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生成AI和RPA:自動化的新時代

生成AI和RPA:自動化的新時代

人工智能的生成AI是可以從現有數據中創建新數據或內容的一個分支,它可以通過引入新的適應性和高級自動化系統來革新機器人過程自動化(RPA)領域。通過集成生成AI,RPA可以變得更加動態,高效,並且能夠處理需要認知決策的複雜任務。

基於規則規則的自動化:

傳統的RPA在基於規則的工作流程中表現出色,但其對預定義規則的依賴可以限制效率。生成的AI可以優化機器學習算法,從而更快,更準確。這種集成使RPA能夠以提高精度處理大量數據。

認知決策:

並非所有組織任務都是基於規則的;有些人需要認知決策,尤其是在處理非結構化數據或異常任務時。生成的AI可以通過創建基於培訓的數據為決策提供信息的模型來彌合這一差距。這項合作確保了RPA處理基於規則的重複任務,但生成的AI可以管理需要人為乾預的任務。

用例1:貸款批准過程

在銀行業,貸款批准過程涉及大量數據收集和基於規則的決策。 RPA有效地處理基本過程流,從應用程序中檢索信息並根據貸款標准進行檢查。但是,生成的AI可以通過分析RPA可能會錯過的細微差別來增強該過程,例如解釋收入證明或評估經濟趨勢。這種組合簡化了該過程,並確保複雜的應用程序經過徹底的分析。

用例2:患者診斷

醫療保健是RPA和生成AI可以徹底改變過程自動化的另一個領域。 RPA處理諸如檢索患者數據和管理第三方授權等任務。生成的AI可以通過分析非結構化數據,解釋症狀並建議治療計劃來幫助診斷疾病。這項合作通過提供更深層次的分析並捕獲細微的症狀來增強患者護理和治療結果。

將生成AI集成到RPA中

將生成AI集成到RPA中需要仔細的計劃和考慮:

評估解決方案:審查現有的過程,以識別使用AI適合人類的領域。確保訪問高質量和不同的數據集,以實現有效的AI決策。

勞動力培訓:提供有關AI技術使用,AI決策的解釋和反饋機制的培訓。促進AI專家與員工之間的團隊合作,以實施學習經驗。

過渡管理:從試點項目開始,以評估AI在擴展之前的有效性。連續監控AI增強過程並設定明確的成功指標。確保遵守法律和道德標準。

結論

生成型AI與RPA結合使用,會創建RPA 2.0,重新定義自動化功能。它允許RPA處理常規任務,而生成AI可以管理複雜的認知功能。當策略性地接近時,這種集成為一個全面,靈活和強大的自動化框架鋪平了道路。

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