¿Qué tecnología es RPA?
Si desea saber qué es RPA, debe tener una comprensión clara del proceso de desarrollo de RPA. A continuación, clasifiquemos el estado de las aplicaciones de RPA en diferentes etapas.
Primero, cuando apareció por primera vez la RPA:
El término RPA apareció en el año 2000. La RPA en este momento es diferente de la anterior "similar a RPA". “Tomar la esencia, descartar la escoria y sacar lo nuevo de lo viejo” bien puede resumir el desarrollo de esta etapa.
Ha podido combinar eficazmente la tecnología de inteligencia artificial con la tecnología de automatización, entre las cuales la tecnología OCR es la tecnología más utilizada. Esto hace que el software RPA ya no dependa del código para tomar capturas de pantalla, sino que permite a los usuarios hacerlo visualmente. Utilice la funcionalidad de arrastrar y soltar para crear flujos de trabajo de gestión de procesos y automatizar tareas repetitivas. Este método reduce el umbral para que los usuarios lo utilicen y pueden obtener datos rápidamente y crear procesos sin conocimientos de codificación profesionales. Este es también el valor de RPA.
Sin embargo, en esta etapa, es difícil que el mercado acepte RPA durante el proceso de implementación, como la acumulación digital, las opciones de productividad empresarial y las principales contradicciones del crecimiento empresarial. , y los medios técnicos no pueden resolver los problemas de automatización del fabricante. La parte de automatización parece un desperdicio, porque cuando los costes laborales son bajos, a menudo se tiene en cuenta el número de personas.
2. Después de la aparición de RPA:
A medida que RPA comienza a resolver tareas más complejas a través de sistemas operativos simples y de fácil operación, cada vez más industrias lo utilizan a gran escala. escala. Por ejemplo: BPO (Outsourcing de Procesos de Negocio).
BPO ve la RPA como un motor clave de eficiencia y productividad. Los dos se complementan. Con la ayuda de RPA, BPO puede realizar rápidamente la automatización de la oficina con las ventajas de una menor rentabilidad y capacidades de respuesta más rápidas. Al mismo tiempo, RPA también se ha podido implementar en el campo de la subcontratación.
Después de 2010, cuando "Internet +" e "Intelligent +" se incluyeron en la agenda de desarrollo, la tecnología RPA ha logrado un rápido crecimiento en todos los ámbitos de la vida, especialmente en seguros, atención médica, banca y nuevos sectores. comercio minorista y otras industrias.
La implementación de RPA ha reducido considerablemente los costes laborales, ha mejorado la eficiencia de la producción y ha reducido los errores.
Tres. El informe de iResearch de 2020 es bastante crítico: Informe RPA de China 2020
En los últimos dos años, los fabricantes de RPA han surgido como hongos después de una lluvia. ¿Cómo formar tu propia ventaja en la competición? El enfoque verdaderamente inteligente es confiar en las ventajas innatas de la IA para mejorar continuamente la competitividad de la IA mientras se profundiza en más escenarios comerciales y se brinda a los usuarios la automatización de diferentes escenarios comerciales de datos no estructurados (como extracción de facturas, conversión de audio a texto). , etc.) ) para crear el producto de automatización inteligente más preciso, eficiente y fácil de usar, a saber, Octopus Digital Staff.
Basado en la arquitectura tradicional de "conjunto de tres piezas", Reality Intelligence ha creado una plataforma de capacidad de inteligencia artificial de desarrollo propio, "Smart Cloud Brain", Z-Brain. El cerebro inteligente en la nube integra varias capacidades de IA, incluidos robots de chat, plataformas de datos y plataformas de algoritmos. Entre ellos, en el campo del procesamiento del lenguaje natural, Z-Brain cubre los algoritmos más recientes, incluidos BERT, ALBERT y RoBERTa. En el campo de la visión por computadora, Z-Brain cubre los últimos algoritmos como DB, PMTD y RARE. Tiene autoaprendizaje, iteración eficiente, ajuste automático de parámetros y tecnología de fusión de múltiples escenarios, y puede generar componentes de IA para completar la toma de decisiones inteligente en escenarios complejos a gran escala.
Extracto del artículo: "A nivel técnico de IA, la tecnología central de la" verdadera inteligencia ", Cloud Brain, adopta los mejores algoritmos de la industria, que pueden realizar un entrenamiento de datos personalizado de acuerdo con diferentes escenarios comerciales de los usuarios, logrando así el modelo de datos que mejor satisfaga las necesidades comerciales del usuario; generalmente el ciclo de capacitación de datos es de aproximadamente 1 a 30 días, y el tiempo de capacitación depende de la complejidad de los datos y del negocio. "Inteligencia real" es brindar a los usuarios capacidades de inteligencia artificial para lograr diferentes funciones. Automatización de escenarios comerciales de datos estructurados (como extracción de facturas, conversión de voz a texto, etc.), y RPA es solo un portador, por lo que el desarrollo futuro de RPA debe basarse en la IA, y la diferenciación del producto y la competitividad se crearán a través de la IA..."
“La estrategia de aplicación de arriba hacia abajo muestra que los gerentes de la organización ven el papel clave que desempeña la RPA en el desarrollo y pueden lograr efectivamente la transformación digital a través de RPA; de abajo hacia arriba muestra que existe la demanda real, y las dos necesidades generalmente existen juntas. Por lo tanto, solo la existencia de la automatización estimulará aún más el desarrollo del mercado de RPA, y el mercado se despertará más rápido. Al principio, solo se aplicará en campos de big data como las finanzas y la banca, pero a medida que la tecnología de inteligencia artificial continúe iterando y volviéndose más inteligente, RPA se verá en más escenarios comerciales.
”