RPA結合AI（NLP）便有了“對話式RPA機器人”

機器人流程自動化（ ）技術正在改變企業的運營方式。如今， 軟體可以與業務系統和應用程式一起使用，以簡化流程並減輕員工的管理負擔。然而，儘管RPA具有革命性的潛力，但到目前為止它僅限於後臺流程。這意味著它已經失去了提供最重要的客戶體驗的機會。

傳統的RPA廠商基本上執行都需要所謂的“ 螢幕抓取”。這僅僅是從舊版應用程式捕獲螢幕顯示資料並將其轉換為更現代的使用者介面可以顯示它的過程。

然後，RPA技術會使用所抓取的資訊（可能是問題和答案）來確定工作流程。因此，螢幕抓取本質上是基於規則的工作流編輯器。螢幕抓取不應與內容抓取相混淆，但是，內容抓取是在未經所有者批准的情況下從網站中獲取實際內容。

將RPA提升到新水平：客戶服務

RPA無疑具有先進的流程，並減輕了後臺員工的軟體負擔。但是現在，對話式 的進步已經變得可用並且已經足夠成熟，可以充分利用並應用到前臺服務中。

會話式AI包含自然語言處理（ ）和自然語言理解（NLU）。NLU是AI的一個分支，它瞭解上下文和以文字或語音格式的句子形式進行的輸入。毫不奇怪，NLU領域是自然語言處理的重要子集。NLU搜尋為使用者提供了互動體驗，提供了非常人性化的對話方塊來響應知識請求，回答常見問題並協助解決複雜問題，從而加快了問題的補救速度。

會話式AI為突破性進展奠定了基礎-即利用後端RPA工具的能力，透過全渠道的自然語言對話流將AI和機器學習（ML）應用於面向服務的功能。

如今，使用者希望採用阻力最小的途徑，並透過簡單的對話介面（語音，文字，電子郵件或最新的聊天工具）與您的企業互動。結果：業務流程，任務和工作流程的複雜自動化，帶來了改善的體驗，並給內部和外部使用者帶來了效率提升。

結合會話式AI和RPA進行豐富的互動  

當您想要的不僅僅是票務資訊時， 效果最好。它透過對話驅動的業務流程方法改善了客戶和員工的體驗，使您可以個性化，預測性和規範性地滿足使用者或客戶的需求。包含重複的，耗時的客戶或員工互動的業務流程應使用對話式RPA來降低運營成本並改善客戶體驗。

會話式RPA理解使用者的會話請求，檢視以前的意圖，並從歷史發現中汲取經驗，以自動解決問題並提高員工工作效率。這是RPA螢幕抓取罰單之前的尺寸。

應用於RPA的IT和客戶服務的會話式AI提供了跨IT，客戶服務，人力資源，IT操作，雲服務和其他部門的業務流程自動化垂直化的功能。

對話式RPA解決業務挑戰 

當今的企業在任務和動作方面缺乏自動化。隨之而來的是學習不足。這種缺陷會導致解決時間長，人工分類，重複任務以及經常脫節和不令人滿意的客戶體驗。此外，孤立的系統和高資料量的長期問題使使用者無法享受他們期望的快速簡便的解決方案。

會話式RPA可以解決IT和雲服務面臨的更為複雜的挑戰，包括發現罕見的工作流程和第一步。在更深層次上，只有會話式RPA可以處理以下問題：

• 瞭解請求的意圖。
• 來自IT和雲的整合。
• 自動化問題。
• 建立審計跟蹤。
• 合規性。
• 分析使用者體驗。

根據Gartner的說法，“到2022年，將有70％的白領每天與對話平臺進行互動。” Gartner副總裁Van Baker表示：“客戶興趣的增長超過了160％在前幾年的2018年實施聊天機器人和相關技術。這種增長是由客戶服務，知識管理和使用者支援推動的。”

對話式RPA的難點

在實施對話式RPA時，當然存在某些限制。例如，對話式RPA不適合需要人工干預和判斷的極其複雜的高接觸工作流。如果客戶互動是上報或例外，那麼將需要人工解決這些問題。會話式RPA適用於引數驅動的工作流程並從中學習。如果工作流程需要人工解釋才能解決，則對話式RPA將不起作用。

在其他情況下，企業可能會選擇不對某些流程和工作流進行數字化，因為該公司實際上是希望讓人工代理商與客戶保持聯絡-瞭解他們的意圖和原因。在這種情況下，服務代理商有足夠的餘地與客戶進行談判，並確定採取最佳保留措施以使這些客戶滿意。如果談判範圍太廣，範圍太廣，那麼就無法與AI進行這種互動。

從哪裡開始實施

如果您的公司正在考慮實施RPA，那麼這些初始步驟可以幫助您開始該過程：

1、瞭解您現有的工作流程，並建立基準。然後確定哪些可以“ RPA化”。

2、瞭解在哪裡實施您的工作流程，以及使用哪些系統或服務來編排和執行這些工作流程。

3、瞭解工作流程中的步驟，並根據現有的工作流程和系統實施對話RPA。

同樣，這項技術的最終目標是增強客戶體驗。自動化任務，工作流和操作為使用者提供了手動模型下無法想象的便利，敏捷性和生產率。只要確保這些過程符合可接受的RPA專案的引數-那些沒有太多例外或升級的專案即可。否則，您可能會發現自己需要解決的問題超出瞭解決的範圍。

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