每个人都知道自动化将生产力提升到一个新的水平。很明显，有很多自动化技术可供选择。不太明显的是确定使用哪种技术从自动化中获得最大利益，
尤其是对于知识型员工。
当亨利福特在 1913 年引入装配线时，他将汽车制造过程定义为一系列特定任务。自动化有助于以一致的速度推进流程。今天，流程在现代办公环境中向前发展，
驱动因素是业务解决方案（ERP、CRM、HRMS 等）和工作流自动化系统中的预设工作流，而不是传送带。
早在 1913 年，即使装配线自动在车站之间移动汽车，这项工作仍然是手动完成的。后来，特定任务的工业机器人可以实现特定操作的自动化，
并逐渐加速和改进制造过程，以实现最终产品的可预测和一致的质量。
在工厂中运行良好的机器人自动化在办公室中并不那么容易应用。与遵循规定程序的工厂工人相反，知识工人通常以所需结果的形式接受任务，
并且必须找到实现它的方法。这使得知识工作者工作的自动化变得极其困难。
自动化简单的日常工作与智能工作
为了应对知识工作者的挑战，需要对工作者的任务进行分类，将可预测的重复性明确定义的操作与需要人工判断和决策的更灵活的工作区分开来。
第一个任务的示例是从采购订单创建发票。如果采购订单已在 ERP/会计系统中注册并获得批准，则发票创建要求员工严格遵循创建和发送发票的规定程序
然而，之前的一个步骤——接收和处理采购订单——需要人类智慧，因为采购订单通常以文档的形式出现。因此，它们需要被阅读和理解，
并且需要在进入下一步之前提取信息。
这听起来很简单，但考虑到采购订单的各种不同格式，提取正确的数据变得相当复杂。您不能简单地假设采购订单编号在顶部而总金额在底部；
自动化技术需要查找、读取数据，然后准确地对其进行验证。
进入智能自动化
引入了各种结合智能自动化 (IA) 的解决方案，通过增强人类判断来帮助知识工作者完成任务。考虑三个。
智能文档处理
利用光学字符识别 (OCR) 技术和机器学习，智能自动化解决方案可以快速准确地处理文件，包括采购订单及其所有编号。在不确定的情况下，它可以请求人工验证。
Automation Anywhere IQ Bot，处理文档和处理不久前未被视为自动化候选者的关键流程。
与机器人交流
自然语言处理 (NLP) 使机器能够理解人类交流并将这些交流转化为自动化机器人或机器人可以满足的结构化请求。类似的技术已经进入工作环境，
帮助知识工作者与机器人进行交流。 Automation Anywhere 数字助理 AARI 就是一个例子，它简化了跨应用程序和环境的人机协作，
适用于后台、前台——任何办公室。
进程发现
技术还可以帮助自动化自动化。每个自动化项目的第一步都是“按原样”记录流程并设计最佳的自动化“未来”流程。
流程发现技术可以帮助分析团队中的知识工作者如何执行类似任务并确定最佳路径，这可以教授给整个团队。
重复步骤的专家或自动审查也有助于在流程中找到自动化的机会。
借助这些智能解决方案等，工作可以更好地进行，从而使用户可以提高工作效率并更多地专注于更高价值的任务。
来源: Automation Anywhere
