人工智能可以受益吗？
最近，在媒体上已经比其他技术讨论了更多的人工智能。同时，任何人都不清楚它所基于的技术以及它可以带来的业务收益。这不仅是俄罗斯，而且是全球趋势。 2019年，《麻省理工学院斯隆管理评论》和BCG的分析师进行了一项研究，他们采访了全球27个行业的2500多位商业领袖。事实证明，企业在利用AI赚钱方面仍然做得不好：70％的商人表示，引入AI并不会以任何方式影响他们的业务，只有40％的受访者至少能够获得一定的利润。
根据最新研究VTsIOM 69％的俄罗斯公司注意到AI领域缺乏熟练的技术人员。同时，大型和高科技公司正在通过将基于AI的解决方案引入他们的流程来实现现在可以获得的好处。但是，即使是大型企业也缺乏自己的专业知识来使用这些技术。
在州一级也可以理解该问题的重要性。 2019年10月，总统发布了一项关于俄罗斯联邦人工智能发展的法令，该法令提议批准直到2030年的AI发展国家战略。
当官员们正在考虑全球战略时，企业（包括中小型企业）已经学会了使用数字工具来使他们的流程自动化。这些工具之一是RPA解决方案，该解决方案已经广泛使用-使人们不必进行常规例行程序。例如，RPA可以填写报告表格或将数据从一个数据库传输到另一个数据库。不幸的是，尽管公司非系统地使用这些工具：在如今漫长的端到端业务流程中，平均只有三分之一是自动化的。机器人没有我们想要的那么聪明，因为业务没有充分利用AI。
对于大多数公司而言，人工智能实际上是一种非常复杂且晦涩的技术。 IBM在研究中指出大多数高管相信他们的公司在数据科学，机器学习和其他与AI相关的技术方面没有必要的能力来自动化流程。
企业已准备好为可以从自动化和数字化中获得的特定利益而付款，但是不了解如何单独实现。
解决方案开始出现在市场上，有助于轻松地将外部开发集成到其业务流程中。数字服务也已经开始出现，可以帮助将AI与自动化RPA解决方案相结合。
人工智能如何帮助机器人
如今，利用AI和RPA的协同作用，您可以在常规业务流程的常规自动化框架内完成以前不可能完成的工作。 RPA致力于应用尖端技术（包括人工智能（AI）和机器学习）来使流程自动化并赋予人类权力。我们发现了一些有趣的新案例，这些案例说明了在各种业务领域中使用此方法的可能性。
一般而言，当前约90％的使用AI的案例正在处理各种形式的文档：护照，PTS，文凭，支票和付款的识别。识别电子邮件中有用内容的案例尤其重要。当从RPA收到信件时，AI会帮助从文本中选择主要内容，对信件进行相应分类，然后将其发送给所需的收件人。如今，机器人在AI的帮助下帮助会计部门，人事部门，销售，采购，物流和其他处理信息收集和处理的部门。
以崭新的方式
进行商品推销例如，在商品的引领潮流者和创新者中，沃尔玛可以脱颖而出，并于2019年底推出一个基于人工智能的系统，可以实时监控货架上的货物。该系统已安装在将来的一家商店中，以智能零售实验室的概念（简称IRL）运行。 AI摄像头实时监控货架上的货物可用性。这些小工具将跟踪库存水平，以确定例如工作人员是否需要从仓库的冰箱中带进更多的肉并重新上架，或者如果一些新鲜食品在货架上的存放时间过长而需要取出，则发出警报。
自动恢复评分
预测行为分析是一个新词人力资源方面的问题：世界上最大的公司正在努力保留有价值的人才，借助它的帮助，注意到人们对及时工作方式的看法发生了危险的变化。有些人，例如Sberbank，走得更远，开始时已经根据初步参数对候选人进行评分，以预测其被解雇的可能性。假定以这种方式，银行将能够应对大量职位人员的高流失率。
AI在人力资源管理中最有效的用途之一与寻找精疲力竭的工人有关。因此，开发用于人员管理的软件的美国公司Ultimate Software Group创建了一个安全指标雇员。这是一个指标，可以根据50个指标，预测专家是否会在不久的将来辞职。
IBM使用其Watson AI超级计算机来创建类似的解决方案。为了评估一个人的情绪，超级计算机分析了他的职业历史，公司的工作时间，薪水，工作职责，下班到家的距离以及其他指标。现在，公司的人力资源部门可以在事件发生六到九个月之前预测谁将以95％的概率辞职，并采取措施防止裁员。
博客中的情感分析
信息流的情感分析或情感分析具有很大的潜力，可用于监视，分析和信号系统，针对网页主题的工作流系统和广告平台。该方向被认为是最有吸引力的方向之一，它鼓励在各个行业中研究和应用AI。
已经是经典研究的作者使用情感分析来研究人们对梅赛德斯，奥迪和宝马三家汽车公司的意见和反馈。机器人会提取所有带有品牌提及的推文，然后使用文本挖掘方法进行处理。所有推文均分为三类：正面，负面和中立。这项研究的结果使我们深入了解了分析该行业中客户评论和意见的重要性。作者设法为这些品牌的营销获得了非常有价值的信息。
对AI推文的分析表明，奥迪获得了最积极的评价（83％）。同时，奥迪得到的负面反馈也比其他研究竞争对手少（16％）。显而易见，与宝马和梅赛德斯网站上的广告相比，奥迪网站上的广告将吸引更多的忠实用户。这些汽车的制造商和销售商都需要考虑一些问题。
如何实现RPA和AI协同
市场上有几种解决方案正在帮助将AI的力量运用到机器人流程中，并取得了不同的成功。如果您相信专业评级，那么创建机器人化服务的领导者就是UiPath。据统计，如今平均大约有30-40％的端到端业务流程是自动化的。使用UiPath平台（包括用于流程挖掘，AI Fabric和其他产品的解决方案），您可以将此类流程的自动化百分比提高到70。
该供应商最近发布了AI Fabric平台，该平台有助于从RPA和AI获得协同效应。 AI Fabric是人工智能和自动化流程之间的链接。该平台旨在将ML应用程序应用于业务流程，而不仅仅是小型，高技能的开发团队，并将其传递给业务用户。换句话说，借助该解决方案，即使是初级开发人员也可以在公司中实现AI-不再需要深入研究技术细节并独立部署必要的基础架构。对于业务而言，该平台很有用，因为它有助于在实践中了解在实际业务流程中使用AI的好处和可能性。
各种业务流程的自动化百分比可以进一步增加和增加，但是只有借助RPA，它才能不再起作用-这些任务在形式化算法上具有自然的局限性。但是结合AI可以做到这一点。
AI Fabric使您可以使用自己的ML模型或通过机器人从第三方供应商处购买的模型。使用他们的工作结果，您可以自动获取数据以改善模型的性能。因此，您将有机会将AI无缝集成到公司的业务流程中，同时可以使用便捷的工具来管理模型。
平台入门很容易。首先，您需要定义用例的类别。然后，例如从“包装盒中”提供或公司开发的模型中选择适合您要求的模型。如您所知，就CPU和GPU资源而言，机器学习模型非常繁琐，因此会自动创建AI机器人来使模型正常工作，实际上它们是特殊的容器，可让您灵活地管理资源消耗。
例如，考虑预测客户流失的情况。
UiPath平台
- 从CRM检索有关用户的信息
- 从AI Fabric接收客户流失预测
- 根据此信息更新CRM
- 将有关此类用户的信息发送给员工
方案的实施可以主动防止客户流失，消除因响应迟到而造成的人为因素，并优化客户保留和获取成本。
结合AI的全部功能和传统自动化工具的服务可帮助企业降低采用AI的门槛。它们使公司可以使用开箱即用的解决方案并节省自己的资源。如今，这已成为超自动化的新趋势，并且在不久的将来将会变得越来越普遍。