全球的研究人员正在尝试在其工作流程中灌输机器人技术和人工智能等技术，以优化和自动化它们。在这样的过程中，机器人过程自动化（RPA）是最流行的术语之一，并且通常以最少的人工干预来处理操作任务。换句话说，它是一种自动执行低级任务的软件。

但是，AI和RPA这两个术语可以互换使用。重要的是要意识到RPA和AI都有助于实现智能自动化的共同目标。虽然RPA通常被描绘成模仿人类行为的软件机器人，但AI是机器模拟人类智能。在本文中，我们列出了RPA和AI之间的5个主要差异。

总体方法

RPA：简而言之，机器人过程自动化旨在通过模仿人类行为和行为来自动执行重复的低级任务。它可能适用于需要很少或不需要人为干预的平凡任务，例如在ERP系统中输入购买发票，设置新的客户帐户等。RPA是一种预配置软件，可在预定义程序上运行，以完成流程，活动和任务组合的自动执行。

AI：另一方面，AI用于以高效的方式自动执行任务。它能够提供更好的结果，因为它具有根据环境重写自身的能力。它可以基于规则（如RPA）或基于通过机器学习实现的数字参数来做出决策和预测。简而言之，AI是认知自动化，ML，推理，MLP，分析等的组合。IBM Watson是一个认知系统的例子。

AI和RPA之间的关键区别在于，后者用于运行基于规则的流程，需要结构化输入，AI用于非结构化输入。另一个关键区别是RPA软件完全针对该任务进行了培训，例如SAP的过程自动化软件。

训练方法

RPA：RPA是基于规则的。它适用于一组指令，或一组规则并相应地执行任务。它使用一组语句或步骤来定义重复活动，通过使用算法自动化它。这是RPA依赖的系统和有组织的输入，以提供期望的结果。由于它是基于规则的，因此它没有内置智能，并且由于其智能范围有限而容易出错。例如，在票据管理系统中，如果它可以自动记录打印的票据或自动传达客户问题，那么RPA可能正在发挥关键作用。

AI：AI不仅仅是规则。它需要大量数据，需要大量数据才能进行培训。数据可以是从客户信息到图像的任何数据，有助于机器理解基本概念。AI系统具有使用数学和统计方法一遍又一遍地学习的能力。除了ML之外，NLP还用于提供AI功能，使机器能够理解人类语言。

流程驱动的Vs数据驱动

RPA：它是高度流程驱动的，这意味着，它完全是关于自动化重复和基于规则的流程，这些流程通常需要与多个不同的IT系统进行交互。每项活动都需要明确编制，使其面临在许多情况下提供有效绩效的风险。此外，RPA无法处理非结构化信息。

AI：另一方面，AI就是高质量的数据。如果人工智能完全是“思考”而不是RPA，这就是“做”任务，这是不公平的。当有大量非结构化数据需要处理时，AI会派上用场，并且可以根据自己的经验轻松管理数据的可变性，以便随着时间的推移变得更好。例如，图像识别，文本识别或搜索是当今企业中最成熟的AI应用程序。

学习和思考能力

RPA：正如我们前面提到的，这是两者之间的关键差异之一。虽然RPA“愚蠢”，但人工智能具有“自我学习”能力。使用RPA激活的机器人或机器将完全按照您的要求执行，并且每次都以相同的方式重复执行。

AI：另一方面，AI预计将执行基于判断的处理。这意味着AI培训的课程将根据他们对过去数据和趋势的学习而采取行动。它可以管理和理解模式和趋势。最重要的是人工智能是一个优秀的自学者，擅长捕获视觉识别，声音识别，搜索，数据分析等信息。简而言之，人工智能就是训练机器像人类一样思考并具备合理化和采取相应行动的能力的地方。

人类参与

RPA：RPA实际上是一种减少人类努力并赞美其工作的软件。由于RPA模仿人类所遵循的步骤，它通常被编程为使人力劳动力免于平凡的活动，因此他们可以专注于其他重要活动以加速业务增长。话虽如此，通常需要人工干预才能使机器人流程不断更新。

AI：另一方面，AI具有在很大程度上消除人类努力的能力。当RPA失败并且在初始设置过程之后可能不需要持续的人为干预时，AI会进行救援。

结论

如果您希望选择这两个流程中的任何一个，那么首先要分析流程的性质 - 减少周转时间，节省成本，加快流程等 - 然后决定选择RPA或AI或组合两者都达到了极其强大的效果。