机器人流程自动化+机器学习=智能自动化

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机器人流程自动化+机器学习=智能自动化？

“机器人不会疲倦，不会感到无聊，并且会精准地执行义务，协助人类同行提高消费率，让人们腾出工夫专注于高阶义务。”

机器人流程自动化已在许多不同行业惹起了广泛关注。

随着企业专注于数字创新，反复性义务的自动化可以提高效率，同时减少人为错误，这是一个极具吸引力的业务建议。

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除了简单的机器人流程自动化，还可以将机器学习、人工智能与机器人流程自动化相结合来完成智能自动化，经过额外的类人感知和预测层，完成反复性义务的自动化。

机器人流程自动化和人工智能的区别

从设计上看，机器人流程自动化并非为了复制类人智能，通常只是为了模拟人类的基本活动而设计。换句话说，机器人流程自动化并非模拟人类行为，而是模拟人类动作。

行为是指在一系列能够的选项中做出明智的选择，而动作只是运动或流程执行。

机器人流程自动化的流程通常由广义定义的预定义业务规则驱动，因此机器人流程自动化处理模糊或复杂环境的才能有限。

另一方面，人工智能是用机器模拟人类智能，需求更广泛的能够输入和结果。人工智能既是一种智能决策机制，又是人类行为模拟。

同时，机器学习是人工智能的必要敲门砖，有助于归纳分析和预测性决策，从而越来越接近人类预期的结果。

IEEE标准协会于2017年6月发布了《 IEEE智能流程自动化术语和概念指南》。其中，机器人流程自动化的定义为：

“预配置的软件实例，运用业务规则和预定义的活动编排来自动执行一个或多个不相关的软件系统的过程、活动、买卖和义务，无需人为管理就能获取成果或服务。”

换言之，机器人流程自动化仅仅是一个系统，它可以反复执行一组已定义的义务，并且不会出错，由于它是为该义务专门设计的。但它不能运用学习的功能来停止自我提升，也不能使其技能顺应不同的环境，因此机器学习和人工智能正在为构建更多的智能系统做出越来越多的贡献。

流程驱动与数据驱动

智能自动化是一个术语，可以运用到自动化辅助工作流延续体更复杂的一端，该延续体包括机器人桌面自动化、机器人流程自动化、机器学习和人工智能。根据业务类型的不同，公司通常会采用一种或多种自动化类型来提高效率和效能。随着人们从流程驱动的自动化转向顺应性更强的数据驱动自动化，训练数据、技术开发、基础设备和专业知识等方面的成本也会添加。但是，从额外的洞察力和财务影响来看，潜在优势可以大大加强。

为了保持竞争力和效率，企业如今必须思索将机器学习和人工智能添加到传统机器人流程自动化，以完成智能自动化。

智能自动化依赖于数据残缺性

在智能自动化框架中，训练数据是中心组件，一切其他组件都依赖于它。在诸如自动驾驶和医疗保健等行业中，人工智能或机器学习做出的决策能够会产生严重影响，因此，这些决策类型的训练数据的准确性至关重要。随着运用神经网络和深度学习的古代人工智能和机器学习模型的准确性逐渐提高到100%，这些引擎比以往任何时分都愈加自主地工作，可以在没有人为干涉的状况下做出决策。训练数据的宏大变化或不准确能够会产生严重后果和意想不到的影响。由于人类末尾依赖智能机器做出的决策来完成复杂的义务，所以数据的残缺性和准确性变得越来越重要。

准确的机器学习模型需求准确的训练数据

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数据残缺性包括从具有代表性的源数据末尾，然后在机器学习模型的培训、测试和部署之前准确地标记这些数据。数据预备、特征工程、建模和验证的迭代工作流是标准的数据迷信剧本。

任何数据迷信家都会解释说，正确标记训练数据的可用性能够是其秘诀中最重要的成分。“脏”数据的例子包括丢失数据、偏向数据和离群数据，或者仅仅是数据集，不代表要在消费中处理的将来数据。特征工程也是机器学习过程中的重要步骤，即选择最关键的数据特征，来预测给定模型的准确度。在一个参数层叠的神经网络中，每次迭代中关键特征的正确辨认对模型建立的成功至关重要。低质量的训练数据能够导致选择或加权不正确的特征，从而导致无法将模型推行到更广泛的消费数据群体。

例如，对于在核磁共振图像中检测特定器官的模型，从特定的核磁共振机器中选择具有代表性的训练图像，然后准确地隔离每个器官特定感兴味区域的相关边界，将比简单地运用公共来源的器官照片获得更好的检测结果。另一个例子可以在应付账款系统中看到，该系统运用光学字符辨认 (OCR) ，以编程方式从发票中提取相关信息。必须将每个发票中的关键字段（例如“地址”，“称号”和“总计”）与不同类型的发票的主体准确区分开，从而创建有效且准确的模型。假如这些项目的标签不残缺或不正确，则会影响所得模型的准确性。

偏向成绩

当前的人工智能和机器学习模型与人类智能有所不同，部分缘由在于它们完全依赖于初始训练数据，并且通常没有自动递归机制来吸收和处理新数据以停止过程校正（即延续再训练）。这意味着，在训练过程中引入的不平衡数据能够会随着工夫的推移而导致不测的偏向，并能够产生不测（有时是攻击性的）结果。大量的偏向引入系统时，就很难依托这些系统做出的决策。

良好的数据注释可带来高质量的智能机器人流程自动化

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准确的训练数据是大多数成功的数据迷信项目的基础。BasicAI 为许多不同行业的企业提供高质量的数据注释服务，这是大多数客户对话的中心主题。借助准确的数据注释，机器学习模型和人工智能模型可以做出越来越准确的决策，并且与机器人流程自动化业务的基本流程结合运用时，可以完成真正的智能自动化。

我们正逐渐迈向“智能＋”社会，“智能+”带来新变革置信会令大家耳目一新，一同等待真正完成的那一天！

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very good

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