生成AI和RPA：自动化的新时代

人工智能的生成AI是可以从现有数据中创建新数据或内容的一个分支，它可以通过引入新的适应性和高级自动化系统来革新机器人过程自动化（RPA）领域。通过集成生成AI，RPA可以变得更加动态，高效，并且能够处理需要认知决策的复杂任务。

基于规则规则的自动化：

传统的RPA在基于规则的工作流程中表现出色，但其对预定义规则的依赖可以限制效率。生成的AI可以优化机器学习算法，从而更快，更准确。这种集成使RPA能够以提高精度处理大量数据。

认知决策：

并非所有组织任务都是基于规则的；有些人需要认知决策，尤其是在处理非结构化数据或异常任务时。生成的AI可以通过创建基于培训的数据为决策提供信息的模型来弥合这一差距。这项合作确保了RPA处理基于规则的重复任务，但生成的AI可以管理需要人为干预的任务。

用例1：贷款批准过程

在银行业，贷款批准过程涉及大量数据收集和基于规则的决策。 RPA有效地处理基本过程流，从应用程序中检索信息并根据贷款标准进行检查。但是，生成的AI可以通过分析RPA可能会错过的细微差别来增强该过程，例如解释收入证明或评估经济趋势。这种组合简化了该过程，并确保复杂的应用程序经过彻底的分析。

用例2：患者诊断

医疗保健是RPA和生成AI可以彻底改变过程自动化的另一个领域。 RPA处理诸如检索患者数据和管理第三方授权等任务。生成的AI可以通过分析非结构化数据，解释症状并建议治疗计划来帮助诊断疾病。这项合作通过提供更深层次的分析并捕获细微的症状来增强患者护理和治疗结果。

将生成AI集成到RPA中

将生成AI集成到RPA中需要仔细的计划和考虑：

评估解决方案：审查现有的过程，以识别使用AI适合人类的领域。确保访问高质量和不同的数据集，以实现有效的AI决策。

劳动力培训：提供有关AI技术使用，AI决策的解释和反馈机制的培训。促进AI专家与员工之间的团队合作，以实施学习经验。

过渡管理：从试点项目开始，以评估AI在扩展之前的有效性。连续监控AI增强过程并设定明确的成功指标。确保遵守法律和道德标准。

结论

生成型AI与RPA结合使用，会创建RPA 2.0，重新定义自动化功能。它允许RPA处理常规任务，而生成AI可以管理复杂的认知功能。当策略性地接近时，这种集成为一个全面，灵活和强大的自动化框架铺平了道路。