RPA与人工智能的关系【底层技术】
1、RPA概述
什么是RPA
机器人流程自动化( Robotic Process Automation,简称用RPA),即通过使用用户界面层中的技术,模拟并增强人与计算机的交互过程、执行基于一定规则的可重复任务的软件解决方案。RPA也被称为数字化劳动力( Digital Labor),是数字化的支持性智能软件,能够完成以往只有人类才能完成的工作,或者成为高强度工作的劳力补充。从功能上来讲,RPA是一种处理重复性工作和模拟手工操作的程序,可以实现数据检索与记录、图像识别与处理、平台上传与下载、数据加工与分析、信息监控与产出这五大功能;与其他应用程序相比,RPA的特点主要有24小时机器处理;基于明确规则编写脚本;以系统外挂形式部署操作;模拟用户操作与交互动作。
RPA的功能
目前，RPA的功能开发较为完善，总体来说可以实现以下五大功能：
数据检索与记录：RPA可以跨系统进行数据检索、数据迁移迁移以及数据输入。例如,RPA可以通过多个财务系统和报告收集数据,完成财务报告的基本数据整理工作;RPA可以自动下载每个账户的银行对账单,并且自动将余额、交易的调整输入核心财务系统当中；
图像识别与处理：RPA可以通过OCR识别信息、访问不同站点获取信息,并且可以在此基础上审查和分析文字
平台上传与下载：RPA按照预先设计的路径,上传和下载数据,完成数据流的自动接收与输出。例如RPA可以自动收取邮件,将企业的标准化日记账自动发送至ERP系统当中。
数据加工与分析：包括数据检查、数据筛选、数据计算数据整理、数据校验;例如,在企业账户对账方面,RPA可以对账户的异常数据进行验证,并做基础研究;自动下载企业详细的月度销售数据并基于规则计算佣金;根据客户合同和预先批的价格表进行自动化定价的审查。
信息监控与产出：RPA可以基于模拟人类判断,实现作流分配、标准报告出具、基于明确规则决策、自动信息通知等功能。
RPA实现这五大功能,主要是建立在三部分的运作原理上应用程序。程序开发人员制定详细的机器人控制器、业务用户指令并发布到机器人控制器上;机器人控制器给各个机器人分配在务、监视RPA活动;业务用户通过控制器检查并处理异常信息;机器人在虚拟或者实体电脑中与各类应用程序进行操作交互。
RPA的特点
相比传统软件，RPA开发周期更短，设计更加简单，这主要是基于RPA的技术特点。总体来说，RPA的技术特点主要包括机器处理、基于明确规则、以外挂形式部署、模拟用户操作与交互
2、人工智能
人工智能定义
人工智能( Artificial Intelligence,简称AI)。由于人工智能的发展历程较为复杂,相关的技术和理论不断更新,作为该领域创始人之一, Nils J. Nilsson在《人工智能》中写道:“人工智能缺乏通用的定义”。《人工智能种现代方法》中将已有的人工智能定义分为四类:像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”,即只要是某种机器,具有某种或某些“智能”的特征或表现,都应该算作“人工智能”。大英百科全书则限定人工智能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行职能生物体才有的一些任务上的能力。
人工智能技术的特点
人机协同
人工智能系统本质上是人类设计出的机器,其采集、加工处理、分析和挖掘数据等动作都是按照人类设定的程序逻辑或软件算法运行的,从而模拟人类期望的“智能行为”。人工智能系统可以借助传感器等器件对外界环境进行感知,通过键盘、鼠标、压力笔、追踪器、图像传感器等获取人类手势、体态、表情、力度等信息,可以像人一样拥有听觉、视觉、嗅觉、触觉,从而与人类产生交互和互动,使机器设备能够越来越“理解”人类,并与人类共同协作、优势互补。
自适应与自我学习
人工智能系统在理想情况下具有一定的自适应特性和学习能力,通过自适应调节参数和更新优化模型,从而随外部环境、数据、任务进行改变;除此以外,人工智能系统还可以与云、端人、物进行广泛的数字连接,从而实现机器的演化迭代,使系统具有扩展性、灵活性,以应对不断变化的现实环境。例如,百度外卖将人工智能与平台调度系统相连接,设计了一套高精度的物流仿真系统,该系统可以准确预测每一单外卖的送达时间,然后根据自我学习成果来调度某一个商圈的外卖员,从而达到最高的配送效率和最低配送时长。
机器学习与深度学习
机器学习是人工智能的核心技术之一,也是人工智能的重要特点之一,其目的是使人工智能系统的算法可以接收大量的数据并进行自我调整和改进,而不是利用特定的指令编码去完成指定的任务,这也是人工智能与RPA最大的区别所在。但是,传统的机器学习是建立在统计学的基础上,对有限的样本进行分析新一代的人工智能需要开发深度学习能力。深度学习是机器学习的一种,其本质是将特征表示与学习合二为一。
3、RPA≠人工智能
RPA和人工智能都能在一定程度上替代原有的人工劳动，但是两者还是有很大的区别。RPA只能依靠固定的脚本执行命令，并且进行重复、机械性的劳动，以外挂的形式部署在客户原有的系统上；人工智能结合机器学习和深度学习具有自主学习能力，通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术拥有认识能力，可以通过大数据不断矫正自己的行为，从而有预测、规划、调度以及流程场景重塑的能力。
RPA的人工智能的运用密不可分，两者更像手和大脑的关系。RPA倾向于重复地执行命令，人工智能更倾向于发出命令。除此以外，RPA与财务机器人是自动化发展过程中的不同阶段。现在AI技术在企业中的应用还处在初步探索阶段，从短期趋势而言，企业更倾向于以标准化、逻辑清晰的RPA为基础，逐步向智能化程度更高的AI方向发展。未来，随着RPA技术的不断发展，RPA与AI融合也是行业的一大趋势。
本文内容摘取自《财务机器人——RPA的财务应用》第二章