在之前的一篇博文中，我们看到了什么是机器人过程自动化，以及有人参与的RPA和无人参与的RPA之间的区别。我们还发现了RPA的好处是如何促进大型组织的数字化转型的。

为了探索RPA的未来，我们询问了Sebastian Schrötel关于机器人过程自动化智能化的设想。作为SAP智能机器人流程自动化的负责人，Sebastian帮助我们了解RPA如何达到前所未有的效率水平。

Sebastian，RPA机器人通过其用户界面与业务应用程序进行交互。RPA机器人模仿在PC上工作的人类用户，解释UI组件并提取执行任务所需的数据，虚拟地复制、粘贴、单击等。它是否高效可靠？它能改进吗？

这种基于UI的方法是有效的，数据建模，它是唯一一种处理遗留应用程序的方法，例如大型机上提供的应用程序，或者多年未更新的旧版本Windows business应用程序。这种方法相对稳健，如果RPA bot通过解析域对象模型（DOM）来解释应用程序UI的结构，从而广泛地捕获屏幕的逻辑结构和每个UI组件的含义，以便根据其用途使用它。

至少它比过去那样做屏幕抓取要好，在RPA的世界里它是使用OCR仍然很常见…因为常规OCR仍然容易出错，而且当应用程序升级时，您可能必须调整所有已部署的机器人程序与该应用程序交互。

但我们认为，无论应用程序何时提供API，API都是与应用程序交互的最佳方式。首先，API保证了应用程序升级时的向上兼容性，从而简化了bot的维护并提高了其长期可靠性。别忘了，典型的RPA机器人与五个或八个不同的应用程序交互。其次，它具有较低的响应时间和更好的性能。它不仅可以节省it基础设施的资源，还可以让你的机器人同时做更多的工作。RPA机器人操作存储在各种数据库和应用程序竖井中的结构化数据。但现在他们还必须处理越来越多的非结构化数据，如图像、文本和语音，理财返利，这些数据通常来自移动设备。我们能想象什么？

在企业流程中有很多涉及非结构化数据的业务场景。

对于图像，大数据定义，您可能需要识别和比较对象，或者从照片中捕获的文档中提取数据，例如KYC流程中的客户身份证。

对于文本，您可能需要对文档进行自动分类，或者从发票或采购订单中提取关键字和元数据，或者如果文档来自最终客户到客户服务，甚至可以确定文档背后的基调和意图。

通过语音，合肥大数据，您最终可以将语音转换为文本以提供给您的系统，或者反过来向您组织的客户或员工传递消息。

我们如何为RPA机器人提供服务于这些业务场景的高级功能？

对于这种特殊的认知任务，答案是人工智能。在过去的几年里，人工智能从巨大的进步中受益匪浅。由于现在有大量的数据可以用来训练模型，机器学习和深度学习算法已经达到了一个非常好的置信水平，在大多数情况下都打败了人脑。

如果我们试着去思考，而不是去处理非结构化数据，我们可以想象在几年内，人工智能可以帮助RPA机器人实现自我学习功能。机器人可以通过了解人类用户在复制某些任务时正在做什么来学习。机器人甚至能够适应工作环境中的一些微小变化，泛在电力物联网，例如，处理与之交互的应用程序中的异常或更新。

在机器人与人的交互方面，RPA机器人是一种针对人类员工的"数字助理"，这会更好吗？

我确实这么认为。RPA机器人不需要通过常规UI与用户交互，而是可以通过处理一个正常的对话（包括问题和答案）来提供高质量的服务体验。一些聊天机器人技术不是基于传统的自然语言处理（NLP），这需要对每种语言进行特定的开发和配置。一流的聊天机器人充分利用机器学习语言不可知。在特定行业使用预配置的聊天机器人可以缩短集成时间，加快部署速度。

那么，根据您的说法，RPA的下一个重要步骤是什么？

我想说"RPA+人工智能+对话AI=智能RPA"是2019年的正确等式。

谢谢，塞巴斯蒂安！

SAP智能机器人流程自动化

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