机器人过程自动化已在许多不同行业引起了广泛关注。随着企业专注于数字创新，重复性任务的自动化，以提高效率的同时减少人为错误，是智能自动化最有吸引力的点。因为机器人不会疲倦，不会感到无聊，并且会准确地执行任务，以帮助他们的人类同行提高生产率，让员工可以腾出更多的精力来专注于高阶任务。除了简单的RPA之外，还可以通过将机器学习和人工智能与机器人过程自动化相结合起来实现智能自动化，以实现重复性任务的自动化，并增加类似人类的感知和预测。

 RPA和人工智能之间的区别

从设计上讲，RPA并非旨在复制类人智力。通常，它只是为了模仿人类的基本活动而设计的。换句话说，RPA并非模仿人类行为，而是模仿人类行为。行为意味着在一系列可能的选项中做出明智的选择，而动作只是运动或流程执行。RPA流程通常由可狭窄定义的预定义业务规则驱动，因此RPA处理模棱两可或复杂环境的能力有限。

人工智能，在另一方面，是人类智能的由机器仿真需要的可能的输入和结果具有更广谱。人工智能既是智能决策的机制，也是人类行为的模拟。同时，机器学习是人工智能必不可少的垫脚石，它有助于演绎分析和预测性决策，越来越接近人类可以预期的结果。

IEEE标准协会于2017年6月发布了其《IEEE智能过程自动化术语和概念指南》。其中，机器人过程自动化定义为：

“使用业务规则和预定义的活动编排以在一个或多个不相关的软件系统中完成流程，活动，交易和任务的组合的自治执行的预配置软件实例，以通过人工异常管理交付结果或服务。”

换句话说，RPA只是一个系统，它可以重复执行定义的一组任务而不会失败，因为它已针对该任务进行了专门编程。 但是它无法应用学习功能来提高自身或使其技能适应不同的情况，这就是机器学习和人工智能为构建更多智能系统做出越来越多贡献的原因。

 流程驱动与数据驱动

智能自动化是一个术语，可以应用到自动化辅助工作流连续体的更复杂的一端，该连续体包括机器人桌面自动化，机器人过程自动化，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果。当您从流程驱动的自动化向适应性更强的数据驱动的自动化迈进时，培训数据，技术开发，基础架构和专业知识的形式会产生额外的成本。但是，在其他洞察力和财务影响方面的潜在收益可以大大放大。

为了保持竞争力和效率，企业现在必须考虑将机器学习和人工智能添加到传统RP中，以实现智能自动化。

 智能自动化依赖于数据完整性

在智能自动化框架中，培训数据是其他所有要素所依赖的中心组件。在诸如自动驾驶和医疗保健之类的行业中，AI / ML做出的决策可能会产生严重影响，因此告知这些决策类型的培训数据的准确性至关重要。随着利用神经网络和深度学习的现代AI和机器学习模型的准确性朝着100%的方向发展，这些引擎比以往任何时候都更加自主地工作，无需人工干预即可做出决策。训练数据的微小差异或不准确会产生戏剧性和意想不到的影响。因此，随着人们开始依靠智能机做出的复杂任务决定，数据完整性和准确性变得越来越重要。

 准确的ML模型需要准确的训练数据

数据完整性涉及从代表性的源数据开始，然后在训练，测试和部署机器学习模型之前准确地标记该数据。数据准备，功能工程，建模和验证的迭代工作流是标准的Data Science手册。

任何数据科学家都将解释说，正确标记培训数据的可用性可能是其食谱中最重要的组成部分。“脏”数据的示例包括丢失，有偏差和离群的数据，或仅代表不代表要在生产中处理的未来数据的数据集。特征工程也是机器学习过程中的重要步骤，即选择可能在通知给定模型的预测准确性方面最关键的数据特征。在神经网络中，参数彼此堆叠，正确识别每次迭代中的关键特征对于模型构建练习的成功至关重要。训练数据不足会导致选择或加权错误的特征，

例如，对于检测MRI图像中特定器官的模型，从特定的MRI机器中选择代表性的训练图像，然后为每个器官准确地隔离感兴趣的特定区域的相关边界，将比仅使用这些器官的照片产生更好的检测结果。来自公共资源。在使用光学字符识别从发票中以编程方式提取相关信息的应付款系统中，可以看到另一个示例。必须将每个发票中的关键字段与不同类型的发票的主体准确区分开，以创建有效且准确的模型。如果这些项目的标签不完整或不正确，则会影响所得模型的准确性。

 偏见问题

当前的AI和机器学习模型与人类智能有所不同，部分原因是它们完全依赖于其初始训练数据，并且通常不具有自动递归机制来吸收和处理新数据以进行课程校正。这意味着在训练过程中引入的平衡不佳的数据可能会随着时间的推移引起意想不到的偏差，并可能产生意想不到的结果。当大量的偏差引入系统时，就很难依靠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RPA

准确的培训数据是大多数成功的数据科学项目的基础。BasicAI为许多不同行业的企业提供高质量的数据注释服务，这是我们大多数客户对话中听到的中心主题。借助准确的数据注释，机器学习模型和AI模型可以做出越来越准确的决策，并且与RPA业务的基本流程结合使用时，可以实现真正的智能自动化。

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