什么是RPA人工智能与角色扮演的结合模式和体系结构分析

2020-04-02 15:29　来源：科创网

什么是RPA？人工智能与角色扮演的结合模式和体系结构分析

自2019年以来，国内RPA企业陆续获得融资，其中3起发生在6月，1起发生在8月。保守估计，国内5家RPA企业的融资总额约为8亿元人民币，但市场估值高达54.2亿元人民币。

谁是资本如此青睐的RPA？本文将介绍角色扮演的定义和概念、角色扮演的过去生活、实际应用场景、未来发展趋势(角色扮演如何与人工智能相结合)等。

一、辐射防护的定义和工作原理

RPA是机器人过程自动化的简称。

RPA的概念是由一家信息技术初创公司和一家研发此类软件的研究机构在2012年提出的。目前，还没有明确的区域行动计划的定义。通过不断的实践、总结和口碑，RPA的概念已经逐渐被制造商和用户所普及。

我们可以理解为“虚拟机器人”替代人工的一种方式。RPA不仅可以模拟人类，而且可以利用和融合现有各项技术，实现其流程自动化的目标。

或者可以理解为：软件自动化=人工+电脑。

由于它可以在不改造原有业务系统的情况下为企业实现业务流程自动化，这种非侵入式的技术部署受到了许多企业的青睐。

为了更好地理解，我们可以举一个例子来说明它的工作原理。

例如，“按钮向导”——，一个在游戏领域广为人知的国产软件，有一些简单的功能可以帮助我们完成一些自动化的工作。

“钥匙向导”的基本工作原理如下:

操作脚本是通过记录操作者的鼠标和键盘的动作步骤而形成的

手动编辑脚本

执行流程(或批处理)

在执行脚本动作后，新的动作会根据新的脚本操作生成，这样用户可以借助这些脚本变化完成一些简单的操作，形成自动化，从理论上可以解决大量的重复性工作。

以上是一个基于RPA原理的例子。与当前的RPA相比，在逻辑上没有本质的区别。如今的RPA工具功能会更加丰富，场景更加多样实用，定制化程度高，针对性更强。

二。爱国军的前世

在这一段中，我们将从时间线的角度概述RPA的发展，分为:之前、之后等。

（1）出现前

在20世纪90年代早期和中期，计算机开始出现在日常办公中。此时出现的一些软件和工具已经具备了RPA的雏形。它可以大致分为几个类别:屏幕捕获类别、过程自动化工具类别等等。

屏幕抓取类：

屏幕捕捉技术是第一种可以在两个不兼容的系统之间搭建桥梁的技术。它可以提取关键词，扫描大量静态信息和其他数据。这种数据捕获、数据分类和数据分析的能力是目前RPA的核心功能。

流程自动化工具类：

自20世纪90年代以来，各种工作流自动化软件可以通过捕获特定领域来帮助处理订单。

首先，获取数据，如客户联系信息、发票总额和订购项目列表等。然后形成一个数据库；最后，通知相应的员工。流程自动化存储数据而不是手动输入数据的方式提高了订单处理的速度、效率和准确性。

（3）出现

爱国军一词出现于2000年。

此时的RPA已经不同于以往的“RPA式”，可以用“取其精华，去其糟粕，创新出新，创新出旧”来概括现阶段的发展。

它能够有效地将人工智能技术与自动化技术结合起来，其中光学字符识别技术应用最为广泛。这使得RPA软件不再依赖于用于屏幕捕获的代码，而是允许用户以可视化的方式使用拖放功能，建立过程管理工作流，并自动化重复性劳动。该方法降低了用户的使用门槛，无需专业的编码知识即可快速获取数据并建立流程，这也是RPA的价值所在。

（3）出现后

随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务，并且易于操作，越来越多的行业开始大规模投入使用。例如，业务流程外包。

业务流程外包将RPA视为提高效率和生产率的关键驱动力。这两者相辅相成。借助于RPA，业务流程外包可以快速实现办公自动化，具有较低的成本效率和较快的响应能力。与此同时，卢旺达爱国军也能够在外包领域登陆。

然后在2010年之后，随着“互联网”和“智能”被提上发展议程，RPA技术在各个行业实现了快速增长，尤其是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。

RPA的实施大幅降低了人力成本，提高了生产力，同时减少了错误。

三。发展趋势

RPA的未来发展趋势是什么？

爱国热情是社会发展的必然趋势，主要基于以下几点:

中国的人口红利正在逐渐消失，加速进入老龄化社会，劳动力短缺正在出现。

劳动力成本的增加给企业带来了巨大的财务负担。

随着互联网技术的飞速发展，原有的系统已经不能满足需求，迫切需要扩展其业务能力。

人工智能技术正逐步从实验室走向市场。

RPA将经历四个发展阶段。前三代风险评估不涉及决策层，而只是帮助人们执行预定义的过程。在初始化和运行过程中，需要人员参与监控，以确保实施的准确性。

然而，随着人工智能技术的日益成熟，第四代RPA发展阶段即：AI+RPA。人工智能与机器人流程自动化有效结合，进行复杂场景的智能决策已经出现，功能更加完善，应用场景更加广泛，应用范围更加广泛，机器人更加智能化。让我们详细看看这四个开发阶段。

第一个阶段 RPA1.0

RPA1.0可以理解为辅助劳动。帮助人们完成一些标准化的桌面工作很简单，比如基本的数据输入和文件打开。没有人工干预，整个工作过程不能自动进行。其效果通常是帮助单个员工将工作效率提高到更小的程度。

第二个阶段 RPA2.0

Rpa2.0，这个阶段的Rpa可以部分释放人力，并且可以自动完成整个业务流程中某些部分(某些环节)的工作流程。机器人永远不会对这些重复的任务感到厌倦。他们将完全按照预定的指令和规则以最高的效率完成这些任务，无需人工干预。

第三个阶段 RPA3.0

RPA3.0可以理解为增强智能RPA。阶段3.0中的RPA可以简单地集成感知技术，尝试部分获取相关的外部知识，并自动处理目标文档中的非结构化数据，例如来自客户的发票信息(图像)和邮件(文本)。但是，在这个阶段，RPA每次都执行相同的操作。他们不会从每次重复的执行中“学习”，也不会在日常工作中进行自我完善和寻求更好的解决方案。

第四个阶段 RPA4.0

RPA4.0概念，即通过感知技术(语音、人机交互、视觉)、认知技术(智能决策)、RPA技术的结合，创造出一个能够模拟人类做出商业决策和处理业务的智能辅助机器人。

RPA和人工智能结合后有非常广泛的应用。一方面，他们可以处理简单和重复的任务，如发布电子邮件，Excel计算和文件排序。此外，它还可以完成身份信息的智能验证、文本字符识别的智能分析、客户服务场景的辅助决策和自动推荐等复杂的决策任务。

智能辅助机器人可以学习人类的业务处理经验(数据)，在复杂的业务场景中达到接近或超过人类的决策精度，打破了传统的RPA技术只能按照特定规则处理业务的局限，实现了对业务场景的深度覆盖。

我们对RPA和AI的架构是这么设计的：

智能大脑通过监控引擎、决策引擎、操作引擎、控制引擎等与机器人进行通信。

机器人充当“耳朵、眼睛和鼻子”，通过人工智能更好地执行操作命令(如光符识别、自然语言处理、语音交互)；

机器人的工作数据被反馈给智能大脑，通过算法训练，自我学习，然后选择一条更好的路线来运行。

人工智能，人工智能:1956年在达特茅斯学会提出，一种以类似人类反应的方式对刺激做出反应并从中学习的技术，是对人类意识和思维的信息过程的模拟。

简而言之，人工智能和RPA的关系就像“大脑指令”和“手脚操作”的关系。其特点是

RPA倾向于重复执行命令，而人工智能倾向于发出命令。

机器人可以自动完成简单的工作，并为人工智能提供大数据。