RPA 结合了 API 和用户界面 (UI) 交互，在企业和生产力应用程序之间集成和执行重复性任务。通过部署模拟人类流程的脚本，RPA 工具在不相关的软件系统中自主执行各种活动和事务。

这种形式的自动化使用基于规则的软件执行大量业务流程活动，从而使人力资源腾出时间优先处理更复杂的任务。通过使用 RPA，CIO 和其他决策者可以加快数字化转型工作，并从员工那里获得更高的投资回报率 (ROI)。

为了让市场中的 RPA 工具保持竞争力，它们不仅需要具有任务自动化功能，还要进行扩展以包括智能自动化 (IA)。这种类型的自动化整合一些人工智能子学科（如机器学习、自然语言处理和计算机视觉）以扩展 RPA 功能。

智能流程自动化需要的不仅仅是基于规则的简单 RPA 系统。您可以将 RPA 视为“执行”任务，而 AI 和 ML 分别包含更多的“思考”和“学习”。它使用数据训练算法，以使软件能够以更快和更高效的方式执行任务。

机器人流程自动化 (RPA) 经常被误认为是 人工智能 (AI) ，但两者是截然不同的。AI 结合了认知自动化、 机器学习 (ML) 、 自然语言处理 (NLP) 、推理、假设生成和分析。

关键区别在于，RPA 是流程驱动的，而 AI 是数据驱动的。RPA 机器人只能执行最终用户定义的流程，而 AI 机器人使用机器学习识别数据（尤其是非结构化数据）中的模式，并随着时间的推移进行学习。换句话说，AI 旨在模拟人类智能，而 RPA 仅用于重复执行人类指定的任务。虽然使用人工智能和 RPA 工具可以最大限度减少对人类干预的需求，但它们自动执行流程的方式有所不同。

尽管如此，RPA 和 AI 也是相辅相成的。AI 可以帮助 RPA 更全面地自动执行任务，并处理更复杂的用例。RPA 还支持更快地根据 AI 洞察采取行动，而不是等待手动实施。

• 减少编码： RPA 不一定需要开发人员进行配置；用户界面中的拖放功能可以让非技术人员更轻松地上手。
  
• 快速节约成本： 由于 RPA 减少了团队的工作量，可以为员工重新分配其他需要人力投入的优先工作，从而提高生产率和投资回报率。
  
• 更高的客户满意度： 由于机器人和聊天机器人可以全天候工作，因此，利用 RPA 可以减少客户的等待时间，从而提高客户满意度。
  
• 提高员工士气： RPA 减轻团队的大量重复性工作，使员工能够专注于需要深思熟虑的战略决策。这种工作方式的转变对员工的幸福感产生积极影响。
  
• 更高的准确性和合规性： 由于您可以对 RPA 机器人进行编程以执行特定的工作流程和规则，因此，可以减少人为错误，尤其是要求准确性和合规性的工作，如监管标准。RPA 还可以提供审计跟踪，从而轻松监控进度并更快地解决问题。
  
• 将现有系统保持不变： 机器人流程自动化软件不会对底层系统造成任何干扰，因为机器人是在现有应用程序的表示层上工作的。因此，您可以在没有应用程序编程接口 (API) 或资源开发深度集成的情况下采用机器人。

要详细了解业务用户设置 RPA 工具所需的内容，请 在此处 阅读我们的博客。

虽然 RPA 软件可以帮助企业发展，但也存在一些障碍，例如组织文化、技术问题和扩展。

有几个行业利用 RPA 技术简化业务运营。在以下行业中实施了 RPA：

银行和金融服务： 在 Forrester 关于“到 2023 年，RPA 服务市场规模将达到 120 亿美元”的报告中，36% 的用例涉及金融和会计领域。如今，超过三分之一的机器人出现在金融行业，考虑到银行业很早就采用了自动化，这不足为奇。许多大型银行现在都使用 RPA 自动化解决方案自动执行任务，例如，客户研究、开户、查询处理和反洗钱。银行部署了数以千计的机器人以自动处理大量的人工数据输入。这些流程涉及大量基于规则的枯燥任务，而 RPA 自动化可以简化这些任务。

保险： 保险具有大量非常适合自动化的重复流程。例如，您可以将 RPA 应用于索赔处理业务、监管合规、保单管理和承保任务。

零售： 电子商务的兴起使 RPA 成为现代零售业的重要组成部分，它改善了后台运营和客户体验。常见的应用场景包括客户关系管理、仓库和订单管理、客户反馈处理和欺诈检测。

医疗保健： 在医疗保健行业，准确性和合规性至关重要。全球一些最大的医院使用 RPA 机器人流程自动化软件优化信息管理、处方管理、保险索赔处理和支付周期等流程。

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