CIO正在加速自动化和AI的部署，他们扩展和加速部署以实现这些技术提供的速度和成本节约优势。最近发布的数据量化了部署率的加速增长。根据EverestGroup1月份的一份报告，全球超过72%的企业已经开始部署AI。该公司预计全球人工智能服务支出将增长32%，从2019年的250亿美元增长到2024年的950亿美元。到2019年底，全球机器人过程自动化(RPA)软件市场达到12亿美元，同比增长超过75%超过一年。虽然2020年疫情爆发后增长放缓，但2021年将回升。珠峰集团预测，自动化积压需求将带动RPA市场，未来两年有望以近50%的复合年增长率增长年。这并不奇怪，因为RPA和AI可以为企业带来许多好处：简化流程、缩短周期时间并最终获得更好的业务成果。专家认为，整体回报不仅是更快地处理端到端业务周期，还包括整体业务响应能力。虽然企业可以通过部署单一技术获得优势，但专家强调，企业通过同时部署RPA和AI技术可以获得更大的回报，在现代数字市场中具有更强的竞争优势。Larsen&ToubroInfotech数字转型咨询总监BhoomaChutani表示：“对我们来说，它一直是AI加RPA；它是端到端转型的一部分。”但首先，RPA做什么以及它与AI有何不同？RPA部署RPA是指使用软件机器人在业务流程中执行标准化、可重复的任务。这些机器人每次都执行相同的任务，并且可以比人类更快、更可靠地完成这些任务，从而提高速度和效率，同时降低成本和错误，使人们能够处理只有人类才能管理的更复杂、更高价值的工作。Chutani补充说：“对于非常结构化的基于行动的流程，它很容易实施。很容易快速获得收益，这是一个轻松的胜利。”他指出，许多企业已经部署RPA来执行一些重复性的工作任务。RPA的力量和价值有其局限性。虽然该软件可以以远超人类的速度、规模和准确性执行重复性任务，但RPA不能偏离其预期目标。“你可以将RPA用于很多流程，”Chutani说。“但在某些时候，你需要做出决定；大多数流程都需要智能组件。这就是我们所说的需要人工参与的地方。“AI在流程中的作用”这就是AI介入的地方：AI可以模仿RPA无法模仿的人类决策。此外，AI可以学习如何改进其工作，以人类无法比拟的速度和规模快速识别和分析数据。但是，部署AI比部署RPA更具挑战性。最重要的是，获取训练人工智能所需的数据是一项挑战。“人工智能需要大量数据来构建这些模型，”Chutani说。然而，大多数企业不具备良好的数据处理能力，无法快速或轻松地引入人工智能。“然后是成本问题。人工智能计划比RPA项目成本更高，训练人工智能系统可能需要数月或更长时间才能完成。人工智能项目还需要更专业的技能来开发、部署和维护。”，这可能很昂贵且很难找到。此外，首席信息官和其他高管往往缺乏对其业务流程的全面了解，这是他们推进人工智能项目需要解决的问题。Gartner分析师CathyTornbohm表示：“对于CIO来说，公司最重要的事情是充分了解他们将要自动化的流程；他们需要端到端的可见性。专家还指出，许多高管即使不是完全反对，也仍然保持谨慎,将决策能力转移到计算机上，特别是在任何受政府监管控制或可能危及他们自己或他人工作的领域。专家说，考虑到所有这些，人工智能的部署速度低于RPA然而，技术仍然是业务和IT领导者的首要任务。根据软件提供商IFS2020年的一项调查，AI是领导者的首要任务。24%的受访者预计人工智能将在未来两年内成为领先技术，领先于其他趋势技术，包括虚拟现实和增强现实、物联网、区块链和5G。集成RPA和AIChutani以发票处理为例说明业务如何nesses可以将RPA和AI部署到业务流程中以最大化结果。RPA软件从提交的发票表格的预定字段中检索所需数据，并将其发送到预定的企业系统，而无需人工将数据从一个文件或系统传输到另一个文件或系统。然后使用AI处理该业务流程中的复杂任务。例如，自然语言处理（一种可以理解人类语言的人工智能）可以识别包含发票的电子邮件并将其发送给机器人进行处理。然后，AI可以确定哪些发票符合支付条件，它将批准的发票发送到支付系统，并将拒绝的发票传递给人类经理进行进一步处理。确定下一步。根据Tornbohm的说法，RPA和AI的结合将企业带入了超自动化领域，它将技术结合在一起，不仅可以自动化业务流程中的任务，还可以使流程中尽可能多的决策方面实现自动化。“本质上，这意味着你将人从这个过程中移除，”Tornbohm说。专家认为，大多数企业在实现这一目标之前还有很长的路要走，因为向超自动化IT的转变导致一些企业仍在尝试整合其RPA和AI能力。然而，这个市场正在发生变化，一些供应商同时提供自动化和人工智能功能，再加上企业对速度和敏捷性的兴趣和压力越来越大，这可能会提高部署率。“所有这些都应该有助于改善AI部署，”Chutani说。
