RPA结合AI（NLP）便有了“对话式RPA机器人”

机器人流程自动化（RPA）技术正在改变企业的运营方式。如今，RPA软件可以与业务系统和应用程序一起使用，以简化流程并减轻员工的管理负担。然而，尽管RPA具有革命性的潜力，但到目前为止它仅限于后台流程。这意味着它已经失去了提供最重要的客户体验的机会。

传统的RPA厂商基本上执行都需要所谓的“ 屏幕抓取”。这仅仅是从旧版应用程序捕获屏幕显示数据并将其转换为更现代的用户界面可以显示它的过程。

RPA结合AI（NLP）便有了“对话式RPA机器人”
然后，RPA技术会使用所抓取的信息（可能是问题和答案）来确定工作流程。因此，屏幕抓取本质上是基于规则的工作流编辑器。屏幕抓取不应与内容抓取相混淆，但是，内容抓取是在未经所有者批准的情况下从网站中获取实际内容。

将RPA提升到新水平：客户服务
RPA无疑具有先进的流程，并减轻了后台员工的软件负担。但是现在，对话式AI的进步已经变得可用并且已经足够成熟，可以充分利用并应用到前台服务中。

会话式AI包含自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）。NLU是AI的一个分支，它了解上下文和以文本或语音格式的句子形式进行的输入。毫不奇怪，NLU领域是自然语言处理的重要子集。NLU搜索为用户提供了交互体验，提供了非常人性化的对话框来响应知识请求，回答常见问题并协助解决复杂问题，从而加快了问题的补救速度。

RPA结合AI（NLP）便有了“对话式RPA机器人”
会话式AI为突破性进展奠定了基础-即利用后端RPA工具的能力，通过全渠道的自然语言对话流将AI和机器学习（ML）应用于面向服务的功能。

如今，用户希望采用阻力最小的途径，并通过简单的对话界面（语音，文本，电子邮件或最新的聊天工具）与您的企业互动。结果：业务流程，任务和工作流程的复杂自动化，带来了改善的体验，并给内部和外部用户带来了效率提升。

结合会话式AI和RPA进行丰富的互动
当您想要的不仅仅是票务信息时，对话式RPA效果最好。它通过对话驱动的业务流程方法改善了客户和员工的体验，使您可以个性化，预测性和规范性地满足用户或客户的需求。包含重复的，耗时的客户或员工交互的业务流程应使用对话式RPA来降低运营成本并改善客户体验。

会话式RPA理解用户的会话请求，查看以前的意图，并从历史发现中汲取经验，以自动解决问题并提高员工工作效率。这是RPA屏幕抓取罚单之前的尺寸。

应用于RPA的IT和客户服务的会话式AI提供了跨IT，客户服务，人力资源，IT操作，云服务和其他部门的业务流程自动化垂直化的功能。

对话式RPA解决业务挑战
当今的企业在任务和动作方面缺乏自动化。随之而来的是学习不足。这种缺陷会导致解决时间长，人工分类，重复任务以及经常脱节和不令人满意的客户体验。此外，孤立的系统和高数据量的长期问题使用户无法享受他们期望的快速简便的解决方案。

会话式RPA可以解决IT和云服务面临的更为复杂的挑战，包括发现罕见的工作流程和第一步。在更深层次上，只有会话式RPA可以处理以下问题：

了解请求的意图。
来自IT和云的集成。
自动化问题。
创建审计跟踪。
合规性。
分析用户体验。
根据Gartner的说法，“到2022年，将有70％的白领每天与对话平台进行互动。” Gartner副总裁Van Baker表示：“客户兴趣的增长超过了160％在前几年的2018年实施聊天机器人和相关技术。这种增长是由客户服务，知识管理和用户支持推动的。”

对话式RPA的难点
在实施对话式RPA时，当然存在某些限制。例如，对话式RPA不适合需要人工干预和判断的极其复杂的高接触工作流。如果客户互动是上报或例外，那么将需要人工解决这些问题。会话式RPA适用于参数驱动的工作流程并从中学习。如果工作流程需要人工解释才能解决，则对话式RPA将不起作用。

在其他情况下，企业可能会选择不对某些流程和工作流进行数字化，因为该公司实际上是希望让人工代理商与客户保持联系-了解他们的意图和原因。在这种情况下，服务代理商有足够的余地与客户进行谈判，并确定采取最佳保留措施以使这些客户满意。如果谈判范围太广，范围太广，那么就无法与AI进行这种交互。

从哪里开始实施
如果您的公司正在考虑实施RPA，那么这些初始步骤可以帮助您开始该过程：

1、了解您现有的工作流程，并建立基准。然后确定哪些可以“ RPA化”。

2、了解在哪里实施您的工作流程，以及使用哪些系统或服务来编排和执行这些工作流程。

3、了解工作流程中的步骤，并根据现有的工作流程和系统实施对话RPA。

同样，这项技术的最终目标是增强客户体验。自动化任务，工作流和操作为用户提供了手动模型下无法想象的便利，敏捷性和生产率。只要确保这些过程符合可接受的RPA项目的参数-那些没有太多例外或升级的项目即可。否则，您可能会发现自己需要解决的问题超出了解决的范围。
原文链接：https://www.51rpa.net/rpanews/3957.html