得不应对供需激增、远程劳动力和市场波动等问题和挑战。 2021-05-19 14:03:18 人工智能自动化机器人 每次矩阵相乘用不到一个光子,手写数字识别准度超90%,光学神经网络效率提升数个量级 康奈尔大学等机构的这项研究证明了光学神经网络在原理上比传统神经网络具有更多基本的能效优势。在光子预算限制为每个标量乘积少于一个光子,研究者使用光学神经网络实现了非常高的手写数字分类准确度。

2020年发生的冠状病毒疫情在全球范围内引起经济和社会动荡,迫使各行业领域的企业不得不应对供需激增、远程劳动力和市场波动等问题和挑战。

由于疫情造成工作场所的改变,可以改善后台操作和生产活动的机器人流程自动化(RPA)的使用量得到空前的增长。人们认识到自动化不会受外部障碍的影响,可以提供快速、高效且无错误的解决方案。因此到2020年,比以往任何时候都更多的企业转向机器人流程自动化(RPA)来处理从订单处理和履行到运输管理和客户支持的所有事务。

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许多企业准备在2021年将重点转移到更好的设计、改进的计划和更多的自动化交付上,这将使机器人流程自动化(RPA)能够以更高的稳定性和更少的错误运行。未来一年,机器人流程自动化(RPA)将通过试验人工智能及其两项相关技术(智能自动化和超自动化)来实现这一目标。

虽然还没有完全接受人工智能,但这些企业将越来越认识到,机器人流程自动化(RPA)和人工智能是互补的技术,可以相互支持,并可以共存集成以构建更强大、更全面的自动化平台。将机器人流程自动化(RPA)基于规则的自动化能力与人工智能提供的认知能力以及机器学习的试错学习能力相结合,智能自动化将实现完整业务流程的端到端自动化以及机器人和人类组成的团队之间的工作协调。

随着越来越多的企业在2021年更加重视自动化,他们将会积极采用智能自动化来自动化基于决策的子流程,这些子流程旨在增强机器人流程自动化(RPA)的基于规则的流程。毕竟,智能自动化更适合需要人工判断的过程。在机器人流程自动化(RPA)具有战术性的情况下,智能自动化具有战略意义,它可以随着时间的推移利用通过训练或微调的学习算法和模型来提高或自我修正任务性能。

所有这些都将引发人们对人工智能的日益依赖,以及更多地采用人工智能推动的技术,如机器学习、计算机视觉和自然语言处理。虽然不太可能在2021年看到完全的转变,但使用人工智能提供的认知能力的机器人流程自动化(RPA)工具最终将取代那些没有使用人工智能的工具。更重要的是,智能自动化为企业规模的业务流程自动化提供了比机器人流程自动化(RPA)更大的价值和显著的优势。

考虑到这些技术可能对业务效率和战略产生的变革性影响,可以期待它们在2021年得到广泛关注和投资。它们似乎也有可能为提高适应性和实施超自动化打开大门,大型企业通常将机器人流程自动化(RPA)称为智能、更快、更复杂的技术。

借助人工智能、机器人流程自动化(RPA)和机器学习的强大功能,超自动化是端到端自动化工具链的实现,该工具链可让企业将更复杂、更完整的流程实现自动化。

超自动化将不仅仅局限于实现自动化所需的工具。它还涉及为自动化的每个步骤建立协议,包括过程发现、过程优化、设计、规划、开发、部署和监视。如果实施得当,超自动化将使企业能够将传统机器人流程自动化(RPA)划分为单个、更完整的自动化流程的集成、DevOps、监控和管理流程自动化,从而比以往任何时候都更大规模地提高效率和生产率。

尽管2021年不太可能看到这些技术充分发挥其潜力,但正在逐渐发挥重要作用。人工智能和机器人流程自动化(RPA)不再局限于程序员。这项技术正以更加直观和用户友好的界面形式为企业用户所用,同时考虑到了公民开发者的需求。

自动化的重要性日益凸显,如今这些技术已处于有利的地位,可以使企业越来越多的业务流程实现自动化,从而提高运营效率,降低成本,改善员工和客户体验,并提高弹性。人工智能和机器学习将越来越多地应用于增强支持机器人流程自动化(RPA)的数字工作者,使他们能够专注于更有意义的高价值工作。

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