產業趨勢｜RPA + AI 實現數位轉型！

如果你經營一家擁有數以萬計供應商的大型製造商，而每家供應商都有自己獨特的發票格式，這樣的半結構化資訊，對於基於規則的系統來說並不容易處理。

然而，若是導入人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI），我們就擁有可以處理非結構化資訊，並且能在學習過程中不斷進步的系統。

人工智慧（AI）的運用大幅擴展了機器人流程自動化（RPA）

人工智能可以說是機器人流程自動化（Robotic Process Automation，簡稱RPA）的完美補充，對於「自動化」可說是如虎添翼，不只提高業務效率，更使企業能夠更容易達成數位轉型。

AI結合RPA可以說是相輔相成，讓自動化更容易！

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結合 RPA 和 AI 實現數位轉型—智慧自動化

智慧自動化（ Intelligent Automation，簡稱IA)就此誕生，指的是AI和自動化技術，如RPA、認知自動化、機器學習的結合，而這樣的結合和運用有助於快速實現端對端自動化解決方案，縮短企業數位轉型所需時間，為組織的數位轉型提供許多益處。

智慧自動化結合了RPA和AI的優勢，為組織的數位轉型帶來了重要的影響。它們憑藉著背後資料庫的豐富資訊，共同提供更準確和高效的自動化。

1. AI是試圖在機器中模擬人類動作的過程，特點是使自動化更加準確和靈活，能夠處理較為複雜的任務。
2. RPA的自動化能力使得日常流程更高效，節省時間和資源，讓結構化數據和邏輯的流程自動執行。

智慧自動化以其優勢在商業界迅速崛起，它結合了AI的智能和自動化的效率，這種結合能夠提高組織的運營效率，加速業務流程，並提供更好的客戶體驗，為企業帶來了創新和競爭優勢。我們相信，隨著智慧自動化的不斷發展，它將在各個行業中發揮跳躍式的作用，企業能夠自動處理結構化數據，同時解決非結構化數據所帶來的挑戰，幫助大量組織實現數位轉型的目標。

智慧自動化(IA)的應用

AI 與 RPA 這種結合是由機器學習（ML）技術的進步、計算能力的提升和更先進的認知引擎驅動的，並開始應用於各種業務問題上。語音識別、自然語言處理、文檔分析和分類等，這些都是日常生活中的應用，其中一些應用包括：

• 結合其它AI智能工具：如虛擬助手和聊天機器人，可以為組織提供關鍵洞察力，有助於提高自動化效率和更快地回應客戶。例如，像光學字符識別（OCR）這樣的工具可以讓紙張密集型行業（如醫療保健或金融服務）自動化文字分析，從而推動更好的決策。
• 智能文件處理（IDP）：像圖片、電子郵件和文件等形式的商業數據通常以非結構化格式出現。IDP使用智慧自動化工具，例如使用RPA結合機器學習和自然語言處理（NLP）來提取、驗證和處理這些數據。
• 流程發現：智慧自動化可以幫助創建使用RPA自動化流程的完整指南。
• 優化工作流程：智慧自動化可以利用數據自動化工作流程，實現更快、更高效的流程。
• 生產和供應鏈管理：智慧自動化可用於預測和調整生產以應對客戶以及市場的供給需求變化。

物流產業有許多工作內容適合智慧自動化的應用

關於智慧自動化（IA）的誤解

有幾個誤解可能會妨礙智慧自動化的推廣，但這些誤解其實很容易被消除，以下是其中一些誤解：

智慧自動化取代了人類勞動力

確實，已經有越來越多的工作被智慧自動化所取代，也造成許多工作內容必須改變、轉型，但也因為如此，有需多新型態的工作機會如雨後春筍般冒出，智慧自動化工程師、智慧自動化規劃師、工作流程工程師等等。

另一個層面來說，智慧自動化是對人類勞動力的補充或增強，它接管了重複性任務，使思考能力的人類勞動力可以專注於更複雜或更迫切的事務，是創造了圍繞著重新培訓可以發展的新技能的新機會，因此我們認為智慧自動化的出現對於人類勞動力來說，這是一個很好的機會，可以更新技能組合，為未來的成長打下更堅實的基礎。

智慧自動化只是一個附加選項，並不是必要的

智慧自動化已經不再是可選的了，它將會成為各企業組織「標配」，在商業領域，智慧自動化是為了跟上市場、保持競爭力和滿足客戶需求的必需品，同樣仍然使用手動流程的組織無法跟上步伐；此外，自動化通過減少錯誤、提高重複流程的速度和效率，提高產品質量和客戶服務質量，未來不採用智慧自動化的組織將難以取得成功。

智慧自動化可以做出無偏見的決策

智慧自動化根據收集和接收的輸入制定決策，會依照資料庫資料為主，就跟許多AI工具的一些基本限制相同。因此，這些訊息和結果往往受到一定程度的偏見影響，也因為如此，在關鍵時刻仍然需要人類的參與和判斷。這邊也強調智慧自動化的目標是為人類提供工具和支持，並共同實現更高效、更創新的工作環境。

結語

關於公司數據中有多少屬於「黑暗」的半結構化或非結構化數據的估計各有不同，但在60％到70％左右是很常見的數字。這就像冰山的一角，通常被藏在表面下，想像一下郵件、語音信息、文檔、PDF等龐大的數據堆積；與之相比，具結構性的Excel試算表中的數據相對較少。

公司非結構化的數據通常比我們想像得多更多

因此，智慧自動化（IA）在AI和自動化的結合下，帶來了巨大的潛力和應用價值，結合機器學習技術，AI能夠處理大量的半結構化和非結構化數據，從而提高處理效率和準確性。這對於企業來說是一個重大的突破，因為大部分的數據寶藏都隱藏在那些看似不起眼的電子郵件、語音信息和文檔中。透過智慧自動化，我們可以從這些數據中提取有價值的信息，做出更明智的決策並改善業務運營。

期待隨著AI和自動化的不斷進步，我們將看到更多實際和創新的應用場景出現，為企業帶來更多競爭優勢和價值！

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