2018年最有前途的AI发展——人工智能和过程自动化融合

今年人工智能最有前途的发展之一将是人工智能和过程自动化的融合。

人工智能中的高价值目标，例如语音识别与合成，图像识别和机器人，在很久以前就已经确定。但近年来随着云计算平台，大数据和机器学习算法的推出而迅速增加。与此同时，过程自动化解决方案已经发展到实现“自助服务”操作，使业务用户可以使用拖放界面自动执行自己的流程，而无需任何代码或IT人员参与。

通过机器学习和自助式自动化的组合，人们可以针对大部分时间，效率最低或最烦人的流程等等。换句话说，他们可以专注于将在工作日造成最大差异的流程。

使这种融合如此强大的原因是，机器学习和过程自动化这两个元素都能够快速迭代。机器学习系统可以更明智地识别对你而言重要的事情，并且你的自动化流程可以在范围内稳定地变得更加精细，并且在操作中更加高效。

客户互动和支持是这类融合的许多有前景的领域之一。企业认识到需要改进客户服务，但“现场”支持可能过于昂贵。因此，许多企业已投资于聊天服务或聊天机器人，这些机器人学习吸收了大量的内容，并在解释客户需求时变得更聪明。许多人可以回答基本问题，例如“我的余额是多少”或“我的下一笔付款何时到期”，但通常接下来的步骤仍然需要人工交流。此时，客户必须排队等候与现场代表交谈。

更好的解决方案是采用先进的流程自动化技术，以更快，更低的费用提供满意的结果。对于电信运营商而言，这可能始于客户历史的自动分析。接下来的步骤可能包括各种级别的忠诚奖励。如果客户已接近有资格获得新手机，智能系统可能会注意到并提前提供新手机。全自动系统可以安排装运，更新相关记录，管理库存和补货等。这样的系统不仅会更快，它还可以显著降低成本和错误，提高短期利润和客户满意度，并增加客户对运营商的认可价值。

这些解决方案的价值关键在于它们不是系统，它们也不是静态的；机器学习和自助服务自动化不断互动，变得更智能，更高效，并最终实现过程优化