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            數字化轉型

            為什么說IPA智能流程自動化是企業IT的下一波浪潮?

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            為什么說IPA智能流程自動化是企業IT的下一波浪潮?
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            提到IPA,可能很多人會立刻想到RPA。RPA,即機器人流程自動化,是企業IT過去兩年最熱門的技術之一。僅在2018年,就有三家公司拿到了總額超過十億美金的風投,包括Anywhere Automation的5.5億美元、UiPath的3.78億美元和BluePrism的1.3億美元。此外,根據最新消息,UiPath計劃在今年年底前再次募集3億至4億美元的融資。

            RPA的價值在于能簡化流程,以一種更簡單、更易用的方式實現企業流程的自動化,從根本上降低了總體IT成本。所以,很快RPA便取代了業務流程管理(BPM/BPA),成為企業IT進行現代化變革的新引擎動力。

            然而,當企業希望把RPA的能力擴展到除了業務層以外的其他領域時,卻發現RPA存在著一定的局限性。所以,IPA智能流程自動化便成為自動化技術領域的新一輪浪潮。

            其實,IPA和RPA的概念非常相似,都是流程自動化。只不過,IPA覆蓋的范圍更廣,其中加入了人工智能技術。也因此被很多分析人士認為,IPA會成為企業IT的下一個引領性的技術。

            具體而言,IPA之所以超越RPA,有五大關鍵點:

            1、RPA對于非機構化數據缺乏一定的認知能力

            從流程自動化應用本身來看,RPA非常適合處理不涉及判斷能力的結構化數據,對這些數據的重復性、基于規則的業務流程進行自動化,能準確地告訴它你需要它做什么。這這方面,RPA可以比人類做得更好、更快、更省錢。

            但是,如果您的業務流程存在缺陷,那么RPA只會使該缺陷自動化并加速該缺陷。它不能對信息做出判斷,也不能通過經驗來學習和提高。因此,企業用戶發現RPA對于涉及非結構化數據的工作流是無效的,更聰明的流程自動化工具應該具備一定的認知能力。我們不可能編寫足夠多的規則來實現非結構化數據的流程自動化,而這樣的數據占據企業數據總量的大概80%以上。

            2、IPA能處理非結構化和半結構化數據業務

              IPA在幾個重要方面與RPA有著根本的不同。首先,它可以分析基于文檔的工作流,比如合同分析、審計規劃和報告、RFP分析和組合、銷售機會工作流自動化、客戶支持分析和自動化、評估和索賠分析等。同時,IPA能夠理解文本、圖像、文檔和其他非結構化數據,而這些數據是數據驅動型企業流程自動化的核心內容。

            3、IPA具有認知和概率分析能力

            IPA使用了基于機器學習和智能分析的深度算法功能,而不需要企業通過巨大的數據集訓練模型,它可以根據可用的信息和上下文做出準確的判斷。對于大量非結構化數據的業務流程來說,這是一項巨大突破,IPA提供了一個通用的知識庫或“語義引擎”,用戶可以更快、更容易地訓練機器學習模型。

            4、IPA更具協作特性

            IPA讓數據科學團隊和業務專業人員之間實現了跨領域協作,讓業務專業人員掌握了關于被自動化業務流程的必要專業知識。尤其是當底層技術非常復雜時,這一點尤其重要。業務用戶需要適當的技術環境來交付必要的輸入,技術人員需要適當的業務環境來驅動實現決策。

            在IPA實踐中,中小企業也可以使用并參與到測試用例中,了解如何去培養和訓練屬于自己的機器學習模型。

            5、IPA的行為可追溯

            在金融服務等監管要求嚴苛的企業,IPA的所有行為都可追蹤。這種可追溯的模式,能讓企業的業務運營更透明,不僅在公式和算法方面更具可視性,也能定義真實環境的標識,使得數據科團隊和業務團隊的配合更默契,讓IPA和業務聯系更緊密。

            總結

            值得一提的是,IPA與RPA之間,不是簡單的取代或競爭關系。相反,二者是互補關系。IPA主要用于處理那些不能使用RPA進行流程自動化的工作流。IPA可以將非結構化內容轉換為結構化數據,以便將其插入到業務流程流中。IPA已經被應用到一些與法律法規遵循、銷售和支持、財務和運營等相關的常見用例中。把IPA與RPA結合來用,可以極大地縮短流程自動化的周期,讓企業IT更具彈性擴展能力,并將有價值的資源部署到更高價值的業務活動中。

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