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让机器人7x24小时自动开发票,除了机器学习,还需要什么?_cba竞猜官网

 


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本文摘要:按:随着人工智能和机械学习技术的发展,许多公司也在考虑通过机器人构建业务自动化。

按:随着人工智能和机械学习技术的发展,许多公司也在考虑通过机器人构建业务自动化。应对,有22年经验的技术专家,RajeshKumar写文章探索RPA技术对提高生产力的最重要意义。(公共编号:)对于这篇文章开展了不改变本意的编译器:对于考虑如何构筑业务流程的自动化来提高生产力的公司来说,机器人过程的自动化(RoboticProcess去Automation,全称为RPA)是他们首先考虑的技术之一。

为什么是RPA?目前,建立业务自动化最慢、最简单的方法来自RPA技术。这是近年来最明智的技术创新之一,带来了降低成本、提高生产力、提高效率和准确性的方法。但是,关于RPA技术需要构筑什么和限制,很多企业还没有相当大的疑问。

在考虑实行RPA技术时,企业为了获得战略优势,只有在一定程度上利用它才有具体的希望。理解RPA技术周隐藏的机会最差的方法是想象员工在日常工作中实现了几十个平淡重复的任务。随着时间的推移,这些任务显得无聊无意义,人类员工的生产力不会上升或出错。

然而,RPA技术可以更慢、更准确地继续这些任务,并且会感到疲惫。人类的员工之后被释放,必须更加批判性地思考、创造力、更高水平地认识客户的任务。利用RPA技术的自动化流程的例子是发票检查流程。在这个过程中,一个员工可能需要从三个不同的供应商门户的iTune发票上传到一个ERP系统,然后通过适当的订单检查批准价值,最后批准后或者拒绝接受与发票相关的信息加载系统。

通过编写一定量的脚本程序,该程序可以更容易地融合到RPA软件中处理。RPA技术实际上是利用与技术相关的机器人和计算机,说明现有的应用程序,处理事务、操作者的数据和启动时的呼吁以及与其他数字系统的通信的方式。进一步修改,RPA技术是记录和音频技术,教授机器人(实质上是安装在机器上的软件)如何用于软件继续执行任务,然后机器人不能周而复始地执行,这是一种非常简单有效的自动化方法。

一般来说,同一发票检验过程的自动化与三个不同供应商系统的构建有关,这些供应商系统必须与具有逻辑检验功能的ERP系统集成。这两个过程的结果完全一致,但传统的自动路线方案不会给软件开发人员带来额外的工作量。例如,与IT团队合作关闭防火墙端口,销售专门用于运营软件的服务器和确保类的工作。RPA技术不会使过程更加简单。

该软件还可以自动执行许多其他程序,同时每周可以运营24x7小时,但发票检查程序每周只处理几小时的工作量的可能性很高。允许RPA技术的障碍,RPA技术得到了非常慢、非侵入性的自动化手段,但也有限制。为了最大限度地提高RPA的实用性,自动化过程必须基于具体的标准操作程序(SOP),其中决策规则具有非常具体的参数。

在RPA技术PA技术的自动化战略中,将为自动化和人为动化和人为干预的部分,改版过程最重要的是构建仅次于程度的自动化。然而,几乎自动化每个过程可能不现实。这是因为一些过程非常程序化,另一些过程可能需要使用人类员工的经验和科学知识来识别。由于大量的科学知识不能有效地编辑为算法,在这种情况下,RPA技术不能自动化需要人类经验的科学知识。

在必须使用人为识别的领域,RPA技术显得违反宪法。流程中自动化的部分由RPA技术驱动,几乎成为规则和算法驱动,很难使这部分逆转的聪明和智能。

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在某些情况下,这也不会将过程的自动化部分扩大到不现实的程度。由于报酬结果不大,无法给RPA技术投资的合理性带来不利证明。这样的一个例子,就是自动将题目票据分配到需要的两组。

如果分配规则是基于票据类别和发售票据的字段,RPA认可有必要解决问题的自动化问题。但而,另一方面,如果涉及加载票据的内容,并使用人类科学知识要求哪个团队处理票据,那么过程的自动化突然变得不现实。机器学习有什么协助?机械学习(MachineLearning,全名ML)是一项新兴技术,但成熟期可应用于解决问题的现实生活问题。

ML的工作原理是捕捉大量数据(或科学知识)构成某种形式的数学模型。这种模式可以利用科学知识来解决问题。

例如,开发包括年票价记述和适当分配路径信息在内的机械学习模型,可以预测新票据的路径信息。机器学习技术有能力根据以前的不道德自学,利用这些科学知识要求现在的不道德。机器学习技术可以应用于许多可以获得大量历史数据的问题,利用这些历史数据在特定领域可以预测或要求。

这不像开发算法。因为它是基于科学知识的。

考虑到以前的票务路径问题,过去一年中每张票的信息开发算法都很困难。但是,利用机器学习的方法可以有效地解决问题。

强大的人群ML技术和RPA技术的融合有助于解决RPA的局限性。因为可以从历史数据中制作知识库,作为不道德的决定和预测。如果我们再次考虑到这个票据路径分配流程的例子,现在看起来相反的几乎不现实,在RPA流程中提取票据记述信息,调用ML的预测服务提供路径信息后自动化流程。这似乎引进了智能代理转入RPA的过程。

另外,通过定期的新训练维持最近的科学知识,丰富ML的模型也不现实。机器人过程自动化技术本身或与机器学习相结合是一项令人兴奋的技术,节能和提高效率的可能性没有下限。

这些技术人员包含了强大的自动化解决方案,但要使终端客户应用,必须完成一些工作。但是,通过融合专业的经验技能,企业几乎可以构建确实的自动化解决方案,取得他们还在考虑的结果。


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