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RPA机器人自动化的“信息的获取”部分分析

 信息的获取

  


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利用自动化实现主动或被动的信息接收是容易的,基础的 RPA就可以自动收取邮件、及时接收消息、获得系统反馈。但对于语音、图像、视频或者现实场景的信息接收,就需要借助人工智能技术。目前阶段,单一语种的语言转换成文字也不是非常困难,而且识别率非常高。在特指的一些工作场景中,即在低噪声的场景中,我们基本上认为语音的接收是容易实现自动化的。图像和视频的自动化接收方式是类似的,都需要对画面中的内容进行识别和获取,需要借助人工智能技术,以目前的人工智能技术能力来讲,实现难度为“中”。而对于现实场景中的信息接收,由于涉及诸多干扰因素,且来自三维空间,需要借助传感器等物联网技术来实现,所以难度为“难”,这也是自动驾驶难以实现的一个重要原因。回归到办公室的工作场景,接收信息自动化难度为“易”的部分在50%左右,借助智能自动化处理的部分约40%,其余的部分才是难以处理的。

人们通常认为信息理解环节的自动化处理比信息接收环节的自动化处理难度大很多。其实,这里的难度主要体现在人与人之间的理解。由于人的理解能力涉及文化背景、学识修养、价值观、世界观等诸多因素,更何况现实世界中充满了词不达意、语焉不详、上下文差异等误解。如果利用人工智能技术去实现人与人之间的理解,今天看来仍然是十分困难的。然而人与机器、机器与机器的相互理解其实是相对容易的,这也是为什么我们说,一家企业的数字化水平越高,自动化实现起来就越容易。机器之间的理解最为容易,因为它们必须遵循通信标准和规则协议标准。当然,不同系统间的标准可能不一样,但为了达到某种标准而对接口或服务重新设计,这个过程总是相对容易的。    总体看来,在“信息的获取”部分,通常能够达到自动化的比例可以在50%以上(难度为“易”和“中”)。依据目前的技术水平。一般需要人类员工配合实现最难部分的自动化。