至顶网CIO与应用频道 11月14日 编译:根据Gartner的最新研究,2018年全球机器人流程自动化(RPA)软件的开支预计将达到6.8亿美元,同比增长57%,到2022年支出达到24亿美元。
Gartner副总裁Cathy Tornbohm表示:“最终用户组织把RPA技术作为手动任务自动化的一种快速简便的方法。一些员工将继续执行那些要求他们手动剪切、粘贴和更改数据的日常任务。但是当RPA工具执行这些操作时,误差率会降低,数据质量会提高。”
如今,RPA最主要的采用者包括银行、保险公司、公用事业和电信公司。Tornbohm表示:“通常,这些组织很难将财务和HR系统等不同元素结合在一起,他们正在转向采用RPA解决方案,实现现有的手动任务或流程的自动化,或者传统系统功能的自动化。”
RPA工具结合使用多种用户界面交互描述技术,模仿人类工作者完成任务所去采取的“手动”路径。目前试产各种有广泛的解决方案,有很多工具可以在单个台式机或企业服务器上运行。
Gartner估计,到今年年底60%收入超过10亿美元的企业组织将部署RPA工具。到2022年底,85%的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA。Tornbohm表示:“到2019年,随着采用率的提高,以及企业组织系统通过该技术实现更好的业务成果,例如降低成本、提高准确性、提高合规性,RPA的平均价格会下降10%至15%。”
然而,RPA并非通用型技术,有些情况下替代性的自动化解决方案可以取得更好的结果。当企业组织需要结构化数据来自动化现有任务或流程,向遗留系统添加自动化功能以及连接到无法通过其他IT选项连接的外部系统时,RPA解决方案的表现最好。
RPA即将走向主流
在Gartner公布的2018年人工智能技术成熟度曲线中,RPA工具目前位于膨胀期望的峰值,企业组织寻求利用RPA削减成本、连接传统应用、以及实现高投资回报率。但是,实现强大投资回报率的潜力完全取决于RPA是否符合个别组织的需求。“在短期内,我们预计会有越来越多的RPA厂商以及软件厂商越来越感兴趣,其中包括希望从这些功能中获得收益的软件测试厂商和业务流程管理厂商。”
此外,另一个市场趋势正在出现:将人工智能功能集成到产品套件中,这是因为RPA提供商添加或集成了机器学习和AI技术,以提供更多类型的自动化。
在任何RPA部署项目之前首先进行评估
Tornbohm表示,为了使RPA项目取得成功,必须首先评估RPA在企业组织中的可能用例,并关注创收。“不要只关注用RPA来降低劳动力成本。明确你期望这些工具可以做什么,以及你所在的企业组织如何使用RPA来支持数字化转型,作为自动化战略的一部分。”
下一步是确定RPA的短期见效,那些要求人们在系统之间单独移动数据或涉及由预定义规则处理的结构化、数字化数据任务可能会立即看到效果。这些都是RPA能实现高投资回报率的用例,但同时考虑替代现有工具和服务(这些工具和服务已经以合适的价格点提供了相当大比例的所需功能)也是很重要的。这些替代方案可以与RPA并行使用,也可以作为混合解决方案使用。在选择厂商的时候,还要问问厂商未来是否有基于AI的选项。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊CEO贾西宣布,AWS实用计算产品高级副总裁彼得·德桑蒂斯将领导新的AI组织,专注于Nova模型发展、定制芯片开发和量子计算。作为领导层变动的一部分,德桑蒂斯将接管人工通用智能团队,原负责人罗希特·普拉萨德将于2025年底离职。新组织还包括皮特·阿贝尔领导前沿模型研究团队。
微软亚洲研究院与清华大学联合提出双向感知塑造技术,通过创新的两阶段训练方法解决AI视觉理解中的关键问题。该技术让AI学会正确聚焦重要视觉信息,避免被无关内容误导。仅用1.3万训练样本就在八个基准测试中平均提升8.2%性能,超越使用数十万样本的专门模型,为AI视觉推理能力提升开辟新路径。
最新调查显示,近半数CIO将AI采用和自动化提升列为未来五年的首要任务。超过三分之一的受访者将加强业务连续性和灾难恢复作为重点,同等比例的企业将人才技能发展列为优先事项。尽管AI投资成为焦点,但投资回报率仍不明朗,近三分之二的商业领袖估计AI投资回报率仅为50%或更低。
上海交通大学研究团队开发了TimeBill框架,解决大语言模型在实时应用中的时间不确定性问题。该系统通过精确预测回答长度和执行时间,动态调整AI记忆管理策略,确保在规定时间内完成任务的同时保持回答质量。实验显示TimeBill在各种时间预算下都能实现最佳的完成率与性能平衡,为AI在自动驾驶、工业控制等安全关键领域的应用提供了重要技术支撑。