Роботизированная автоматизация процессов вызвала много шума во многих различных отраслях. Поскольку предприятия сосредотачиваются на цифровых инновациях, автоматизация повторяющихся задач для повышения эффективности и уменьшения человеческих ошибок является привлекательным предложением. Роботы не будут уставать, не будут скучать и будут выполнять задачи точно, чтобы помочь своим коллегам-людям повысить производительность и освободить их, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня. Помимо простого RPA, интеллектуальная автоматизация может быть достигнута за счет интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта с роботизированной автоматизацией процессов для автоматизации повторяющихся задач с дополнительным уровнем человеческого восприятия и прогнозирования.

Разница между RPA и искусственным интеллектом

По своему замыслу RPA не предназначен для воспроизведения человеческого интеллекта. Обычно он предназначен просто для имитации элементарной человеческой деятельности. Другими словами, это не подражание человеческому поведению, а подражание человеческим действиям. Поведение подразумевает разумный выбор среди спектра возможных вариантов, тогда как действие — это просто движение или выполнение процесса. Процессы RPA чаще всего управляются предопределенными бизнес-правилами, которые могут быть узко определены, поэтому RPA имеет ограниченные возможности для работы с неоднозначными или сложными средами. Искусственный интеллект, с другой стороны, — это имитация человеческого интеллекта машинами, которая требует более широкого спектра возможных входных данных и результатов. ИИ — это одновременно и механизм разумного принятия решений, и имитация человеческого поведения. Между тем, машинное обучение является необходимой ступенькой к искусственному интеллекту, обеспечивая дедуктивную аналитику и прогнозирующие решения, которые все больше приближаются к результатам, которые можно ожидать от людей.

Ассоциация стандартов IEEE опубликовала свое Руководство IEEE по терминам и понятиям в интеллектуальной автоматизации процессов в июне 2017 года. В нем роботизированная автоматизация процессов определяется как предварительно сконфигурированный экземпляр программного обеспечения, который использует бизнес-правила и предопределенную хореографию действий для завершения автономного выполнения комбинация процессов, действий, транзакций и задач в одной или нескольких несвязанных программных системах для предоставления результата или услуги с управлением исключениями, выполняемыми человеком. Другими словами, RPA — это просто система, которая может многократно и без сбоев выполнять определенный набор задач, поскольку она была специально запрограммирована для этой работы. Но он не может применять функцию обучения, чтобы улучшить себя или адаптировать свои навыки к другому набору обстоятельств, вот где машинное обучение и искусственный интеллект все больше способствуют созданию более интеллектуальных систем.

Управляемый процессом или управляемый данными

Интеллектуальная автоматизация — это термин, который может применяться к более сложному концу континуума автоматизированных рабочих процессов, состоящему из роботизированной автоматизации рабочего стола, роботизированной автоматизации процессов, машинного обучения и искусственного интеллекта. В зависимости от типа бизнеса компании часто используют один или несколько типов автоматизации для повышения эффективности и результативности. По мере того, как вы переходите от автоматизации, управляемой процессами, к более гибкой автоматизации, управляемой данными, возникают дополнительные расходы в виде обучающих данных, технических разработок, инфраструктуры и специализированных знаний. Но потенциальные выгоды с точки зрения дополнительной информации и финансового воздействия могут быть значительно увеличены.

Чтобы оставаться конкурентоспособными и эффективными, предприятия теперь должны подумать о добавлении машинного обучения и искусственного интеллекта к традиционным RP для достижения интеллектуальной автоматизации.

Управление данными + управление процессами = интеллектуальная автоматизация

Интеллектуальная автоматизация опирается на целостность данных

В рамках интеллектуальной автоматизации обучающие данные являются центральным компонентом, от которого зависит все остальное. В таких отраслях, как автономное вождение и здравоохранение, где решения, принимаемые ИИ/МО, могут иметь серьезные последствия, точность обучающих данных, на основе которых принимаются такие решения, имеет решающее значение. Поскольку точность современных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, использующих нейронные сети и глубокое обучение, приближается к 100 %, эти механизмы работают более автономно, чем когда-либо, чтобы принимать решения без вмешательства человека. Небольшие отклонения или неточности в обучающих данных могут иметь драматические и непреднамеренные последствия. Таким образом, целостность и точность данных становятся все более важными, поскольку люди начинают полагаться на решения, принимаемые интеллектуальными машинами для решения сложных задач.

Точные модели машинного обучения требуют точных обучающих данных

Целостность данных включает в себя начало с репрезентативных исходных данных, а затем точную маркировку этих данных перед обучением, тестированием и развертыванием моделей машинного обучения. Итеративный рабочий процесс подготовки данных, проектирования функций, моделирования и проверки — это стандартная инструкция по науке о данных.

Любой Data Scientist объяснит, что наличие точно размеченных обучающих данных, пожалуй, самый важный ингредиент в их рецептах. Примеры «грязных» данных включают отсутствующие, необъективные и выбросы данных или просто наборы данных, которые не являются репрезентативными для будущих данных, подлежащих обработке в производстве. Разработка признаков также является важным шагом в процессе машинного обучения, т. е. выбор признаков данных, которые, вероятно, будут наиболее важными для информирования о точности прогнозирования данной модели. В нейронной сети, где параметры накладываются друг на друга, правильная идентификация ключевых функций на каждой итерации имеет решающее значение для успеха построения модели. Плохие обучающие данные могут привести к выбору или взвешиванию неправильных функций, что приведет к созданию моделей, которые нельзя обобщить на более широкую совокупность производственных данных.

Например, для модели, которая обнаруживает определенные органы на изображениях МРТ, выбор репрезентативных обучающих изображений с определенного аппарата МРТ, а затем точное выделение соответствующих границ конкретных областей интереса для каждого органа приведет к лучшим результатам обнаружения, чем простое использование фотографий этих органов. из общедоступных источников. Другой пример можно увидеть в системах кредиторской задолженности, использующих оптическое распознавание символов (OCR) для программного извлечения соответствующей информации из счетов-фактур. Ключевые поля в каждом счете-фактуре, такие как «Адрес», «Имя» и «Итого», должны быть четко отделены от основной части различных типов счетов, чтобы создать эффективную и точную модель. Если эти элементы помечены не полностью или неправильно, пострадает точность полученной модели.

Проблема предвзятости

Современные модели искусственного интеллекта и машинного обучения частично отличаются от человеческого интеллекта, поскольку они полностью зависят от исходных обучающих данных и обычно не имеют автоматического и рекурсивного механизма для поглощения и обработки новых данных для корректировки курса, т. е. непрерывного переобучения. Это означает, что плохо сбалансированные данные, введенные во время обучения, могут со временем привести к неожиданной систематической ошибке и привести к неожиданным (а иногда и оскорбительным) результатам. Когда в систему вносится значительная предвзятость, становится трудно полагаться на решения, принимаемые этими системами.

Хорошая аннотация данных ведет к высококачественной интеллектуальной RPA

Точные обучающие данные — основа большинства успешных проектов по науке о данных. BasicAI предоставляет высококачественные услуги аннотирования данных предприятиям из самых разных отраслей, и это основная тема, которую мы слышим в большинстве разговоров с нашими клиентами. Благодаря точной аннотации данных модели машинного обучения и модели искусственного интеллекта могут принимать все более точные решения, а в сочетании с фундаментальными процессами RPA предприятия могут достичь действительно интеллектуальной автоматизации.

Чтобы узнать больше, свяжитесь с нами по адресу [email protected]