儘管它已經存在了幾年，但機器**程自動化（rpa）是公司正在致力於部署的新「殺手級應用程式」，也是it員工所鍾愛的領域。
[相關： rpa成功的4個步驟 ]
它被吹捧為處理平凡的，與工作流程相關的標準任務，使其完全自動化以及使工人擺脫繁瑣的手動流程（例如，費用報告，發票建立，與人力資源相關的任務，呼叫中心操作）的一種方式。
儘管rpa並非總是乙個錯誤的選擇，但它不應成為最終目標。
從本質上講，這是計算機監視重複任務，然後學習如何自動執行任務的一種方式。 許多人將這項技術稱為ai流程，但這是嗎？ 當真正的基於機器學習的ai功能距離我們只有很短的時間時，真的值得在時間和金錢上進行投資嗎？ 最終，您實際上是在維持乙個生產力有限甚至效率低下的流程，該流程應該首先通過安裝在rpa解決方案上進行徹底重新設計嗎？
[相關： 如何成功部署rpa ]
許多主要的企業級後台應用程式（例如，sap，microfocus，infosys，blueprism）已將rpa功能實現到其產品集和產品中（有些是通過收購），以適應新的市場潮流。
儘管它已經存在了幾年，但機器**程自動化（rpa）是公司正在致力於部署的新「殺手級應用程式」，也是it員工所鍾愛的領域。
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儘管rpa並非總是乙個錯誤的選擇，但它不應成為最終目標。
從本質上講，這是計算機監視重複任務，然後學習如何自動執行任務的一種方式。 許多人將這項技術稱為ai流程，但這是嗎？ 當真正的基於機器學習的ai功能距離我們只有很短的時間時，真的值得在時間和金錢上進行投資嗎？ 最終，您實際上是在維持乙個生產力有限甚至效率低下的流程，該流程應該首先通過安裝在rpa解決方案上進行徹底重新設計嗎？
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許多主要的企業級後台應用程式（例如，sap，microfocus，infosys，blueprism）已將rpa功能實現到其產品集和產品中（有些是通過收購），以適應新的市場潮流。
有些人甚至在營銷宣傳中貼上「 ai」標籤，以使產品聽起來更現代，功能更強大。 但是，如果您正在實施rpa解決方案，即使是乙個標有ai功能的解決方案，它最終能否提供最佳的長期公司收益？
rpa的問題在於，它可以自動執行已經存在的固定過程。 它擅長自動執行使用者使用的冗餘手動任務（例如，呼叫中心查詢）或後台批量處理（例如，hr工作流程），並且消除了許多妨礙生產率的必要手動使用者干預。 部署相對簡單，rpa可以在pc等本地計算機上執行，在資料中心的內部伺服器上以本地方式執行，或者以saas形式在雲中執行。 這種多樣性使得它對許多公司的實施都具有吸引力。
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rpa實際上擅長自動化工作流程。 但是，缺點是改進了這些流程。 它反映了人們在做什麼，而不是研究如何改進和提高任務效率。 當前需要執行數百個步驟並且已經執行了多年的任務，可能不是完成該工作流程的最有效方法。
rpa將使這數百個步驟實現自動化，並消除了每個步驟的人工處理需求，但是它會提高公司效率並釋放寶貴的資源來執行其他更具生產力的任務嗎？ 這樣做是通過消除對人工的需求，而不是通過簡化繁瑣的流程來實現的。
另一方面，ai可以很好地評估流程並提出改進方法的建議。 通過機器學習演算法，它不僅記錄了步驟，而且研究了可能更改工作流程或完全消除步驟的可選方式。 ai提供的分析不僅可以模擬任務，而且可以增強功能。 使它起作用需要更多的工作，但最終要成為提高效率的更有價值的努力。
rpa可以被認為是「垂頭喪氣的果實」，因為它相對容易實施，並且提供了簡化的工作流程，可以提高效率，而這往往以犧牲人們的工作為代價。 但是它的作用是通過學習流程的組成部分來模仿現有流程（通常通過記錄人工步驟）。
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rpa不能做的是發現該工作流程中的主要瓶頸和低效率之處，並提出建議的改進措施，這些措施可以使整個操作更加簡化，更快地獲得結果或更好地與公司系統整合。 另一方面，做得好的ai憑藉其機器學習功能可以提供乙個真正的發現流程，該流程可以告知組織有關其流程瓶頸和效率低下的問題，甚至可以提出新的和經過改進的流程。
從長遠來看，這比簡單模擬當前流程更為重要，它使流程更重要，因為它需要基於基於演算法開發的真正學習功能來學習而不是模仿公司流程的方法，因此很難實現。 在接下來的2-3年中，您可以期望該學習過程比今天更容易實現，因為ai工具的快速發展正在積極影響許多企業使用ai的能力。
儘管rpa並非總是乙個錯誤的選擇，但它不應成為最終目標。 相反，應該將其視為使公司流程更好，更有效和更高效的過程中的中間步驟。 最終，目標應該是設計評估流程的系統，以改善資料流，限制冗餘並增加處理時間，同時對公司業務流的影響降至最低。 因此，您應該期望已實施的rpa系統在不久的將來需要公升級/替換。
我希望rpa對某些公司來說是短期的優勢，因為他們試圖提高運營效率。 但是從長遠來看，提供發現過程的真正的人工智慧驅動的機器學習是乙個更好的解決方案，儘管很難實施。 儘管如此，我認為公司應該專注於ai方法的好處，而不是選擇一種將在幾年後過時的臨時解決方案，或者至少要意識到rpa解決方案的實施是乙個過渡步驟，而不是乙個最終承諾。
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