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RPA和IPA有什么区别?
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智能流程自动化逐渐被视为对机器人流程自动化的补充,它通过人工智能技术扩展RPA的范围。在将两种自动化技术纳入技术路线图前,CIO和IT其他领导者应了解这两种自动化技术之间的重要区别。

智能流程自动化逐渐被视为对机器人流程自动化的补充,它通过人工智能技术扩展RPA的范围。在将两种自动化技术纳入技术路线图前,CIO和IT其他领导者应了解这两种自动化技术之间的重要区别。

什么是RPA?

RPA是一种自动化,它通过鼠标键入和滚动来模仿人类与计算机程序的交互方式。它通常用于自动化简单流程​​,以及使传统应用程序彼此集成或集成到现代应用程序中。基于RPA创建的应用程序被称为软件机器人,简称机器人(bot)。

从技术上讲,RPA仅用于自动化任务,而不是流程。这限制了通过RPA工具构建的自动化的复杂性和使用期限。同时,UiPath、Automation Anywhere和Blue Prism等所有领先RPA供应商都在扩展其工具的功能。新功能旨在更好地支持管理、可扩展性以及与其他工具的集成,包括AI、数字流程自动化、流程挖掘和业务规则引擎。

什么是IPA?

智能流程自动化(IPA)是指整合流程自动化功能(包括RPA、数字流程自动化DPA和流程挖掘)与AI和机器学习的软件。

IPA使用AI技术来帮助构建非结构化数据;例如,光学字符识别(OCR)用于读取发票中的文本,自然语言处理用于解释字段,以便可以将数据复制到ERP系统中。这些扩展功能为非结构化数据增加背景信息,使企业能够自动执行以前手动完成的重复任务。

IPA基础架构可轻松整合各种AI功能与常见的业务或行业工作流程,例如处理发票、采购和合同生命周期管理。RPA和DPA供应商正在使用完整的IPA功能堆栈扩展其产品,这些功能将支持更复杂的自动化的开发、管理和治理。

RPA和IPA有什么区别?

(1) 范围。与RPA相比,IPA涵盖更大的工作范围-它可以处理更多类型的数据格式,并可支持新型更智能的决策。

(2) 合作。但是,为了利用IPA,与RPA相比,IT和数据科学团队将需要更广泛的协作,无论是彼此之间还是与业务用户之间。

Larsen&Toubro Infotech(LTI)公司的云计算、基础架构和网络安全业务全球负责人Banwari Agarwal说:“RPA本质上是机器人,不需要智能即可操作。”因此,对于定义明确基于规则的流程而言,这是很好的技术,可由IT甚至企业用户来部署。

(3) AI功能。相比之下,IPA可用于更复杂的流程,这些流程受益于AI功能。这涉及整合RPA与智能数据输入、自然语言处理、机器学习和运营分析-这些领域需要数据科学家的专业知识。

(4) 软件开发。IPA平台还可以利用低代码和数字流程自动化平台,构建更复杂且更可扩展的自动化–通过模拟用户使用传统RPA开发工具的行为。考虑到RPA专注于任务而不是端到端流程,RPA项目的价值和成果通常很有限。随着混合RPA开发工具的出现,这种区别开始消失,混合RPA开发工具生成代码使用应用程序API运行,而不是严格模拟击键和单击。

很多RPA技术也可以通过低码或无码部署。但是,鉴于RPA专注于任务而不是端到端流程,RPA项目的价值和成果很有限。

(5) 弹性。IPA应用程序还更具弹性,因为它们在托管应用程序API级别运行。相比之下,RPA在用户界面级别上运行,这很有可能在不通知的情况下以破坏自动化的方式进行更改。

(6) 易于使用。Agarwal认为RPA平台的主要吸引力在于它们易于使用且不需要深厚的技术技能。

IPA的开发和部署要复杂得多。该技术需要数据提取和分类、机器学习和AI来促进决策。使用IPA的企业将需要专家支持,这些专家需要深入了解该领域不断增长的工具和功能。

Agarwal表示,对用户的技术技能要求是IT主管应预先意识到的关键区别。RPA所需的技术技能涵盖基础到成熟技术,而IPA所需的技术技能则为成熟到高级。

毫无疑问,由于这种易用性,RPA具有更大的吸引力。Agarwal说:“通过RPA进行自动化的流程比IPA更多。”

(7) 效率提高。然而,RPA相关的流程效率没有IPA高。Agarwal说,在RPA部署中,人类将继续发挥作用–在数据提取和决策中,以及RPA工具处理的基于规则的流程中。相比之下,IPA有望带来更大的价值,它可降低人工成本,因为它可以自动化很多人类决策。

根据Agarwal的说法,支持IPA的技术还可以帮助企业从RPA迁移到IPA部署。其中包括:智能进气工具、机器学习、人工智能和运营分析平台。

RPA和IPA连续体

实际上,数字工程解决方案公司Infostretch企业解决方案总监Deven Samant认为,向IPA过渡是连续的过程,RPA是AI、机器学习和分析的基础,IPA需要利用这些技术来自动化业务流程。他说:“如果没有RPA基础,就不可能有IPA。”

Samant说,这种连续性正在三个阶段展开:

  • 企业创建数字化“机器人”劳动力并自动化高度定义的业务流程。
  • 机器学习帮助这些自动化系统理解并实施决策。
  • AI开始做出通常由人类作出的决策。

前两个阶段更多地是流程驱动-这是关于自动化非常明确和确定性的流程。在第三阶段,机器学习和AI使机器人能够处理更多不确定的行为。Samant说,这是从让机器去考虑任务转变为让机器去考虑流程。

给机器人赋予生命

Protiviti公司内部审计和财务咨询业务董事总经理Angelo Poulikakos也认为RPA和IPA是连续的过程。他说,IPA就是整合RPA与互补技术,给机器人赋予生命,例如OCR、自然语言处理、数据分析和聊天交互等。这些功能可扩展机器人的工作范围,使其能够读取非结构化数据、解释人类语音、关注趋势并预测结果。

Poulikakos同意,大多数企业通常会从RPA开始,再转向IPA用例。例如,Protiviti已帮助多位客户构建RPA机器人,这些机器人可基于定义明确的访问请求表和批准工作流,自动授权或取消对系统的访问权限。这些工作流通常使用复选框和下拉菜单等,以识别用户、访问级别和当前状态。

当RPA机器人在环境中稳定后,可通过IPA进行扩展,以使聊天机器人可以推动预配置或取消预配置访问权限。聊天机器人可以解释用户的意图,以推动可能尚未阐明的动作。例如,如果有人说“玛丽已离职,请删除她的访问权限”,则该机器人将获取该信息,并随后触发RPA机器人,该机器人将启动批准工作流程,并执行已定义的操作。同时,它将保存对话历史记录以用作审核跟踪。

RPA规则与IPA学习和迭代的能力

医疗收入周期自动化平台Recondo Technology公司首席技术官Eldon Richards说,RPA和IPA之间的主要区别之一是IPA可从经验中学习。当流程或支持流程的数据中存在高度可变性时,此技能最为重要。对于RPA,部署者必须提前处理编程算法或规则中的可变性。而对于IPA,有时可从经验中自动学习如何处理可变性。

在实践中,这些区别主要体现在两个方面。首先,IPA可用于自动化某些流程,这些流程对于RPA工具而言过于费力。当存在大量边缘情况时(例如,当发生意外情况,如信息丢失或不准确,或者数字超过典型阈值时),部署RPA需要开发逻辑来处理每种情况。IPA在这种情况下可能很有用,如果可向经验丰富的执行人员学习这些过程-只要IPA工具可以观察到足够的边缘情况即可。

其次,当需要更高层次的认知来做出决策时,可以使用IPA。例如,RPA可以有效地归档电子邮件,前提是归档是基于发件人、主题行中的关键词或电子邮件是否具有附件等属性。相比之下,IPA会观察人类将哪些电子邮件放到垃圾邮件文件夹中,以及哪些邮件会立即答复。Richards说,这将使它做出更复杂的决定。

RPA和IPA的协作要求

如上所述,与RPA相比,IPA需要团队之间的更多协作。数据科学和IT团队必须咨询具有必要主题专业知识的业务线专业人员,了解正在自动化的基于文档的业务流程。非结构化内容IPA平台Indico公司首席执行官Tom Wilde表示,这将带来更好的部署,并可以识别其他高价值的用例。

向RPA添加智能层可能对流程产生变革性影响,就像团队协作寻找更好的反馈环来训练AI模型时所做的那样。贷款服务平台公司Sagent公司产品管理高级总监Arvind Jagannath说:“这些机器人突然可以处理高价值的决策任务以及重复的任务。”

在他的业务中,当业务用户和数据科学家提供数据集用于持续培训时,这可改进驱动RPA决策的AI模型。这种协作可能包括评估不同时间范围内模型的性能。较短的时间模型可可能会查看人类专家批准或拒绝的贷款,而较长的时间模型可考虑人类专家批准但随后拖欠的贷款,以进一步完善模型。Jagannath说:“通过更多的数据,决策模型就可以变得更加准确和可靠。”

RPA和IPA如何相互补充?

如上所述,RPA是开始自动化项目的理想技术。这些工具允许很多角色的企业用户创建简单等机器人,通过基本记录他们如何与流程中各种应用程序交互。这使机器人易于使用和直观地执行简单的重复任务。

当开始实施自动化计划,团队就可以开始使用工具来评估扩展这些功能的方法,通过工具读取发票和合同等文件,对其中的数据进行结构化,然后将这些数据连接到其他应用程序,例如ERP和CRM系统。

总之,RPA和IPA可以通过多种方式相互补充。

RPA可以帮助铺平道路,以支持涉及IPA的更复杂的自动化举措。例如,业务团队可能从开发简单的机器人开始,使他们更容易地查看业务流程的执行情况。这些简单机器人可以使其更容易识别何时发生异常,并为基于IPA平台的更复杂流程和自动化的开发提供信息。

企业采用IPA平台后,RPA可以提供一种简单的方法,通过用户界面将更复杂的自动化程序连​​接到各种应用程序中。这意味着业务用户可以扩展这些应用程序,而不必依赖对API集成技术有更深入了解的开发人员。

 

责任编辑:赵宁宁 来源: TechTarget中国
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