什么是认知自动化？

认知自动化也称为智能或智能自动化，是自动化领域中最流行的领域。自动化与工业革命一样古老，数字化使更多活动自动化成为可能。

机器人技术，也称为机器人过程自动化（RPA），是指手工-将数据从一个应用程序输入到另一个应用程序。认知自动化是指脑力劳动或从各种非结构化来源中提取信息。

自动化的初始工具包括RPA机器人，脚本和宏，它们专注于自动化简单和重复的过程。大多数核心公司流程具有高度重复性，但并没有太多，以至于它们可以通过简单的编程将人员带离流程。

随着流程通过更多的编程和更好的RPA工具实现自动化，接下来将需要自动化的流程需要更高层次的认知功能。

2017年，人工智能支出最大的领域是认知应用。推荐使用自动执行过程以自动学习，发现和做出预测的应用程序。认知软件平台今年将投资近25亿美元。与认知相关的IT和业务服务的支出将超过35亿美元。

认知自动化至少部分是通过联想来学习的。它采用非结构化数据并建立关系以创建标签，注释和其他元数据。它试图找到与特定业务流程相关的项目之间的相似性，例如采购订单号，发票，收货地址，负债和资产。

它使用一些问题，例如：

• 我以前看过吗？

• 涉及谁？

• 这和我以前见过的东西有关吗？

• 这种联系有多牢固？

• 在类似情况下做了什么？

与其他类型的人工智能相比，认知自动化具有许多优势。认知自动化解决方案经过预培训，可以自动化特定的业务流程，并且在产生影响之前需要较少的数据。他们不需要它或数据科学家的帮助即可构建复杂的模型，并且旨在供业务用户使用，并在短短几周内即可正常运行。

随着新数据被添加到认知系统中，它可以建立越来越多的联系，从而使其能够保持不受监督的学习，并对其所馈送的新信息进行调整。

“与其他类型的人工智能不同，认知自动化旨在模仿人类的思维方式。”

认知自动化与RPA有何不同

RPA和认知自动化都可以使企业变得更聪明，更高效。它们代表了智能自动化连续体的两端。技术之间存在三个主要区别。

适用范围

借助RPA，结构化数据可用于更准确，更准确地执行单调的人工任务。RPA可以处理任何基本任务且不需要认知思维或分析能力的任务。一般来说，RPA可以应用于企业活动的60％。在银行和金融业中，RPA可用于广泛的流程，例如分支机构的活动，承销和贷款处理等。有了它，银行可以通过提高生产率，加速后台处理并降低成本来更有效地竞争。

剩下的40％的任务涉及大量数据，并且需要人类的认知能力，例如持续学习，基于上下文进行决策，理解复杂的关系并进行对话。认知自动化通过使用模仿人类思考执行非常规任务的方式的特定技术来解决这些问题。它分析复杂的非结构化数据以提高性能和人为决策。

不同的基础技术，方法和处理能力

RPA依赖于易于实施和理解的基本技术，包括工作流自动化和宏脚本。它是基于规则的，不需要使用if-then方法进行处理就可以进行大量编码。

但是，认知自动化使用基于知识的方法。使用诸如文本分析，数据挖掘，语义技术，机器学习和自然语言处理之类的复杂和先进的技术，它可以对人类如何进行交谈做出更直观的判断和看法，并定义规则来确定所有情况下的最佳解决方案。

独特的好处

借助RPA，企业可以支持创新，而不必花费大量金钱来测试新想法。它为员工提供了更多的空闲时间来执行更复杂的认知任务，并且与传统的自动化系统相比，可以快速实施。通过接管繁琐的任务，可以提高员工的工作效率并降低成本。

例如，呼叫中心行业通常会处理大量不需要决策能力的重复单调任务。借助RPA，他们可以自动进行数据捕获，集成数据和工作流程以识别客户，并在一个屏幕上向代理商提供所有支持信息。座席不再需要访问多个系统来获取所需的所有信息，从而缩短了通话时间并改善了客户体验。

认知自动化为从事特定任务的人员提供了认知输入，从而增强了他们的分析能力。由于它是在将新数据添加到系统时形成新连接的，因此它会不断学习并适应新信息。

例如，在医疗保健行业中，认知自动化可帮助提供者更好地理解和预测其患者健康的影响。认知自动化可以执行高价值的任务，例如收集和解释诊断结果，向医生建议数据库治疗方案，分配药物等等。这可以改善患者和业务成果。

认知自动化可以做什么

自然语言处理（NLP）

这是AI的一个分支，它以自然语言解决人与计算机之间的交互。NLP试图阅读和理解人类语言，但也以一种有价值的方式使人类语言变得有意义。基本的语言理解使涉及合同和客户服务的流程自动化变得非常容易。

光学字符识别（OCR）

OCR是将打字或手写或印刷的文本的图像机械或电子转换为机器编码的文本，无论是来自扫描的文档还是来自文档的照片。它被广泛用作从打印纸质数据记录中输入数据的一种形式，包括发票，银行对帐单，名片和其他形式的文档。

这是一种数字化打印文本的常用方法，因此可以对其进行电子编辑，搜索，在线显示，并在诸如文本转语音，认知计算等机器处理过程中使用。

即使数字化已急剧增加，我们仍然使用大量纸张，尤其是在银行或医疗保健等受到严格管制的行业中。处理纸张是端到端自动化任何过程所必需的。

机器学习

机器学习是人工智能的一种应用，它使系统无需进行编程即可自动从经验中学习和改进。机器学习专注于开发访问数据并使用它自己学习的计算机程序。

流程需要决策，如果不能将这些决策表述为一组规则，则可以使用机器学习解决方案代替人工判断来使流程自动化。

认知自动化应用

在业务中，认知自动化在许多应用领域中都很有帮助。这些包括：

发现合同和发票之间的不匹配

可以使用具有自然语言处理功能的漫游器来发现合同和发票之间的不匹配情况。找到这些后，您将收到有关问题的警报，以进行必要的更正。

银行业

您可以使用认知自动化来满足KYC（了解您的客户）的要求。可以利用公共记录，扫描文档和手写的客户输入来执行所需的KYC检查。您还可以使用它来处理贸易融资交易。处理国际贸易交易需要文书处理和监管检查，包括制裁检查以及适当的买卖双方分摊。

保险

在保险业中，认知自动化具有多个应用领域。它可用于通过数据挖掘和NLP技术为策略提供服务，以提取策略数据和策略更改的影响，从而做出有关策略更改的自动决策。它也可以用于理赔处理中，以便在通知支付系统的同时，根据保单和理赔数据自动做出理赔决定。

在RPA和认知自动化之间进行选择时，正确的答案不一定是选择一个。通常，组织从使用RPA来管理卷的基本端开始，逐步进行认知和自动化，以处理卷和复杂性。