机器人流程自动化示例
RPA 在当今的商业世界中有多种实际应用。以下是企业目前可能采用 RPA 的一些示例：
- 账单处理：可配置 RPA 机器人来监控特定邮箱中是否有新账单。收到账单后，该机器人会打开附件中的 PDF，使用光学字符识别 (OCR) 技术提取关键数据，例如账单编号、供应商名称、应付金额和采购订单编号。接着，它会登录公司的会计软件（如 SAP 或 NetSuite），将数据输入到相应字段中，并标记任何异常情况以供人工审核。
- 客户引导：RPA 可自动化处理新客户引导流程，例如信息收集和账号创建。
- 订单履行：RPA 可自动化处理客户订单履行流程中的数字环节，包括订单录入、库存系统更新和发货流程启动。RPA 软件机器人可以处理这些数字任务，并可与实体仓库自动化系统集成，以完成任何非数字任务。
机器人流程自动化是如何运作的？
了解 RPA 的运作方式是充分发挥其潜力的关键。RPA 软件机器人会根据一组预定义的指令和触发器，在与数字系统交互时模仿人类操作。这些机器人是根据特定指令设计的，可以自主执行指令。例如，您可以将机器人配置为在特定事件发生时登录应用，从结构化电子表格中提取数据，然后将该数据复制并粘贴到另一个应用中。
自动化流程通常遵循以下步骤：
- 员工确定适合自动化的任务
- 使用 RPA 软件，通过记录人员完成任务的步骤来创建机器人
- 测试创建的机器人，确保其正常运行
- 将该机器人部署到组织中
标准 RPA 通常基于预定义的规则运行，但可以通过机器学习和人工智能 (AI) 等技术进行扩展，以提高其自动化处理更复杂任务的能力。这种组合通常被称为智能流程自动化 (IPA)，可让某些软件解决方案从过往交互中学习，进而随着时间的推移提升准确性和效率。
机器人流程自动化有哪三种类型？
在实施 RPA 时，主要有三种自动化类型可供选择：
功能 | 有人值守自动化 | 无人值守自动化 | 混合自动化 |
触发器 | 由人类员工按需发起。 | 根据时间表或系统触发器自动运行。 | 可由人或系统触发。 |
互动 | 作为“数字助理”与人类协同工作，以确保人机协同 (human-in-the-loop)。 | 在后台独立运行，无需人工干预。 | 根据需要，在独立任务和有人值守的任务之间切换。 |
适用场景 | 客户服务、服务台、需要人工监督的任务。 | 大批量后台流程，例如批量数据处理、报告生成。 | 需要自动化步骤和人工判断的端到端流程。 |
示例 | 呼叫中心客服人员点击一个按钮，让机器人从三个不同的系统中检索客户的完整历史记录。 | 每天凌晨 2 点，一个机器人会运行，处理前一天的所有在线订单并生成销售报告。 | 机器人会处理贷款申请，但会将其标记为需由贷款专员做出最终审批决定。 |
功能
有人值守自动化
无人值守自动化
混合自动化
触发器
由人类员工按需发起。
根据时间表或系统触发器自动运行。
可由人或系统触发。
适用场景
客户服务、服务台、需要人工监督的任务。
大批量后台流程，例如批量数据处理、报告生成。
需要自动化步骤和人工判断的端到端流程。
示例
呼叫中心客服人员点击一个按钮，让机器人从三个不同的系统中检索客户的完整历史记录。
每天凌晨 2 点，一个机器人会运行，处理前一天的所有在线订单并生成销售报告。
机器人会处理贷款申请，但会将其标记为需由贷款专员做出最终审批决定。
RPA 与人工智能有何区别？
虽然这两个术语有时会被混淆，但 RPA 和 AI 是不同的概念。虽然 RPA 可以利用 AI 技术，但两者的核心关注点差异显著。
RPA 主要侧重于自动化使用结构化数据的规则型任务和流程，而 AI 则专注于让系统在无人干预的情况下学习并做出决策，包括处理文本和图像等非结构化数据。
RPA 最适合自动化处理重复性强、可预测的任务，而 AI 通常更适合自动化处理复杂且需要一定程度的理解和决策的任务。例如，RPA 可用于自动创建账单流程，而 AI 可用于开发可与客户互动并解答问题的机器人。
RPA 机器人与 AI 智能体
了解 RPA 和 AI 之间的总体差异固然有帮助，但考虑 RPA 机器人与“AI 智能体”之间的区别也同样有用。AI 智能体可以被视为一种更高级的实体，它不仅可以处理信息，还可以感知环境、自主决策，并从交互中学习，从而实现特定目标。
下面是它们不同特征的详细介绍：
特征 | RPA 机器人 | AI 代理 |
运营性质 | 执行预定义步骤、遵循明确指令，且如要更改则需重新编程。 | 模拟人类的认知功能：分析数据、识别模式并自主决策；根据新信息进行调整。 |
智能与自我学习 | 缺乏内在智能；依据既定规则运行；无法自主进化。 | 通常融合机器学习和其他 AI 技术；从数据中学习；随时间不断提升性能，适应变化的环境。 |
决策 | 基于确定性的预定义规则（如果 X，则执行 Y）。 | 能够在模糊情境下，通过推理、预测和评估选项，做出更复杂的概率性决策。 |
数据处理 | 主要处理结构化数据（电子表格、数据库）。 | 可以通过 NLP 和计算机视觉处理结构化和非结构化数据（如文本、邮件、图像和语音）。 |
类比 | 遵循核对清单或脚本的数字助理，充当执行任务的“手脚”。 | 一个能够理解上下文、做出判断并持续学习的“数字大脑”或认知型伙伴。 |
特征
RPA 机器人
AI 代理
运营性质
执行预定义步骤、遵循明确指令，且如要更改则需重新编程。
模拟人类的认知功能：分析数据、识别模式并自主决策；根据新信息进行调整。
智能与自我学习
缺乏内在智能；依据既定规则运行；无法自主进化。
通常融合机器学习和其他 AI 技术；从数据中学习；随时间不断提升性能，适应变化的环境。
决策
基于确定性的预定义规则（如果 X，则执行 Y）。
能够在模糊情境下，通过推理、预测和评估选项，做出更复杂的概率性决策。
数据处理
主要处理结构化数据（电子表格、数据库）。
可以通过 NLP 和计算机视觉处理结构化和非结构化数据（如文本、邮件、图像和语音）。
类比
遵循核对清单或脚本的数字助理，充当执行任务的“手脚”。
一个能够理解上下文、做出判断并持续学习的“数字大脑”或认知型伙伴。
使用机器人流程自动化的优势
采用 RPA 解决方案的企业可能会获得广泛的益处。以下是一些最显著的潜在优势：
提高效率
提高效率
通过自动化重复性任务，RPA 有望显著提升运营效率。这有助于让员工腾出时间，专注于更具战略性和复杂性、需要人类深度思考的任务。
更高的准确率
更高的准确率
机器人通常比人类更不容易出错，因此可以提升数据输入和其他任务的准确性。
增强型合规性
增强型合规性
RPA 可通过自动执行与法规要求相关的任务，帮助企业提升合规性。例如，可以使用机器人来确保所有账单都能按时妥善处理，并包含所有必要信息。
可伸缩性
可伸缩性
企业可借助 RPA 更高效地扩大运营规模。机器人可以方便地复制并部署到不同系统中，使企业能够在无需增加员工人数的情况下扩展运营。
提升员工满意度
提升员工满意度
RPA 有助于营造更积极的工作环境。通过让员工专注于更具挑战性和回报性的任务，它有助于减少厌倦与挫败情绪，提升士气，并支持员工做更多自己真正想做的工作。
更快的投资回报率
更快的投资回报率
RPA 通常能带来快速的投资回报率 (ROI)。许多 RPA 项目可以较快实施，并在短时间内产生效益。自动化处理当前由人工执行的繁琐任务，随着时间的推移还可显著节省成本。
机器人流程自动化面临哪些挑战？
尽管 RPA 具有诸多优势，但企业仍应注意其实施过程中可能面临的挑战。其中可能包括：
- 与现有系统集成：将 RPA 集成到现有系统中有时可能很困难，尤其是当这些系统并非为配合自动化而设计时
- 安全问题：必须设置强有力的安全措施，因为 RPA 系统可能容易受到安全威胁
- 维护和更新：RPA 系统需要持续维护和更新，这可能较为耗时且复杂
- 变更管理：实施 RPA 可能需要对业务流程做出重大调整，而这可能较难管理
Google Cloud 如何支持机器人流程自动化？
Google Cloud 提供强大的构建组件，支持创建超越传统 RPA 的现代智能自动化解决方案，但并不提供独立的低代码 RPA 工具。它将无服务器执行与世界级 AI 相结合，让您能够构建更强大、更具扩展性的自动化流程。
Vertex AIVertex AI 为自动化流程增添了“智能”。使用 Vertex AI 处理需要预测、分类或复杂决策的任务，将简单的 RPA 类流程提升为智能自动化。
Workflows工作流作为自动化流程的“编排程序”。使用 Workflows 设计端到端流程，将 Document AI 等服务的触发器与由 Cloud Functions 执行的操作连接起来。
Cloud Run functions充当无服务器“机器人”，执行特定任务。可以编写一个函数，将 Document AI 处理的数据输入到数据库或第三方 API 中。- Document AI非常适合文档相关流程的自动化。使用它可自动从账单、收据和合同等非结构化文件中提取结构化数据，并将整理后的数据直接输入您的工作流。
