RPA如何通过推动数据科学自动化

如今，越来越多的公司正在使用RPA来自动化重复流程，还可以筛选大量数据以识别用户的相关信息。在德勤进行的全球RPA调查中，发现90％的组织旨在采用RPA来提高数据质量/准确性。但RPA不仅是在自动化重复流程领域发挥独特作用，在数据科学方面，RPA也可以通过数据科学自动化而获得更强大的认知能力。

RPA和数据科学

首先明确的是RPA机器人流程自动化和数据科学已经建立了完全平等的互利关系。RPA借助数据科学高级分析积累的见解，数据科学通过RPA及时执行操作，从而使这些程序具有更多的智能和强大的适用性。

RPA迈向数据科学的新举措

最近，RPA的自动化已经发展到数据科学领域。这是数字化数据科学以及自助服务分析平台，机器学习和用于构建预测模型的可视化解决方案进一步发展的必然结果。

RPA通过两种主要方式得到了进一步智能化的演进。其中第一个涉及大量的AI方法，例如深度学习，自然语言处理和计算机视觉。RPA将用于自动化预测模型构建过程的关键方面，以选择最佳算法来实现业务任务并进行部署。

这项发展最终将实现RPA向数据科学的扩展和多样化，并使业务用户拥有更好的数据，以帮助他们更好地执行工作，并使AI真正民主化。

RPA与数据科学的结合方式

1.训练预测模型

开发机器学习模型以使虚拟代理具有更高的智能水平，需要大量的带标签的训练数据。然而，由于数据科学家通常缺乏足够数量的标记数据来教授高级ML模型如何预期必要的业务成果，因此很难找到用于指导模型如何预测所需的业务成果的数据很困难。此外，他们可用的数据可能是理论或数据科学沙箱数据集，在实际案例中几乎没有应用。

因此，数据科学家认为，最好使用生产环境中的数据来训练AI模型。例如，他们可以从不同来源收集大量信息，以确定申请人是否已获得贷款批准。一旦这些信息被收集并格式化，它将成为决策者做出决定的基础。AI模型和机器人通过标记输入数据的形式学习识别这些决策，以训练机器学习模型以使其更智能。

2.算法选择和AutoML

在训练预测模型之前，至关重要的是要了解并能够针对特定用例从数据科学渠道中选择正确的预测模型及其底层算法。为此，数据科学家通常会创建并组合各种模型。但是，RPA可以在AutoML的帮助下自动化数据科学的这一部分，AutoML应用了许多不同的算法，根据最准确地预测人类结果的模型来确定最佳模型。

3.机器人学习

已经确定生产数据对于训练机器学习模型有多有用。即使用户标记的决策是训练机器学习模型的主要数据来源，它也受到其他间接影响模型训练过程的学习模式的影响。这些学习方式是：

计算机视觉：计算机视觉使机器人可以“查看屏幕”，分析数据源，并决定从何处获取最能支持业务用例的数据。

自然语言处理：RPA中的NLP与深度学习协同工作，以创建可以评估结构化和非结构化信息的机器人，以提取和构建数据以进行进一步分析。

连接器：连接器使机器人可以执行其过程所需的不同步骤，以使其能够与不同的OS协同工作。

这些功能可以通知为特定业务用例检索必要数据所需的操作，并提供标记的输入数据来训练机器学习模型。将数据科学的这一方面自动化可以通过将其推销给业务用户而不是数据科学家来促进机器学习模型的训练。

自动化数据科学的优势

前一段时间，麦肯锡曾说过：

“我们世界上的数据量一直在爆炸式增长，对大数据集（所谓的大数据）的分析将成为竞争的关键基础，为生产力增长，创新和消费者剩余的新浪潮奠定基础……各个部门的领导者将必须应对大数据的影响，而不仅仅是几个面向数据的经理。”

数据科学中RPA的条件从未如此好，利用自动化的假定收益也从未如此大。例如，自动化数据科学会导致：

• 能够从您的数据中提取准确的报告
• 花更少的时间来组织，修复和编译数据
• 能够使用数据来预测用户行为
• 提取可衡量的见解，以了解对您的业务有效的内容

通常的情况是，质量差的数据通常是人为错误的结果。用户经常效率低下，对流程的依从性差，可能会破坏您的数据链。但是，使用有效的RPA解决方案，您的收集和扩展将不受任何这些元素的影响，并且您的数据应用程序将具有更高的收益。

结论

RPA是一种自动化重复性任务的非侵入性方法，它通过自动化数据科学来模拟，可视化和识别现有流程中需要改进的领域，从而正在朝着创新方向发展。通过RPA，除了可以实现早期流程改进，缩短流程周期时间，节省成本和提高吞吐量能力外，您还可以使用它来利用其他数据来真正改变业务流程。