RPA和AI：加速数字化转型的步伐
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机器人过程自动化
（RPA）是一种在自动化后台工作的软件，无需人工执行平凡的任务，如收集和分类数据，并腾出时间做更多的战略性工作。人工智能（AI）是一种能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。汇集在一起时，这两个功能强大的工具将数字转换提升到了一个新的水平。
通过制定人员，流程和技术如何相互作用以向客户提供价值，运营模式可作为计划投资于未来提供价值的新方式的高管的宝贵工具。可以为整个公司映射操作，也可以为各个部门和部门映射操作。这种平衡对于致力于企业级数字化转型的公司至关重要。管理人员可以利用自己的预算和团队来挖掘他们监督的部门内部的低效率。
业务流程和信息系统错位是浪费
操作模型中效率低下的常见原因是过程和技术之间的不一致。当这种情况发生时，相关人员的必然结果就是更多的工作。这项知识工作需要业务经验和专业知识，但作为一系列结构良好的日常任务，它往往很无聊。在许多后台，专业人员花时间跨多个计算机系统工作，同时在他们之间移动数据。设计不良造成的工作浪费。它浪费了稀缺的资源，增加了开展业务的成本，使人失去动力并且容易出错，并且减缓了损害客户服务的流程。
机器人过程自动化重新调整信息系统
公司需要一种快速，经济高效的方法来使信息系统与其支持的业务流程重新对齐。机器人过程自动化（RPA）在这个角色中被证明了。典型的RPA项目在六周内完成，并在几个月内产生积极的投资回报。通过用计算机代替人并将重复和常规任务推迟到软件机器人，可以使业务流程自动化。使用软件机器人执行日常任务可以让员工专注于高价值的任务，例如参与客户的服务请求。就像电子系统中的开关在电路之间移动电流一样，RPA可以控制数字信息的流动，将其移动到应用程序之间。RPA提供了一种快速，有效且经济实惠的方法，可以根据业务流程的实际信息需求重新调整多个系统。
抽象任务超出了RPA的范围
RPA是一种强大的数字转换工具，能够将整个常规任务序列转换为新的直通过程。然而，许多过程更复杂，因为它们将任务与第二种更高形式的知识工作相结合。抽象任务需要权衡相互冲突的需求，运用常识，做出判断，并决定行动方案。抽象任务超出了RPA的程序“做这个，然后做那个”的能力。将RPA应用于涉及常规和抽象工作的过程会使人类处于循环中，因为数字信息的流动必须停滞以等待人类参与。虽然这对于某些流程可能是必要的，特别是在受监管的行业中，但是有许多流程可以转变为新的数字直通工作具有良好的商业意义。
自动机器学习补充了RPA
许多抽象任务可以通过机器学习模型自动完成。创建了一个机器学习模型，能够将电子邮件发送给相关的客户服务团队，使员工免于承担哪些同事最适合回应客户的繁重任务。
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