AI, RPA и машинное обучение - чем они похожи и чем они отличаются?
AI, RPA и машинное обучение, вы, должно быть, слышали, как эти слова отзываются эхом в индустрии высоких технологий. Будь то блоги, веб-сайты, видео или даже описания продуктов, революционные технологии сделали свое присутствие заметным. Тот факт, что у всех нас дома есть устройства на базе искусственного интеллекта, является признаком того, что технологии зашли так далеко.
Если у вас сложилось впечатление, что ИИ, роботизированная автоматизация процессов и машинное обучение не имеют ничего общего, то вот что вам нужно знать, это все взаимосвязанные концепции. Часто люди используют эти имена как синонимы и неправильно, что вызывает замешательство среди компаний, которые ищут новейшие технологические решения.
Понимание различий между инструментами AI, ML и RPA поможет вам определить и понять, где у вашего бизнеса есть лучшие возможности для правильных инвестиций в технологии.
Большая разница - RPA
Согласно IBM, «Роботизированная автоматизация процессов (RPA), также известная как программная робототехника, использует технологии автоматизации для имитации задач бэк-офиса, выполняемых людьми, таких как извлечение данных, заполнение форм, перемещение файлов и т. д. Она сочетает в себе API и взаимодействия с пользовательским интерфейсом (UI) для интеграции и выполнения повторяющихся задач между корпоративными и производственными приложениями. Развертывая сценарии, имитирующие человеческие процессы, инструменты RPA обеспечивают автономное выполнение различных действий и транзакций в несвязанных программных системах ».
В этом смысле инструменты RPA позволяют решать логичные задачи, не требующие понимания или вмешательства человека. Например, если ваша работа вращается вокруг ввода номеров счетов в электронную таблицу для создания отчета с категорией фильтра, вы можете использовать RPA для заполнения чисел на листе. Автоматизация будет имитировать ваши действия по настройке фильтра и самостоятельно генерировать отчет.
Благодаря четкому набору инструкций RPA может выполнить любую задачу. Но нужно помнить одну вещь: системы RPA не имеют возможности учиться на ходу. Если в вашей задаче есть изменение (например, если в отчете электронной таблицы изменился фильтр), вам придется вручную ввести новый набор инструкций.
Промышленное применение
Больше всего эту технологию используют банковские фирмы, финансовые услуги, страхование и телекоммуникации. Федеральные агентства, такие как НАСА, также начали использовать RPA для автоматизации повторяющихся задач.
Большая разница - AI
Согласно Microsoft, «искусственный интеллект - это способность компьютерной системы справляться с неоднозначностью, делая прогнозы с использованием ранее собранных данных и извлекая уроки из ошибок в этих прогнозах, чтобы создавать более новые и точные прогнозы о том, как вести себя в будущем».
В этом смысле главное различие между RPA и AI - это интеллект. Хотя эти технологии эффективно выполняют задачи, только ИИ может делать это с аналогичными возможностями человеческого интеллекта.
Промышленное применение
Чат-боты и виртуальные помощники - два популярных использования ИИ в деловом мире. В налоговой отрасли ИИ делает налоговые прогнозы все более точными благодаря своим возможностям прогнозной аналитики. ИИ также может выполнять тщательный анализ данных, что облегчает идентификацию налоговых вычетов и налоговых кредитов, чем раньше.
Большая разница - машинное обучение
Согласно Gartner, «передовые алгоритмы машинного обучения состоят из множества технологий (таких как глубокое обучение, нейронные сети и обработка естественного языка), используемых в неконтролируемом и контролируемом обучении, которые действуют на основе уроков из существующей информации».
Машинное обучение является частью искусственного интеллекта, поэтому эти два термина нельзя использовать взаимозаменяемо. И в этом разница между RPA и ML : интеллект машинного обучения исходит от ИИ, а RPA не хватает интеллекта.
Чтобы лучше понять, давайте применим эти технологии в сценарии налога на имущество. Во-первых, вы можете создать модель машинного обучения на основе сотни налоговых счетов. Чем больше счетов вы скармливаете модели, тем точнее она будет делать прогнозы на будущие счета. Но если вы хотите использовать ту же модель машинного обучения для рассмотрения уведомления об оценке, эта модель бесполезна. Вам нужно будет создать новую модель машинного обучения, которая умеет работать с оценочными уведомлениями. Именно здесь интеллектуальные возможности машинного обучения подводят черту. Там, где ML не может распознать сходство документа, приложение AI распознает его благодаря своим человеческим навыкам интерпретации.
Промышленное применение
Отрасль здравоохранения использует машинное обучение для точной диагностики и лечения пациентов, розничные торговцы используют машинное обучение, чтобы предлагать нужные продукты в нужных магазинах в нужное время, а фармацевтические компании используют машинное обучение для разработки новых лекарств. Это всего лишь несколько примеров использования этой технологии.
Является ли RPA частью ИИ?
Нет, но они могут работать вместе. Комбинация AI и RPA называется интеллектуальной автоматизацией процессов или SPA.
Этот дуэт, также известный как интеллектуальная автоматизация процессов или IPA, упрощает автоматизированный рабочий процесс с расширенными возможностями, чем RPA с использованием машинного обучения. Часть системы RPA работает над выполнением задач, в то время как часть машинного обучения фокусируется на обучении. Короче говоря, решения SPA могут научиться выполнять конкретную задачу с помощью шаблонов.
Три технологии, AI, RPA и ML, а также дуэт SPA открывают захватывающие возможности на будущее. Но только когда компании сделают правильный выбор, можно будет пожинать плоды. Теперь, когда вы понимаете различные возможности этих технологий, адаптируйтесь и вводите новшества.