人工智能和认知自动化对下一代数字劳动力平台的影响产品见解阿维·巴格塔尼2018年11月21日，星期三4882个视图读3分钟标签：智能自动化人工智能世界已经数字化，自动化已经成为一个关键的成功因素。在所有行业中，企业都利用机器人流程自动化（RPA）来自动化业务流程，如保险理赔处理、发票处理、员工入职、支持中心、账户对账、患者外联等。这些自动化服务使公司能够以前所未有的准确性和可靠性为用户提供全天候的体验。为了跟上业务和客户的需求，自动化必须继续发展，以包括一种新的"推理和学习"的产品类别。数字化转型的新时代是由一个数字劳动力领导的，它将人工智能（AI）和认知自动化结合起来，再加上适量的人类互动。下一代自动化解决了各个行业和行业的具体挑战。理解人工智能（如机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、认知、数据建模和RPA等）的结合何时是有益的，这对于任何正在经历数字化转型的公司的成功至关重要。一些例子包括：数据合成：今天，数据来自多个源，以结构化或非结构化格式提供。在这个过程中，使用人工智能提取关键数据并将其输入RPA是确保准确信息顺畅流动的关键步骤。理解上下文：全周期自动化的一个重要步骤是理解正确的指令或意图。这里应用认知的过程是帮助RPA根据用户要完成的任务来确定正确的下一步步骤。利用NLP来"阅读"和"理解"电子邮件中的信息可以帮助选择路由或流程。预测建模：除了提取数据和理解意图外，人工智能还可以扩展到做出预测和结果。在流程自动化过程中，在正确的时间使用ML可以使决策建模推荐最佳的操作过程。例如，银行可以使用ML模型来预测欺诈的发生。据IDC预测，到2021年，全球认知/人工智能系统的支出将超过570亿美元，年复合增长率为50.1%。随着人工智能和认知自动化的实施不断增长，企业必须确定如何应用认知自动化来提高采用率并获得投资回报。我们将继续探索这种新型的智能数字劳动力如何影响行业，以及您如何能够站在真正的数字业务转型的前沿。开始你的RPA旅程。免费试用分享这个：分享