RPA 和 AI 的相同与不同

　　在由机器人过程自动化研究所（IRPA）举办的会议上，肯定有很多关于人工智能（AI）的话题。不幸的是，大多数谈话似乎只会使人们对这种最新，最被炒作的技术感到困惑。提出的框架显示 RPA 和 AI 是一个“连续体”，有些模型似乎表明从 RPA 到 AI 有着自然的“旅程”，而其他人则谈到如果 RPA 要使 AI 是“必不可少的”实现其全部价值。一些演讲者谈到了RPA或 AI 之间的“选择”。这些都没有真正帮助教育与会者如何使用这两种技术。让我们解开这些要点，以便每个人都可以清楚了解 RPA 和 AI 之间的关系。

　　RPA / AI 连续体- 虽然可以说 RPA 是两种技术中相对简单的一种，但它们确实是完全不同的野兽。关键区别在于 RPA 的机器人是“哑巴”，而 AI 是“自我学习”。机器人将完全按照您的要求执行操作，并且一次又一次地完全相同。当您具有基于规则的流程（对合规性和准确性至关重要）时，这非常理想。但是，在存在歧义的地方，通常是当流程的输入是非结构化的（例如客户电子邮件）或存在大量数据时，则 AI 是合适的技术，因为它可以管理这种可变性，并且大多数情况下重要的是，通过自己的经验不断完善它。因此，如果您确实想考虑技术连续性，

　　RPA 到 AI 之旅 - 很多案例研究中，公司先实施 RPA 然后再实施 AI，但这仅仅是因为 RPA 是比 AI 更成熟的技术。有更多的公司实施 RPA 而完全不实施 AI 的例子，因为他们实际上不需要 AI。RPA 在提供人工套利，准确性和合规性方面做得非常出色，而 AI 却无处可寻。当然，有些公司在没有 RPA 的情况下实施 AI。这不是旅程，只是基于特定需求的一系列选择。

　　RPA 对 AI 的依赖 - 提出的另一种观点是 RPA 仅在支持 AI 时才有价值。显然，这是能够提供两种技术的供应商提出的一种自我实现的观点，但这是不正确的。如上所述，许多（实际上，大多数）公司在无需考虑或不需要 AI 的情况下实施 RPA。如果您想要合规，可重复的流程，并且可以为机器人提供结构化数据，那么为什么要引入 AI 来使事情变得复杂和混乱呢？

　　RPA / AI 选择 - 提出了另一种观点（实际上与上述许多观点相抵触），即企业需要在 RPA 和 AI 之间做出选择 - 换句话说，这是它们实现此目标的最佳选择达成目标？到目前为止，这两种技术实际上已经很好地互补，例如，在流程开始时通过使用 AI 来构建非结构化数据，通过使用机器人来处理交易，然后可能使用 AI 来进行决策和 / 或最后的数据分析。

　　那么，为什么所有这些混乱和错误的信息呢？供应商和提供商显然会出于自身利益而建立与自己的能力和营销信息相一致的框架和模型。而且，尽管 RPA 的定义非常明确（带有成熟标志：它自己的缩写），但是某些混淆肯定是由用于描述人工智能的多个术语引起的；人工智能，认知计算，机器学习，NLP 等。就目前而言，就 AI 如何帮助您的业务而无需担心该怎么称呼，这是考虑 AI 的最佳方法。随着技术的发展（尽管需要更强大的方法），这就是为什么在 Symphony Ventures，我们正在致力于“ AI 分类法”，以阐明不同类型的 AI，因此有助于在客户中解释 AI 的实际机会和用途。