智能自动化 （IA） 是许多组织正在实施的工作流优化过程，以更有效地简化其运营。IA 通过将人工智能、机器学习和机器人流程自动化等先进技术结合到一个统一的产品中，实现了这种改进的工作流程。如果您认为您的企业可以从智能自动化中受益，您需要了解它是如何工作的，如何在常见流程和应用程序中最有效地使用它，以及实施它的最有用的工具是什么。以下是您需要了解的内容。
智能自动化如何工作？
智能自动化是一种先进的自动化过程，它将人工智能和机器学习与机器人流程自动化相结合，以自动化业务流程工作流并创建智能机器人代理，这些代理可以接管组织的一些基于工作流的常规任务。仅机器人流程自动化 （RPA） 机器人就可以处理许多自动化业务任务。与 IA 解决方案不同，RPA 机器人不具备额外的类似人类的能力，无法超越常规训练并承担需要认知和感官能力的新任务。
在 RPA、人工智能和机器学习的支持下，智能自动化机器人具有算法工具集，可以更深入地理解和执行自动化任务。一些高级 IA 机器人经过深度学习、神经网络和自然语言处理的训练，因此它们可以理解人类语言并生成有关一系列主题的独特内容。IA 中涉及的训练数据通常是来自各种来源和不同格式（结构化和非结构化）的大量数据集。从本质上讲，这种复杂的人工智能训练使RPA驱动的机器具有决策智能的能力，或者至少是做出数据驱动决策的上下文能力，这些决策在很大程度上独立于常规的人工干预。
为了让 IA 机器能够“看到”周围环境或与周围环境交互，其中许多机器人还接受了基于计算机视觉和光学字符识别 （OCR） 的训练。特别是通过这种培训，智能自动化机器可以在零售、制造和其他通常需要一双眼睛和感官技能的环境中承担复杂的任务。
智能自动化的关键组成部分
AI 的底层组件包括工作流编排技术、集成技术和实时数据处理，所有这些都与机器学习技术相关联。
工作流编排
工作流编排在智能自动化中有效地充当了“项目协调者”。IA 平台内的编排管理工具负责组织和管理自动化流程中的任务和决策序列。这种责任包括将任务分配给人类或机器人，决定最佳操作顺序，以及实时识别和处理异常或错误。如果做得好，工作流编排可以优化您的组织使用其资源的方式，并帮助更高效、更快速、更经济且具有可扩展性地管理智能自动化。
集成技术
智能自动化只有在与存在数据和日常运营的业务应用程序集成时才能有效地发挥其作用。为了实现最佳的集成级别，大多数 IA 平台通过 API 和内置集成等集成技术直接与常见的云和业务应用程序集成。
或者，一些 IA 供应商提供第三方市场、顾问和设计工作室，以根据需要设置自定义利基集成。IA 的集成步骤非常重要，因为它可以实现端到端流程自动化，而不会出现手动数据传输固有的错误。
机器学习和人工智能
ML 和 AI 为 IA 系统提供了处理包括非结构化数据或持续学习和开发在内的更高级别任务所需的复杂认知能力。IA的主要感官技能（包括视觉、语言处理和图像识别）来自人工智能技术的结合。从本质上讲，人工智能的存在可以采用聊天机器人或其他类型的RPA机器人，并通过类似于人类理解和决策技能的东西来增强它。
实时数据处理和分析
除了初始训练数据集和数据上传外，智能自动化系统还需要实时数据捕获和处理，以满足系统需求。这些数据工具使用预测性分析和规范性分析来捕获、处理和分析数据。从那里，IA 系统可以根据最新数据提出建议并采取行动。
按行业划分的智能自动化用例
智能自动化可以整合到一系列业务用例和行业中。通过适当的培训和监控，许多组织开始将 IA 引入其工作流程。
保险
在索赔和风险管理等复杂繁琐的保险工作流程中，IA 机器人可以快速梳理大量数据，并自动执行理赔和理赔等任务。当这些任务大规模自动化时，它可以提高保险公司的生产力，并减少风险或错误索赔的机会。智能自动化还可用于改进保险以及银行和其他金融环境中的欺诈检测方法。
医疗
医疗保健领域的 IA 可以处理医疗机构的一些后台管理任务，遵循自动化工作流程，同时遵守数据处理的网络安全和合规性要求。对于医疗保健管理，IA 通常用于支持医疗索赔和账单处理工作。IA 还用于管理公共卫生领域的大规模任务，例如 COVID-19 疫苗接种分配和跟踪。最近，它也成为人工智能驱动的药物发现和医药产品开发趋势的一部分。
商
一些组织正在使用 IA 工具来创建更复杂的机器人呼叫中心座席，以处理电话和聊天，而不会听起来如此照本宣科。IA 工具还可用于更有效地管理通话记录、对潜在客户进行评分、个性化营销活动，以及根据买家历史记录或买家情绪提出建议。招聘和人力资源的某些关键方面也可以通过 IA 代理实现自动化，包括入职和工资单处理任务、候选人筛选和一般文档处理。
制造业
IA 驱动的机器人可以在工厂生产地板上承担人工任务，甚至是一系列任务，并根据实时培训和反馈对其性能进行调整。他们还可以使用应用预测分析和计算机视觉/机器视觉来管理工厂机器和制造产品的质量、维护、库存和订单履行计划。这些特定于制造业的 IA 解决方案在完成所有这些工作的同时，还考虑了变化将如何影响供应链计划和物流。
IT 和网络安全
智能自动化对于自动执行软件测试以及持续集成和持续部署 （CI/CD） 的建议和操作特别有效。它还可用于管理 DevSecOps 方案中的网络安全工作。IA 机器人可以处理整个网络安全管理生命周期，不仅可以大规模检测漏洞和问题，还可以使用预测分析和智能建议来执行必要的改进并处理威胁响应活动。
消费技术
虽然自动驾驶汽车、智能收银亭和类似的自助服务技术等技术仍然相当新，但在 IA 的帮助下，它们的能力越来越强。在消费技术中发现的 IA 技术通常是最具适应性和动态性的，经常进行调整以匹配客户的情绪和需求范围。为了真正了解客户的需求，Consumer Tech 的智能自动化解决方案通常包括生物识别、计算机和机器视觉、光学字符识别以及其他有助于识别和理解人类偏好的功能。
使用智能自动化的最佳实践
智能自动化是一种复杂且多方面的自动化策略，需要管理层的全面支持、专门的培训、变更管理、深思熟虑的规划和持续的战略支点。将最佳实践纳入您的智能自动化计划可以帮助您确保其成功。
让所有相关的公司利益相关者都参与进来
数据科学家、自动化工程师、IT 人员和业务领导者应该从一开始就参与定制 IA 以适应组织。组建一个多学科团队将确保该技术满足整个组织的需求，并获得所有部门和项目团队的持续支持和投入。
设定目标并考虑重要的用例
在早期阶段，寻求员工对繁琐任务工作的反馈，这些工作可以自动化或以其他方式移交;不要简单地询问经理，而是要愿意与在组织最繁琐的任务中处于杂草状态的员工交谈。此外，请考虑您的预算和您可能仍需要开始使用的任何工具或资源，以及您希望通过智能自动化实现的任何可衡量的目标或结果。您设定的所有初始目标都应记录在案，以备将来参考。
投资于可集成的灵活 IA 工具
市场上充斥着 AI 软件和 RPA 工具，但并非所有软件都能有效地结合这两种技术类型的优势来支持智能自动化。研究可用的选项，特别注意满足您需求的任何先进技术和功能。此外，花点时间评估这些平台如何或是否与您的其他业务流程管理工具集成。
在部署的所有阶段测试和监控自动化
在 IA 实施的所有阶段，测试自动化的执行情况以及它们是否满足预期目的。对于影响面向客户的交互的质量测试自动化（例如智能客户服务代理或自主设备）来说，这一点尤为重要。您团队中的 QA 专家或自动化工程师可能是测试自动化性能的最佳人选。请注意，不同类型的自动化测试和监控工具可以补充他们的工作;这可能需要一些研究。
遵循 AI 伦理和伦理最佳实践
由于智能自动化与人工智能紧密相连，因此必须考虑您正在使用的数据以人工智能为中心的道德影响，以及在工作流程中应用人工智能的位置和方式。确保所有最敏感的数据（尤其是 PHI 和 PII）都与这些技术安全分开存储，并经常审核您的 IA 工具和结果，以确保以合乎道德的方式使用数据。
如果您使用的工具不够透明，无法为您提供这种可见性，请考虑切换您的工具集或策略以创建更多可见性。采取此步骤将帮助您保护消费者的数据以及任何其他敏感的业务数据免受未经授权的访问和使用。
实施智能自动化的挑战
智能自动化是一种新的、复杂的自动化策略，可能难以实施和维护。了解您可能遇到的挑战及其解决方案，可以为成功实施 IA 做好准备。
变更管理和员工采用
引入新的、复杂的自动化类型可能会破坏现有的工作流程，并导致员工的挫败感或抵抗力。为了克服员工之间的这种犹豫不决，企业领导者需要有效地沟通，提供针对特定角色和任务的培训支持，并清楚地展示 IA 将如何使员工和组织受益。
数据安全和隐私问题
只有处理大量训练数据和数据输入，才能实现智能自动化，其中一些可能是敏感的或可识别个人身份的。特别是当您处理可能损害客户隐私的数据时，遵守所有数据隐私法规并在您的 IA 系统内建立安全保护措施以防止违规和未经授权的数据访问至关重要。
成本和投资回报率评估
IA 可能是一个昂贵的实施过程，如果您不清楚您的优先项目以及每个组件的初始和长期成本，则更是如此。完成 ROI 评估是一个好主意，以确定 IA 在哪些方面对您的业务最具影响力和成本效益。
自动化偏置
就像其他基于 AI 的解决方案一样，如果您使用的训练数据有偏见或不完整，结果可能是有偏见的、不道德的或以其他方式包含错误。从一开始和持续的基础上，您需要识别并减轻数据集和系统中的偏见，一旦它们启动并运行。QA 分析师或团队是掌握偏见和性能问题的好方法。
如何选择智能自动化解决方案
当您的企业决定投资智能自动化解决方案时，请考虑以下特性和功能以做出最佳选择：
- 进程发现：最好的 IA 解决方案包括内置帮助和功能，以支持流程发现、流程映射、数据收集和风险识别。寻找任务挖掘、流程挖掘、文档分析等支持深入研究的工具。
- 机器人流程自动化 （RPA）：机器人流程自动化功能是 IA 机器人实际运行的核心，因此，如果 IA 工具不包括 RPA，您就无法投资 IA 工具。专门寻找适用于结构化和半结构化数据的任务自动化、流程编排、流程建模、错误处理、系统集成和数据转换功能（AI 将处理非结构化数据）。
- 集成：当 IA 工具可以直接与您最常用的数据源和业务软件解决方案集成时，它们最有效。具体来说，寻找能够与工具堆栈中的 ERP、CRM 和主要数据库集成的智能自动化解决方案。
- 智能文档处理 （IDP）：帮助 IA 执行其编程任务的大部分数据都位于结构化和半结构化文档中，因此选择具有 IDP 功能的工具非常重要。在做出选择之前，请寻找计算机/机器视觉、文档捕获和分类、不同文档格式的文档处理、数据提取、数据验证和数据丰富功能。
- 生成式 AI （GenAI）：生成式 AI 正日益成为 IA 工具堆栈的一部分，因为它可以帮助 IA 机器人实时生成可信且可扩展的内容。至少，您选择的工具应具有基本的 AI/ML 功能、自然语言处理和自然语言理解，但包含生成式 AI 模型和解决方案或与生成式 AI 模型和解决方案集成的工具也值得一看。
- 云支持的规模：与主要云平台兼容或托管在主要云平台上的 IA 工具可提供更高的可扩展性、成本效益、创新机会、安全性和灾难恢复功能以及一般可访问性。如果您不确定您正在评估的 IA 工具是否包括云驱动的可扩展性，请寻找关键字和功能，例如弹性、全球覆盖或本地化、可扩展和分层定价结构，以及与流行的云平台和服务的集成。
- 安全性、隐私和合规性：只有当原生包含安全性、隐私和合规性功能时，IA 工具才能有效运行并遵守法规和客户隐私期望。查找管理员和访问控制、数据加密、数据屏蔽和匿名化、合规性认证、安全评估、数据保留策略以及其他功能，这些功能表明您选择的工具致力于提供全面的数据保护。
