智能自动化已成为许多高管的头等大事
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-05
一旦被视为知识工作者的专属领域，这将使企业能够自动执行工作
经常想到的智能自动化的个应用是使用非结构化数据来自动化流程，例如处理发票，这是早期智能自动化项目的重点，光学字符识别工具用于对文档进行数字化，然后使用机器学习来提取以前必须由人们阅读的关键字段。这里有很多成功的故事。
智能文件处理已在诸如了解您的客户验证和保险索赔等文书密集型领域中产生了巨大价值
注意的主要原因是，如果文档质量低下（例如，低分辨率）或过于复杂（长度，语言，结构等），则此过程通常会遇到困难，非结构化数据的三个弱点领域之一，但专注于数据提取却错过了智能自动化通过数据解释所提供的更大的奖励，机器学习也可以用来增强决策和人与人之间的互动。
在现实世界中使用智能自动化
当企业重新构想其端到端流程时，可以说存在更多（更高价值）的智能自动化应用，充当通向机器学习的AI解决方案的门户，该软件用于从不同来源收集数据（尤其是在没有API和集成的情况下），并根据机器学习的预测，决策和建议来协调响应（特别是快速构建重新设计的流程）。
已经出现了八种智能自动化的跨行业应用程序，每种应用程序都经过了验证的用例：
1.解释和处理非结构化数据：机器学习可用于解释和路由客户查询，电子邮件和票证。通常，根据类型和优先级将它们分为不同类别。然后，这会触发RPA编排自动化或简化的响应。
2.预测分析：在行为改变或重大交互之后，机器学习可以对客户做出预测，例如他们是否处于高流失风险，为AI提供新的客户数据并精心安排保留响应。
3.预测性维护：制造业和物流业依赖复杂的机械。通过机器学习分析对时间敏感的数据和传感器诊断，可以检测到故障风险，用于从分散的系统收集数据。一旦发现风险，RPA便可以管理警报并安排主动维修。
4.激进的个性化：根据个人客户的历史为他们提供定制报价是面向消费者和零售行业的战略要务，可以从各个业务部门和数据库收集客户数据，机器学习生成个性化建议，而RPA可以自动交付这些商品。
5.趋势/异常检测：异常检测的常见应用是识别欺诈，自动提供新交易，同时使用机器学习来识别值得回顾的异常值。然后，RPA协调响应，例如收集更多数据并触发调查。
6.战略优化：计划商店位置很难优化，从不同的本地来源收集数据，然后机器学习可以生成建议。自动化可以实现更丰富，更当前的计划。
7.预测：从估计零售产品的需求到管理医疗保健中的护士加班，预测是整个行业的共同挑战，可用于收集实时和本地数据，然后可将对时间敏感的机器学习应用于识别意外的瓶颈并提高准确性。
8.实时优化：在物流中，至关重要的是优化路线并主动发现问题，机器学习可以通过RPA向相关团队提供实时警报来针对问题案例采取预防措施。
经常想到的智能自动化的个应用是使用非结构化数据来自动化流程，例如处理发票，这是早期智能自动化项目的重点，光学字符识别工具用于对文档进行数字化，然后使用机器学习来提取以前必须由人们阅读的关键字段。这里有很多成功的故事。
智能文件处理已在诸如了解您的客户验证和保险索赔等文书密集型领域中产生了巨大价值
注意的主要原因是，如果文档质量低下（例如，低分辨率）或过于复杂（长度，语言，结构等），则此过程通常会遇到困难，非结构化数据的三个弱点领域之一，但专注于数据提取却错过了智能自动化通过数据解释所提供的更大的奖励，机器学习也可以用来增强决策和人与人之间的互动。
在现实世界中使用智能自动化
当企业重新构想其端到端流程时，可以说存在更多（更高价值）的智能自动化应用，充当通向机器学习的AI解决方案的门户，该软件用于从不同来源收集数据（尤其是在没有API和集成的情况下），并根据机器学习的预测，决策和建议来协调响应（特别是快速构建重新设计的流程）。
已经出现了八种智能自动化的跨行业应用程序，每种应用程序都经过了验证的用例：
1.解释和处理非结构化数据：机器学习可用于解释和路由客户查询，电子邮件和票证。通常，根据类型和优先级将它们分为不同类别。然后，这会触发RPA编排自动化或简化的响应。
2.预测分析：在行为改变或重大交互之后，机器学习可以对客户做出预测，例如他们是否处于高流失风险，为AI提供新的客户数据并精心安排保留响应。
3.预测性维护：制造业和物流业依赖复杂的机械。通过机器学习分析对时间敏感的数据和传感器诊断，可以检测到故障风险，用于从分散的系统收集数据。一旦发现风险，RPA便可以管理警报并安排主动维修。
4.激进的个性化：根据个人客户的历史为他们提供定制报价是面向消费者和零售行业的战略要务，可以从各个业务部门和数据库收集客户数据，机器学习生成个性化建议，而RPA可以自动交付这些商品。
5.趋势/异常检测：异常检测的常见应用是识别欺诈，自动提供新交易，同时使用机器学习来识别值得回顾的异常值。然后，RPA协调响应，例如收集更多数据并触发调查。
6.战略优化：计划商店位置很难优化，从不同的本地来源收集数据，然后机器学习可以生成建议。自动化可以实现更丰富，更当前的计划。
7.预测：从估计零售产品的需求到管理医疗保健中的护士加班，预测是整个行业的共同挑战，可用于收集实时和本地数据，然后可将对时间敏感的机器学习应用于识别意外的瓶颈并提高准确性。
8.实时优化：在物流中，至关重要的是优化路线并主动发现问题，机器学习可以通过RPA向相关团队提供实时警报来针对问题案例采取预防措施。
这些只是企业在计划2020年时应考虑的经过实践检验的真正智能自动化应用中的少数几个，它们超越了仅关注非结构化数据限制的讨论，超越了流程转换的界限，有更多的机会使用智能来从自动化中获得更大的投资回报，并更快地实现价值。
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