機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展已使人們能夠從企業(yè)的各種結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容中提取更多的信息和情報(bào)。

據(jù)行業(yè)人士分析，有兩種力量正在推動機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和其他支持人工智能技術(shù)的使用激增：非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的驚人增長和使用機(jī)器人流程自動化(RPA)可以實(shí)現(xiàn)與內(nèi)容相關(guān)的流程自動化。

Cognilytica說，在文檔、圖像、電子郵件、在線數(shù)據(jù)和視頻之間，企業(yè)中高達(dá)90%的內(nèi)容是以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)的，并且以每年驚人的55%至65%的速度增長。

因此，調(diào)研機(jī)構(gòu)Everest Group Research公司表示，智能的自動化技術(shù)正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，其中機(jī)器人流程自動化(RPA)與內(nèi)容相關(guān)的流程相交并且互操作。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展使得人們有能力從企業(yè)的各種結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容中提取更多的信息和情報(bào)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是指使機(jī)器能夠以監(jiān)督和無監(jiān)督的方式“學(xué)習(xí)”從而提高準(zhǔn)確性和性能的軟件。在涉及捕獲文檔和使用機(jī)器人流程自動化(RPA)進(jìn)行處理的過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)可以從數(shù)千種不同的文檔中學(xué)習(xí)，例如處理發(fā)票或處理供應(yīng)商訂單。

盡管如此，Digital IQ技術(shù)和解決方案全球提供商ABBYY公司首席創(chuàng)新官Anthony Macciola表示，組織在使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案時通常會犯五個常見錯誤：

數(shù)據(jù)點(diǎn)1：過于復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)功能

為了訓(xùn)練最基本的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容用例，組織有可能使用需要大量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。使用經(jīng)過驗(yàn)證的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，這些工具包含高級算法，可以使用小數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并且可以在幾個小時內(nèi)完全投入生產(chǎn)，而不需要在一個樣本集中使用數(shù)十萬個文檔來啟動項(xiàng)目，這可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間。

數(shù)據(jù)點(diǎn)2：過于依賴機(jī)器人流程自動化(RPA)

機(jī)器人流程自動化(RPA)通過連接到原有系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源來提高效率而備受贊譽(yù)。它可以快速部署，其數(shù)字工作者易于配置，一旦就位，他們就可以像人類一樣執(zhí)行工作。機(jī)器人流程自動化(RPA)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之間的最大區(qū)別是機(jī)器人流程自動化(RPA)專注于重復(fù)的結(jié)構(gòu)化工作，而機(jī)器學(xué)習(xí)旨在理解結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。機(jī)器人流程自動化(RPA)需要機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來為其數(shù)字工作者提供智能內(nèi)容，從而為他們提供認(rèn)知技能，以提取有用的信息并獲得智能，從各種形式的內(nèi)容中學(xué)習(xí)，獲取文檔的含義和意圖以及增加決策能力。

數(shù)據(jù)點(diǎn)3：假設(shè)他們知道將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于何處

企業(yè)啟動自動化項(xiàng)目時，并不總是選擇要啟動的正確流程。這是因?yàn)樵S多公司在組織過程知識上被分隔開來。此外，高層管理人員不參與日常工作流程，也缺乏流程文檔，因此越來越難以真正發(fā)現(xiàn)哪些流程已準(zhǔn)備好進(jìn)行自動化。在項(xiàng)目開始之前，將流程智能結(jié)合起來，將使企業(yè)全面了解在何處應(yīng)用機(jī)器人流程自動化(RPA)和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，以及它們對組織的預(yù)期價值和節(jié)省——所有這些都基于數(shù)據(jù)，而不是基于意見或偏見。

數(shù)據(jù)點(diǎn)4：錯過高價值的業(yè)務(wù)案例

通常，企業(yè)將依靠常規(guī)知識并選擇最常發(fā)生的任務(wù)，因?yàn)樗雌饋砜梢詭砗芎玫男Ч５牵@種臨時的流程選擇方法可能會忽略其他帶來更好投資回報(bào)機(jī)會的商業(yè)機(jī)會。雖然從對組織的干擾或與最終用戶的交互影響最小的區(qū)域開始是完全可以接受的，但是應(yīng)該記住如何在整個組織內(nèi)快速輕松地“登陸并擴(kuò)展” 機(jī)器學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)點(diǎn)5：認(rèn)為可以一勞永逸

這項(xiàng)工作并不僅僅是因?yàn)槠髽I(yè)已經(jīng)訓(xùn)練了算法并部署了數(shù)字工作人員。通過監(jiān)視和衡量自動化對上游和下游的影響來確保持續(xù)的協(xié)議遵從性，并防止瓶頸轉(zhuǎn)移和可能對其他地方的流程產(chǎn)生負(fù)面影響。監(jiān)控?cái)?shù)字勞動力以及實(shí)施整個端到端流程與規(guī)劃和執(zhí)行同樣重要。