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首页:让机器人7x24小时自动开发票,除了机器学习,还需要什么?
时间:2020-10-21 来源:大发体育亚洲版app下载 浏览量 57719 次

大发体育亚洲版app下载-标准:随着人工智能和机器学习技术的发展,很多企业正在考虑通过机器人构建业务自动化的问题。因此,具有22年经验的技术专家Rajesh Kumar认为,RPA技术对提高生产力具有最重要的意义。(public number:)对于正在考虑如何构建业务流程自动化以提高生产率的企业来说,机器人流程自动化(全称RPA)是最先考虑的技术之一。

为什么是RPA?目前,构建业务自动化的一些最慢最简单的方法来自RPA技术。它是近年来最明智的技术革新之一,提供了降低成本、提高生产力、提高效率和准确性的方法。但是,对于RPA技术需要构建什么,以及其局限性,很多企业仍然没有相当大的疑虑。

在考虑实施RPA技术时,企业为了获得战略优势,有着仅次于此的具体希望。(威廉莎士比亚、温斯顿、RPA、RPA、RPA、RPA、RPA)了解RPA技术周围潜在的机会的最坏方法是想象一名员工在日常工作中执行数十个平凡反复的任务。随着时间的流逝,这些任务变得无趣和无意义,人类员工的生产力不会上升或出错。但是,RPA技术可以更慢、更准确地继续这些任务,并且可能会非常疲惫。

人类工作人员随后解放出来,集中在需要更多批判性思维、创造力和更高水平的客户认识的任务上。一个很好地利用基于RPA技术的自动化过程的例子是发票检查过程。在此过程中,一名员工可能需要通过三张不同的供应商门户网站itunes发票,通过一个ERP系统,用适当的订单检查批准价值金额,然后批准或拒绝发票信息加载系统。通过编写一定数量的脚本程序,可以轻松地将此过程集成到一个RPA软件中。

RPA技术实际上是使用相关技术装载机器人或计算机、说明现有应用程序、处理事务、操作员数据或启动时调用以及与其他数字系统通信的方法。为了进一步修改,RPA技术是“记录和音频”技术。机器人(基本上是安装在机器上的软件)教我们如何使用软件继续特定的工作。

此后,机器人不会反复进行。这是一种非常简单有效的自动化方法。

(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),)一般来说,同一发票检查过程的自动化包括建立三个供应商系统,这些系统必须与具有逻辑检查功能的ERP系统集成。这两个过程的结果完全一致,但传统的自动化路由方式不会给软件开发人员带来额外的工作量。

例如,与IT团队合作,关闭防火墙端口,销售仅用作操作软件的服务器,并执行部分保修任务。RPA技术不会使过程变得更简单。该软件还可以自动执行许多其他过程,每周运行24 x 7小时,但发票验证过程很可能需要每周处理几个小时。允许RPA技术的障碍是,RPA技术非常缓慢,确保了非入侵性的自动化手段,但也存在局限性。

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为了最大限度地提高RPA的实用性,自动化过程必须以特定的标准操作程序(SOP)为基础,该程序在决策规则中有非常具体的参数。在所有基于RPA技术的自动化战略中,最重要的是将小流程分为“可自动化”和“用户干预”,修改流程,建立仅次于程度的自动化。

但是,将几乎所有过程自动化可能是不现实的。这是因为有些过程非常程序化,其他过程可能需要利用和辨别人类员工的经验科学知识。 由于大量的科学知识不能用算法有效地编制,在这种情况下,RPA技术不能自动执行人类经验科学知识需要参与的过程。RPA技术对需要人为区分的领域似乎是违宪的。

过程的可自动化部分由RPA技术驱动,几乎由规则和算法驱动,很难逆转这一部分的“智能”或“智能”。在某些情况下,流程的可自动化部分可能不会增加到不切实际的水平。

这是因为补偿结果不大,不能提供不利于RPA技术投资合理性的证据。这些示例相当于自动将问题票据分配给所需的两组。如果指定规则是基于票证类别和发行票据的部分字段,RPA同意必须解决问题自动化问题。相反,如果加载票据叙述的内容,利用人类科学知识,要求哪个团队处置该票据,流程的自动化可能会突然变得不现实。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),机器学习有什么合作?机器学习(Machine Learning,全称ML)是一种新技术,但成熟期是一个可以应用于解决问题的现实生活的问题。ML的工作原理是捕捉大量数据(或科学知识)后,构造某种形式的数学模型。这个模型可以利用科学知识来解决问题。

例如,如果您正在开发一个包含一年门票值说明及其分配路径信息的机器学习模型,则可以使用它来预测新票据的路径信息。机器学习技术可以根据以前的不道德展开自学,利用这些科学知识对现在的不道德提出要求。机器学习技术可以应用于许多问题,这些问题可以获得特定领域可以预测或要求的大量历史数据。

这是基于科学知识的,所以看起来不像开发算法。如果考虑到以前的票务路径问题,在过去一年里为每张票开发信息开发算法是非常困难的。但是,使用机器学习方法可以非常有效地解决这种情况。

强大的人力组ML技术和RPA技术的融合有助于解决RPA的局限性,因为它可以从历史数据中创造知识库,用作不道德的决策和预测。再考虑这个票据路由过程的例子,现在看起来几乎不现实。从RPA流程中提取票据说明信息,调用ML预测服务提供路径信息,然后自动执行流程。

这似乎是将智能代理引入RPA进程。而且,通过定期的新训练,维持最近的科学知识,不断丰富ML模型也是不现实的。机器人过程自动化技术本身或与机器学习的融合是一项有趣的技术,节约能源和提高效率的可能性没有限制。这些技术的人员包括强大的自动化解决方案,但需要完成一些任务,以便最终客户能够应用。

但是,通过融合专业经验技术,企业可以构建几乎确定的自动化解决方案,获得所需的结果。:大发体育亚洲版app下载。

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