数据科学可以使机器人流程自动化更加智能。机器人流程自动化使在生产中部署数据科学模型变得更加容易。
机器人流程自动化 （RPA） 公司正在努力提供“完全自动化的企业”，但即使是这一承诺也可能是短视的。目前的趋势表明，RPA 可以做更多的事情——尤其是与数据科学相结合时。
RPA 工具从让计算机完成人类工作的重复部分开始。这里的“机器人”标签很关键;这是一个比喻，表明软件不包含在一个系统中，而是与人类工人接触的所有（或许多）信息系统相连。
早期的 RPA 解决方案将模仿人类与系统的交互方式，例如，自动将与“支持”有关的呼叫路由到技术团队，将与“销售”有关的呼叫路由到代理。或者从网站（如 LinkedIn）抓取信息，并在需要时将其添加到 CRM 系统中。
当 RPA 首次遇到数据科学时，这产生了改变行业的结果。企业没有让人类寻找新的机会来提高自动化水平，而是利用了“智能”流程自动化。您现在可以使用机器学习来查找实际流程中的模式，并使用一种称为流程挖掘的技术帮助自动改进这些模式。这是迈向许多 RPA 工具一直在吹捧的“完全自动化企业”的一步。
但是，RPA 和数据科学之间的第二波融合正在打开新的大门。这一次，数据科学不仅帮助 RPA 提高人工任务的效率，还帮助更好地执行其中一些任务。
RPA 和数据科学再次相遇
越来越多的自动化流程正在处理数据。在许多情况下，RPA 程序为人类做的指向和点击工作减少了，而下载、排序、组合甚至操作数据的工作更多了。在更高级的情况下，RPA 程序会调用机器学习模型并将生成的预测添加到流程自动化中。
数据科学不仅可以帮助加快流程，还可以在流程内部使用数据科学来更智能地执行任务。
那些通过 RPA 实现流程数字化并提高员工效率的企业现在可以更进一步，将复杂的数据科学技术集成到他们的流程中。结果是流程自动化变得更加智能，现实世界的数据科学变得更加自动化。
低代码工具铺平道路
这种趋势至少在一定程度上是由低代码工具实现的，低代码工具使复杂的技术流程变得可读和直观。这意味着可以更轻松地解释和认可更高级的 RPA 和数据科学版本。在某些情况下，它们可以由技术和非技术人员实现。
低代码、可视化平台对这两个领域来说都不陌生。低代码涉及以 “流” 形式直观地串在一起的模块，通常从左向右移动。这种可视化表示既可以自记录，又可以轻松用于新项目。
视觉平台应用于这两种用例的方式差异很小，但很重要。在 RPA 中，流表示控制流的顺序，即一个接一个地执行的一系列操作。其中一些操作甚至可能涉及人工交互，例如批准特定交易。
在数据科学中，流表示对数据进行了哪些处理，如何从不同的存储设施（从 Excel 文件到混合云数据库的任何内容）组合数据，如何转换和聚合数据，以及如何将其馈送到机器学习算法或其他分析方法。
然而，如上所述，存在重叠。数据流不仅存在于控制流中，反之亦然。在专业的数据科学“可视化编程”环境中，我们需要添加控制机制来优化参数并确定选择哪些模型进行部署。
RPA 和数据科学的成功都依赖于许多不同技术的集成，而低代码可以显著减少实施这些技术的摩擦。这些实现可以手动编码，但在掌握所需的各种编码语言以及与业务伙伴共享您正在做的事情方面，这可能是一项巨大的努力。
