部署RPA就成功落地了人工智能么？

机器人流程自动化(RPA)和人工智能(AI)过去一直被视作相互独立的两个领域——RPA支持者认为AI不实用，而AI爱好者认为RPA太原始。直到先行者将二者融合在一起，人们才逐渐意识到，二者是高度互补的。RPA和AI相当于肌肉和大脑的关系。企业能够利用RPA实现速赢，同时引进AI战略以实现长期效益和持续优化。

麦肯锡的一项研究表明，47%的头部企业宣称使用了人工智能技术，而他们中的23%表示，AI的应用是通过RPA来落地的。

正如Gartner副总裁Sicular曾说的：“人工智能技术可以完美地将传统业务中的非结构化数据进行拆解，而RPA可以将基于规则、重复性的工作业务实现自动化。这种技术性上的互补，对企业在数字化转型的道路上帮助是巨大的，也是企业打开‘AI之门’的最佳途径”。

如今，越来越多的资讯，理所当然的把RPA和AI混为一谈，可部署了RPA，就真的应用了AI吗？

RPA的工作逻辑

RPA是某些业务流程的自动化，这些流程是重复的、劳动密集型的，并且具备明确的基本规则。可应用的工作流程可以涵盖从简单到复杂的所有领域，尤其是那些容易出现人为错误的步骤。在简化业务、提高效率、减少错误和确保工作一致性等方面，RPA可以做出非常宝贵的贡献。

RPA擅长执行特定功能，如数据抓取、键盘输入、鼠标单击等等。用户使用一系列窗口来定义流程的输入、要使用的规则和要执行的输出操作。

注意，这个过程的核心仍然是人为定义的规则。

RPA与AI尚有距离

在供应链中，RPA可以用来自动生成库存补货订单。具体的执行方案可以简单到基于剩余库存设定触发器，达到阈值即可开启；也可以复杂到利用传入订单流和生产数据来判断需求，并预测重新订购所需的数量。

AI可以建立预测模型，对实时数据进行监测，评估未来的需求并做出合理的决策。RPA起到的作用是输入数据到自动再订购过程中的机械执行过程。在这个例子中，RPA用于组织不同的AI组件，但究其本身并没有AI属性，充其量只能算协调各种AI组件的操作方法。

RPA的智能升级

一些RPA应用程序只是遵循人为设定的规则，完全没有AI基因，只能帮助用户完成一些简单的自动化操作。有时，它可以离AI很近，但仍不足以代表AI技术的应用。

然而，有一些RPA平台可以使用一种人类引导的强化学习形式，通过观察来学习。这种类型的RPA通过观察Windows应用程序中执行的动作，能够开发自己的规则来解释和复制这些动作。这与人类训练物理状态机器人的过程非常相似。原则上，这些能力确实可以算作AI技术的应用。

属于RPA的未来

随着企业希望从部署的RPA解决方案中获取更大价值，RPA将会进一步与AI融合，以RPA承载AI，以AI增强RPA。更强的分析能力和智能属性，将帮助企业把人，流程和技术融为一体。

RPA 1.0阶段：辅助人工Assistance

涵盖了机器人自动化的主要功能，以及现有桌面自动化软件的全部操作。这个阶段的RPA可以辅助人工完成许多基础数据输入，工作过程仍然是人力主导，但效率会得到显著提升。

RPA 2.0阶段：解放人工Automation

这时的RPA已经可以自动完成端到端的工作流程。能够集中化管理机器人、对工作任务进行统一调配、对任务执行状态进行监控。适用范围和灵活性大大增强，但规则相对静态。

RPA 3.0阶段：增强智能Augmentation

RPA可以串接许多技术模块，获取相关的外部知识。可以实现大规模的快速部署，更具情景感知、高级分析能力。人机交互模式更加友好，自动化的需求能够进一步得到满足。

RPA 4.0阶段：自主智能Autonomy

这时的RPA将具备自动归纳和学习能力。不仅大部分流程可以通过观察人工操作来学习，对流程产生的数据结果，也能进行自主学习和判断，甚至可以结合外部知识做出适当的决策。

从发展趋势来看，与AI结合的RPA，才能走的更远。目前，RPA还是提高工作效率重塑竞争力的企业级产品。而未来，RPA很有可能成为每一个人助手，渗透到生活的方方面面。随着RPA产品的不断迭代，AI将成为其核心的灵魂，如此看来，不单企业可以通过RPA落地AI技术，更多的普通大众也将成为AI技术的受益者。