超自动化 - 技术
阅读本章以了解用于实现超自动化的技术。我们知道超自动化是各种智能技术的综合概念，例如人工智能、机器学习、高级分析、机器人过程自动化等。在本章中，我们将详细介绍所有这些技术，并了解它们在超自动化中的功能和意义。
超自动化技术
超自动化不是基于单一技术，而是利用多种技术集成来实现业务流程和运营的自动化。结合这些多种技术的主要目标是从头到尾实现尽可能多的流程和工作流的自动化。因此，超自动化中多种技术的使用使得端到端流程自动化成为可能。
下面详细介绍了超自动化的关键技术及其在超自动化中的基本概念、功能和优势。
机器人流程自动化 (RPA)
RPA(机器人流程自动化)是一种自动化技术，它提供软件驱动的机器人来执行基于规则的重复性任务和操作。但是，RPA 只能处理那些使用结构化数据的任务。因此，它用于模拟业务运营和流程中的人类交互，以自动完成数据输入、报告生成、库存管理等低价值任务。
在超自动化中，RPA 用于自动化数据输入、系统检查、报告生成等普通任务。通过自动化低价值、重复性任务并释放人类员工以专注于更高价值的任务，RPA 提供了以下主要优势 −
- 减少人为错误
- 提高效率
- 释放人类员工以进行战略性、高价值活动
- 加快流程和运营
人工智能 (AI)
人工智能是一种实现类似人类智能和决策的先进技术机器的功能。
在超自动化中，AI 用于实现认知自动化，以便它可以处理涉及结构化和非结构化数据以及不可预测的异常的任务和流程。AI 使超自动化能够做出更明智的决策，从而高效地完成任务。
AI 与超自动化的集成具有以下优势 –
- 在自动化中提供认知决策
- 允许处理和执行更复杂的任务和流程
- 通过减少错误来提高操作效率
机器学习 (ML)
机器学习 是人工智能 (AI) 的一个子集，它允许数字系统从过去的活动中学习和改进，而无需明确编程。为此，它使用各种先进的算法来分析过程数据，识别其中的模式，并做出预测以更好地执行任务。
在超自动化中，机器学习主要用于处理和分析结构化和非结构化数据，以确定模式并增强过程自动化中的决策能力。
机器学习在超自动化中提供了以下关键优势 −
- 提高自动化的准确性
- 允许在流程自动化中做出更明智的决策
- 进一步减少需要认知决策的更复杂任务中的人为干预
大数据
大数据是一组用于存储、处理、分析和管理大量数据的工具和技术。大数据技术可以确定从流程中获得的数据中的模式，并做出决策或为自动化提供最佳解决方案。
在超自动化中，大数据技术用于分析大量流程数据以识别其中的模式，并为业务流程和工作流开发数据驱动的优化自动化策略。
以下是大数据在超自动化中的一些主要优势 −
- 提供实时分析，有助于更快地做出决策
- 使自动化更加个性化并适应流程和工作流
- 帮助了解流程数据中的隐藏趋势
协作机器人 (Cobots)
Cobots 是工业机器人，旨在帮助人类工人在共享工作环境中完成任务。这些机器人经过优化，可以安全地与人类一起操作。
在超自动化中，协作机器人用于处理物理任务、简化工作流程和提高商业组织运营效率。
协作机器人在超自动化中提供的主要优势包括−
- 提供更高效、更安全的工作环境
- 提供有效的协作来完成任务
- 提高人类员工的生产力
- 最大限度地降低运营成本
聊天机器人
聊天机器人是软件机器人，旨在模拟人类与人类最终用户的对话。这些工具主要经过优化，可以通过文本或语音消息与最终用户进行实时对话。大多数现代聊天机器人都利用人工智能、机器学习和自然语言处理等先进技术来提供像人类一样的对话能力。
商业组织在其超自动化生态系统中使用聊天机器人来处理客户查询，了解客户的问题，并实时提供自动响应或解决方案。因此，聊天机器人可以自动化和增强客户支持服务，并改善整体客户体验。
在超自动化中使用聊天机器人会给商业组织带来以下好处 −
- 可以提供全天候客户支持
- 提高客户满意度和体验
- 降低运营成本，主要涉及客户支持服务
- 根据客户查询提供准确一致的解决方案
结论
本章详细概述了实现超自动化的各种技术，并强调了它们在商业组织中的重要性和好处。所有这些技术共同使超自动化成为自动化和简化可自动化业务中所有流程和工作流程的尖端解决方案。
