Sztuczna inteligencja w zrobotyzowanej automatyzacji procesów
Robotic Process Automation (RPA) wykorzystuje „boty” programowe do naśladowania kliknięć i naciśnięć klawiszy, które ludzie wykonują w aplikacjach biznesowych.
Przegląd
Adding AI turns these rigid bots into ones that can read documents, understand language, and make judgment calls.
Głębokie nurkowanie
Boty RPA automatyzują powtarzalną, opartą na regułach pracę biurową, obsługując oprogramowanie w taki sam sposób, jak zwykła osoba, klikając przyciski, kopiując pola między systemami i wypełniając formularze. Tradycyjne rozwiązanie RPA od dostawców takich jak UiPath, Automation Anywhere i Blue Prism doskonale nadaje się do stabilnych, ustrukturyzowanych zadań, ale psuje się, gdy zmienia się ekran lub dokument jest nieuporządkowany. I tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja: optyczne rozpoznawanie znaków odczytuje zeskanowane faktury, przetwarzanie języka naturalnego interpretuje e-maile, a uczenie maszynowe klasyfikuje przypadki lub wyodrębnia dane z nieustrukturyzowanych dokumentów. Kombinację tę często nazywa się inteligentną automatyzacją lub „hiperautomatyzacją”. Bot może odczytać fakturę w formacie PDF za pomocą OCR, sprawdzić ją w bazie danych, a następnie wprowadzić do systemu księgowego, przekazując człowiekowi tylko nieparzyste przypadki.
Wgląd techniczny
Zwykłe skrypty RPA są kruche, ponieważ obierają za cel stałe współrzędne ekranu lub elementy interfejsu użytkownika; jeśli przycisk się poruszy, bot zawiedzie. Sztuczna inteligencja wzmacnia to dzięki wizji komputerowej, która lokalizuje elementy według wyglądu, i sztucznej inteligencji dokumentów, która zamienia nieustrukturyzowane pliki PDF i e-maile w ustrukturyzowane pola. Modele ML dodają wskaźniki pewności, więc elementy o wysokim stopniu pewności są przetwarzane automatycznie, a elementy o niskim stopniu pewności kierują do ludzi, co stanowi konstrukcję typu „człowiek w pętli”, która utrzymuje wysoką dokładność bez poświęcania szybkości pełnej automatyzacji.
Wpływ strategiczny
Buduj wybory
Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
Zespół i przepływ pracy
Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
Ryzyko i bezpieczeństwo
Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Przyszłość sztucznej inteligencji w zrobotyzowanej automatyzacji procesów
RPA łączy się z dużymi modelami językowymi i agentami AI, którzy mogą interpretować cel i decydować o kolejnych krokach, zamiast kierować się ręcznie nagranym scenariuszem. Dostawcy oferują teraz „automatyzację agentów”, w ramach której LLM planuje przepływ pracy, wywołuje narzędzia i boty oraz obsługuje wyjątki prostym językiem. Oczekuj większej liczby samonaprawiających się botów, które dostosowują się do zmian interfejsów, szerszego dostępu do pracy opartej na wiedzy, takiej jak pisanie i wnioskowanie, oraz ściślejszego zarządzania, aby zapewnić możliwość audytu i bezpieczeństwo agentów autonomicznych.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Zespoły finansowe automatyzujące przetwarzanie faktur: bot odczytuje plik PDF za pomocą OCR, sprawdza sumy i wysyła wiadomości do ERP.
Banki przeprowadzają automatyczne kontrole KYC i onboarding, pobierając i weryfikując dane klientów w różnych systemach.
Boty HR obsługują konta nowo zatrudnionych, e-maile i dostęp poprzez kopiowanie danych między platformami HR i IT.
Back Offices w służbie zdrowia automatyzuje roszczenia ubezpieczeniowe i wprowadzanie danych pacjentów pomiędzy portalami.
Zagrożenia i poręcze
Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Plan wdrożenia
Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Robotic Process Automation quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Następny poradnik
Automatyzacja przeglądarki AI
Często zadawane pytania
What is AI in Robotic Process Automation?
Robotic Process Automation (RPA) wykorzystuje „boty” programowe do naśladowania kliknięć i naciśnięć klawiszy, które ludzie wykonują w aplikacjach biznesowych. Dodanie sztucznej inteligencji zmienia te sztywne boty w takie, które potrafią czytać dokumenty, rozumieć język i dokonywać ocen.
Czym przede wszystkim zajmują się tradycyjne boty RPA?
Boty RPA obsługują oprogramowanie biznesowe w taki sam sposób, w jaki zrobiłby to człowiek, klikając, wpisując i przenosząc dane między aplikacjami, aby wykonywać powtarzalną pracę opartą na regułach.
Dlaczego zwykłe skrypty RPA (nie oparte na sztucznej inteligencji) są często określane jako „kruche”?
Tradycyjne boty celują w stałe elementy interfejsu użytkownika lub współrzędne, więc przesunięty przycisk lub przeprojektowany ekran może spowodować awarię całej automatyzacji.
W jaki sposób dodanie sztucznej inteligencji zwiększa możliwości botów RPA?
Sztuczna inteligencja dodaje funkcje, takie jak OCR dla zeskanowanych dokumentów, NLP dla e-maili i ML dla klasyfikacji, dzięki czemu boty mogą radzić sobie z niechlujnymi, nieustrukturyzowanymi danymi wejściowymi, których nie potrafią sztywne skrypty.
Na czym polega koncepcja „człowieka w pętli” w inteligentnej automatyce?
Modele ML dołączają oceny zaufania; niektóre elementy przetwarzają się automatycznie, podczas gdy niepewne przekształcają się w człowieka, równoważąc prędkość z dokładnością.
Który termin opisuje połączenie RPA ze sztuczną inteligencją, analityką i innymi narzędziami w całej organizacji?
Hiperautomatyzacja, zwana także inteligentną automatyzacją, odnosi się do nakładania sztucznej inteligencji i powiązanych technologii na RPA w celu automatyzacji szerszych, bardziej złożonych, kompleksowych procesów.