什么是 AI 自动化？提升业务效率

AI 自动化是一种业务自动化实践，介于标准机器人流程自动化（RPA）与新一代 AI 智能体之间；后者能够跨业务系统自主规划、决策并采取行动。虽然“AI 自动化”这一术语有些笼统，但实际上，它是对机器智能的绝妙运用，既能提高企业运营效率，又能让员工从繁琐的任务中解脱出来。

我们来看看 AI 自动化的工作原理，以及它如何为最新一批 agentic 系统提供技术和业务流程基础。

什么是 AI 自动化？

AI 自动化是一套技术与方法体系，它将机器学习和自然语言处理 (NLP) 等人工智能能力与机器人流程自动化 (RPA) 和以 AI 为重点的数据平台等自动化工具相集成，以执行此前需要人工干预的日益复杂的任务。

AI 自动化系统通常以RPA为起点，RPA 使用软件机器人遵循严格预定义的规则和工作流，在数字系统中模拟人类操作。AI 技术通过 NLP 等功能（通常以大型语言模型 (LLM) 的形式）来补充 RPA，使系统能够理解上下文和意图，并在规则未明确定义的场景中做出决策。例如，自然语言处理 (NLP) 让机器能够理解和解读人类语言（包括口语、打字输入甚至手写内容），随后以自然的人类语言生成准确的响应。它还可以审查文档或通信内容；作为自动化流程的一部分提取统计数据、详细信息，甚至情绪倾向；并利用这些信息填写表单、汇总内容，或执行其他推动业务流程的任务。AI agent 通过编排各种 AI 模型以及更简单的机器学习流程，将自动化提升到新的水平，构建能够代表您自主分析、规划并完成任务的系统。

通过这些方式以及其他方式，AI 自动化正超越 RPA，在医疗保健、金融、供应链管理和零售等各个行业提高生产力并改善成果。

关键要点

• AI 自动化将 RPA 与先进的 AI 模型相结合，帮助机器承担通常由人工完成的任务。
• AI 自动化的示例包括自动化文档处理、医学影像处理和欺诈检测系统。
• AI 自动化使用多种类型的 AI，例如计算机视觉模型和 NLP 模型，包括经过微调的 LLM。这些技术为标准的机器人流程自动化增添了上下文理解、情感分析、预测或其他能力。
• AI 自动化可以成为关键构建块，使 AI 智能体能够完成动态的多步骤任务。

AI 自动化详解

AI 自动化是一种利用 AI 来扩展标准流程自动化能力的商业技术。它以机器人流程自动化（RPA）为基础，RPA 利用计算机视觉和文档理解能力，并结合严格定义的步骤，实现数据和文档收集与处理的自动化。

AI 自动化所涉及的数据和文档可能来自关系型数据库、文档数据库、向量数据库，或能够同时处理这三类数据的多模态数据库等来源。AI 数据平台能够整合所有这些数据源，并支持复杂的数据湖架构。RPA 遵循预定义的规则和工作流访问这些数据存储，随后执行各项任务，例如审查图像以进行产品质量检测或医学诊断，或在业务工作流中填写表单并传输文档。

接下来，AI 自动化流程会使用 NLP 和 LLM（例如 Meta 的 Llama 或 Google 的 Gemini）来理解和生成人类语言，将其作为复杂且灵活的业务流程的一部分。这可能使系统能够阅读更大的文本块或处理非结构化数据（包括手写内容），从而确定语言的含义和意图。因此，AI 自动化超越了简单的 RPA，帮助企业将情感分析应用于决策，并以人类语言进行沟通。

结合使用向量搜索和检索增强生成 (RAG) 时，AI 自动化可以基于企业数据准确回答问题。AI agentic 系统利用这一基础，使 AI 模型能够在数字系统中自主做出决策并采取行动，从而推动组织目标的实现。

AI 自动化为何重要？

AI 自动化（有时称为智能自动化）之所以重要，是因为它将自动化引入到制造、保险、物流、金融、医疗保健和零售等众多行业中日益复杂的业务流程。例如，AI 自动化可以审核图像和文档，从中提取信息和含义，更新业务应用，并提出建议。AI 自动化使组织摆脱了人工操作和容易出错的流程，从而促进了更快的决策周期、更高的准确性以及更具可扩展性的数字运营——这些能力如今已成为企业的必备能力。

近年来，能力日益增强的 AI agent 已超越 AI 自动化范畴，发展为能够自主决策并自主行动以实现目标的系统。与传统基于规则的自动化不同，AI agent 能够跨多个应用进行规划、决策和执行，并适应实时上下文。这一演进建立在 AI 自动化的基础之上，将 LLM、向量搜索和预测模型相结合，使系统不仅能够执行任务，还能理解、预测并持续改进业务流程。

这些功能强大的 AI 驱动型自动化还具有另一项重要优势：它们的设计旨在对所涉及的流程进行数据分析。机器学习算法可以处理海量数据，以识别人工分析师可能无法察觉的模式和趋势。随着时间的推移，这有助于企业以崭新的方式优化运营，例如分析和改进多步骤流程，从而提升客户体验。

AI 自动化背后的核心技术

AI 自动化需要融合多种技术和方法，使开发人员和业务分析师能够在简单的流程自动化基础上，处理更复杂的任务。这些技术包括：

• 计算机视觉：计算机视觉使机器能够解读和理解视觉信息。它运用图像和视频分析、物体识别等技术，是 AI 自动化的核心，因为它能够承担视觉检查和分析等任务，从而促进文档处理、医学影像检查、制造质量控制等应用。
• 数据分析和大数据：高效管理结构化和非结构化数据对于收集、存储、准备和分析大量数据至关重要。这对于 AI 自动化至关重要，因为训练 AI 模型、支持持续分析和实现流程自动化都需要干净、准确的数据。
• 低代码/无代码开发平台：这些热门平台让开发人员能够轻松地将 AI 自动化应用到其应用中的工作流。
• 机器学习：机器学习算法是 AI 的一个子集，可让系统通过接触数据集来学习和改进。机器学习是 AI 自动化的核心，因为这些算法可以基于历史数据进行训练，从而准确预测未来事件，并决定自动化流程中的后续步骤。
• 自然语言处理：NLP 是 AI 的一个分支，专注于计算机与人类通过自然语言进行交互。NLP 对于 AI 自动化至关重要，因为它使机器能够理解、解读和生成人类语言。
• 机器人流程自动化：RPA 是一种使用软件机器人来自动执行重复性和基于规则的任务的系统。它是 AI 自动化的核心，因为它可以模拟人工操作并与数字系统交互，执行数据录入、表单填写和报告生成等任务。

AI 自动化的工作原理

AI 自动化是一种将 AI 与 RPA 结合，并辅以专家级数据管理的业务系统，用于处理各类任务，包括表单填写等简单且重复的工作，以及对大量文档进行情感分析等复杂操作。

AI 和 RPA 如何结合使用

RPA 根据固定规则和工作流执行任务，擅长捕获文本、提取数据、在业务应用中填写表单，并在业务流程中推进到正确的下一步。AI 在 RPA 的基础上增加了细致入微的功能，例如理解所审查信息的上下文和意图，然后生成人类语言回复，或继续执行并非严格基于规则的任务。

AI 自动化应用实例

“AI 自动化”中的“AI”部分超越了机器人流程自动化。例如，聊天机器人可以解读医生与患者交谈时所做的笔记，并利用这些信息更新患者的电子健康记录。以下是另外三个示例：

• 客户服务：与客户互动的聊天机器人使用 NLP 来理解查询并生成回复。随后，它会将该信息传递给 RPA 系统，以更新客户记录。如果聊天机器人遇到复杂问题，可以将查询升级转交给人工客服，但大多数常规咨询都可以自行处理。
• 金融服务：AI 系统可以分析财务数据以检测欺诈交易，RPA 可以自动标记这些交易并向相应部门报告。
• 医疗保健：AI 可以分析医学影像以诊断可能的病症，RPA 可以自动化更新患者记录甚至安排就诊预约。

文档处理中的关键技术

AI 自动化基于一系列先进技术。其中包括：

• 用于文本分析的自然语言处理：NLP 让机器能够理解、解读和生成人类语言，使 AI 自动化系统能够分析情绪、识别关键短语，并从客户评论、社交媒体帖子和电子邮件等内容中总结文本。
• 用于数据提取的机器学习：在 AI 自动化领域，ML 对于数据提取非常有用。它用于 RPA 自动化，从预设字段中提取数据；但机器学习算法也可以分析更大的数据集和文本块，以识别模式并高精度地提取相关信息。例如，可以训练机器学习模型从财务报告中提取特定数据点，例如收入数据或利润率，并自动将这些信息填充到数据库或报告中。
• 文档理解：文档理解是一种自动化流程，可将扫描的文本图像转换为机器可读文本，用于处理纸质文档或 PDF 内容，例如发票、收据和表单。例如，文档理解系统可以将扫描的发票转换为数字表单，然后由 RPA 机器人自动录入会计系统，从而改进整个数据录入流程。它还可以将扫描的数据馈送给大语言模型 (LLM)，使更广泛的 AI 自动化系统能够理解语言的上下文和意图，从而为自动化流程的下一步提供依据。
• AI 数据平台：要从较简单的流程自动化迈向 AI agentic 系统，需要全面的数据战略。基于云的 AI 数据平台将整个组织内的所有类型数据（结构化、非结构化、批处理和实时数据）统一到一个开放且互联的平台中。其结果是一个可信且 AI 就绪的数据管道。该集成环境提供内置工具和生成式 AI agent 框架，使团队无需应对连接独立工具的复杂性，即可更快速地构建和部署 AI 驱动的应用。

主要流程

除了支持技术外，AI 自动化还依赖于多种流程。其中包括：

• 文档分类：在 RPA 中，文档会被归类到预定义的类别中。机器学习算法通过标注数据进行训练，以识别每类文档特有的模式和特征。这种训练有助于系统高效地整理和分发文档，确保将其转至相应部门、人员或业务应用程序以便进一步处理。例如，AI 系统可以根据发件人、内容和上下文将收到的电子邮件分类为垃圾邮件、促销邮件或重要邮件。
• 信息提取：信息提取是任何文档理解流程的基石技术。借助机器学习算法，系统可以从各种表单中自动识别并提取特定数据点。例如，AI 系统可以从法律文件、患者登记表或客户服务电子邮件中提取姓名、地址和日期。随后可以使用这些提取的信息来填充数据库、生成报告或触发自动化工作流。
• 语义分析：语义分析是一个依赖于自然语言处理的过程。这需要使用生成式 AI 模型来解读文本中的意图、情感和关系。例如，客户服务聊天机器人可以使用语义分析来理解客户投诉背后的情绪，并作出适当回应，例如致歉、提供解决方案，或将问题升级给人工客服处理。
• AI agent 编排：一旦 AI 模型就位，可以提取、分类和分析数据，agentic 编排就能提供一个结构化流程，用于协调这些“数字员工”作为统一系统完成复杂的多步骤任务。编排可以采用集中管理或基于规则的方式，并指导各项任务，例如任务委派、沟通和数据流。

AI 自动化的优势

日益复杂的 AI 自动化和 AI agent 有望在众多行业中承担文档处理、软件测试、客户互动和产品质量测试等任务。以下优势使 AI 自动化成为热门选择。

提高运营效率：AI 自动化旨在通过为员工处理日常任务来提升运营效率。通过将重复性和基于规则的流程自动化，AI 和 RPA 能够完成任务，同时几乎不需要或完全不需要人工参与。这提高了文档管理的准确性，并让员工能够专注于更具战略性和增值性的任务。

通过减少人工劳动节省成本：AI 自动化最切实的优势之一，是通过最大限度减少人工劳动和人为错误来实现成本节省。通过自动执行通常由人工完成的任务，企业可以减少对加班和返工的需求，并降低整体运营开支。

通过个性化互动提升客户体验：AI 自动化可以通过促进个性化且高效的互动来提升客户体验。由 NLP 和机器学习提供支持的聊天机器人和虚拟助手，能够实时理解并响应客户咨询，提供量身定制的解决方案和建议。

处理任务时的可扩展性和灵活性：AI 自动化使企业无需增加资源即可处理日益增长的任务量。例如，如果企业要处理激增的客户咨询或管理大型数据集，AI 和 RPA 几乎可以即时运作，且计算资源可根据需要进行扩展或缩减。

改进风险管理和合规性：AI 自动化可以帮助提高文档流程的一致性，减少错误。除了准确填写表单之外，机器学习算法还可以实时检测异常和潜在风险，例如欺诈性交易或合规违规行为。通过自动化这些检查和核对流程，企业可以降低人为错误的可能性，并帮助确保所有运营均符合监管标准。

实施 AI 自动化面临的挑战

在实现 AI 自动化优势的过程中，您需要开展相关工作并克服挑战，这些挑战大多与数据管理和成本有关。

数据质量和数量问题：要让 AI 模型在实际场景中表现出色，需要在数据收集和预处理方面进行投资。例如，如果您正在处理医学影像或保险、金融等专业领域的任务，就需要一个针对这些领域任务进行微调的 AI 模型。训练这些 AI 模型可能需要大量高质量、准确且相关的数据。使用不完整、不一致或错误的数据进行训练，可能导致性能不准确或欠佳，并增加合规问题风险。这是一个棘手的过程，因此许多公司会将微调工作交由专业供应商来完成。在许多情况下，AI 自动化将作为后台业务软件的一部分提供。

高昂的实施成本：实施 AI 自动化相关的高额初始投资可能会成为许多组织面临的一大障碍。这些成本包括获取和集成 AI 技术的费用、培训员工使用和维护这些系统的费用，以及可能需要进行基础设施升级的费用。虽然长期收益通常足以证明投资的合理性，但前期财务负担可能令人望而却步，尤其是对于中小型企业而言。如果这是企业的阻碍，许多云应用提供商现在都能在其应用中提供 AI 自动化，甚至将 AI agent 作为集成功能。

组织内部对变革的抵触：员工可能会出于合理原因抵制 AI 自动化，包括对 AI 系统可靠性的担忧，或缺乏对该技术优势的了解。要克服这种抵触情绪，需要进行清晰的沟通，重点强调 AI 如何增强员工能力，并将他们从重复性工作中解放出来。

与现有系统集成

为了创造效益，AI 自动化和 AI agent 必须与业务应用集成。事实上，一些业务应用程序已经内置了 AI 自动化功能。设计和实施您自己的 AI 自动化是一项数据管理任务，可能需要在系统之间迁移数据，从而增加维护成本，并可能引入安全漏洞。使用多模态融合数据库（例如 Oracle AI Database），可以将 AI 自动化流程中的数据迁移降至最低，该数据库可处理多种工作负载和数据类型（包括向量），同时提供功能完备的数据湖仓。

通过将 AI 工具与现有业务系统和文档存储连接起来，组织可以实现数据录入、分析和报告流程的自动化。例如，AI 可以根据实时互动自动更新 CRM 系统中的客户信息，为销售和服务团队提供最新数据。同样，在 ERP 系统中，AI 可以通过预测需求和自动化补货流程来帮助优化库存管理。实现这些改进的关键挑战在于，所有系统都需要配置为在统一且紧密协作的运营环境中协同工作。

关于 AI 自动化的常见误解与错误认知

关于 AI 自动化，最常见的误解之一是：只有资金雄厚、资源丰富的大型企业才能使用它。虽然大型企业确实是早期采用者，但基于云的 AI 数据平台已使中小型企业能够实施 AI 自动化和 AI agent。这些工具通常价格实惠，并且可以根据企业需求进行扩展。

另一个常见误解是，AI 自动化将取代人类劳动力，导致大规模失业和经济动荡。AI 确实可以自动执行某些重复性和常规性任务，但更准确的说法是，它将转变工作性质，而非消除工作岗位。AI 承担繁琐任务，让员工能够专注于更复杂、更具创造性和战略性的工作。在许多情况下，随着企业扩大 AI 的应用范围，并需要具备专业技能的人才来管理和优化这些系统，AI 自动化将创造新的就业机会。

常见使用场景和应用

AI 自动化广泛应用于医疗保健、制造、金融服务和零售等众多行业。以下是三种常见场景：

• 客户服务：在客户服务领域，AI 自动化用于处理初始咨询，并通过快速、准确、个性化的响应来提升客户体验。这通过一系列工具和技术来实现。最明显的是，聊天机器人和虚拟助手能够提供近乎即时的响应，帮助客户追踪订单、重置密码或获取产品信息，并自动分派服务工单以实现快速解决。更复杂的流程包括情绪分析，它可以反映满意或不满情绪，从而推动主动采取措施，并可能指出需要改进的领域。
• 制造：制造商利用 AI 自动化提高效率、降低维护成本并提升产品质量。例如，AI 可以通过分析传感器数据和历史维护记录，预测机械设备可能发生故障的时间。这推动了主动维护，使停机时间更具可预测性，并有助于延长设备的使用寿命。AI 还可以通过自动化使用计算机视觉来检查产品缺陷，并通过预测需求、管理库存和简化物流来进一步优化供应链。例如，AI 可以帮助基于历史数据和市场趋势预测未来需求，从而使制造商能够更有效地规划生产。
• 财务：财务运营使用 AI 自动化来提高贷款申请处理、发票处理以及更广泛的财务结算运营的效率。AI 还通过分析高交易量来识别可能表明欺诈活动的模式，从而实现交易和欺诈检测的自动化；或根据市场状况或历史数据执行交易，以提高回报率。AI 自动化系统可配置为在遵守法规的前提下执行所有这些步骤，甚至自动生成合规报告。

AI 自动化为何是未来趋势？

AI agentic 系统的日益普及和可扩展性将对业务自动化产生深远影响。这将使企业领导者能够跳出文档处理、欺诈检测和预测性维护的框架，将目光投向那些 AI 能更主动、更自由地做出决策的流程。AI agent 将基于 AI 自动化流程，解决一系列不同的问题。例如，AI agent 不只是简单地从文档中提取数据，还可以从数据库中提取数据，从而对客户流失、运输物流等方面进行观察和预测，并在此过程中与利益相关者保持沟通。AI 自动化的未来将迈向这类战略性、创造性和高价值活动。

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AI 自动化常见问题解答

AI 自动化与 AI agent 有何区别？

AI 自动化有时也称为智能自动化，是一个广义术语，指的是将 AI 和 RPA 等一系列技术相结合，在可行的情况下实现工作流自动化的业务流程。随着 AI 的能力不断增强，AI 自动化正超越基本的基于规则的自动化。AI agent 是 AI 自动化的一个子集，它使用更复杂的模型来感知环境、学习、规划并自主决策。

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哪些行业从 AI 自动化中受益最多？

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实施 AI 自动化涉及哪些成本？

AI 自动化在多个阶段都会产生成本。这需要具备机器学习以及 AI 模型训练和微调方面的专业知识，同时还需要承担托管模型、数据科学平台、数据库和网络的基础设施成本。