Impact of Artificial Intelligence & Cognitive Automation on Next-gen Digital Workforce Platforms

為順應全球日趨複雜的數位化商業環境，自動化儼然成為致勝的關鍵。各行各業無不積極運用機器人流程自動化 (RPA)，實現業務流程自動化，例如：保險索賠處理、發票處理、員工到職、支援中心、對帳、患者關懷服務，以及眾多相關流程。一系列的自動化服務，協助各行各業以令人耳目一新的準確性和可靠性，提供 24 小時全年無休的客戶體驗。

為符合企業與客戶的需求，自動化必須持續進步，納入最新穎、具備「推理和學習」能力等級的產品。結合人工智慧 (AI) 與認知自動化的數位勞動力，搭配畫龍點睛的真人互動，帶領了數位轉型的新紀元。這項新世代的自動化技術，為各個垂直產業帶來特定的挑戰。

了解整合機器學習、自然語言處理 (NLP)、認知、資料模式建立等 AI 以及 RPA 的最佳時機，對於正在進行數位轉型的任何公司來說，都將是致勝的關鍵。舉例說明如下：

資料組合：目前，資料來自四面八方，通常處於結構化或非結構化格式。運用 AI 擷取關鍵資料，再饋送給 RPA，是在相關流程中確保正確資訊順暢傳遞的關鍵步驟。
了解背景：全週期自動化中的一個重要步驟，是了解正確指示或意圖。在此步驟中應用認知的流程，是為了協助 RPA 依據使用者想要完成的事項，來判定正確的後續步驟。用 NLP「讀取」和「了解」電子郵件中的資訊，能幫助選擇路由或流程。
預測性模式建立：除了用於擷取資料和了解意圖之外，還可延伸應用 AI 做出預測並取得結果。在流程自動化過程中的正確時機使用機器學習 (ML)，可執行決策模式建立，進而建議最佳行動方針。例如：銀行可以藉由運用 ML 模式預測詐騙的發生。

IDC 指出，全球認知/人工智慧 (AI) 系統支出，到 2021 年將超過 570 億美元，年複合成長率將達到 50.1%。隨著 AI 與認知自動化的實作持續成長，業界必須判定如何應用認知自動化，以提高採用率並獲得投資收益。

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