机器人流程自动化与计算机视觉

随着超自动化成为顶级企业技术趋势之一，领先的机器人流程自动化 (RPA) 公司开始将人工智能功能集成到其自动化工具中，以创建能够自动化端到端流程并做出决策的智能机器人。计算机视觉是新一代 RPA 工具的关键 AI 功能之一。

在本文中，我们将探讨五个示例，说明如何将计算机视觉和 RPA 结合使用以实现业务智能自动化。

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1、远程桌面自动化

50%1的企业预计将增加对远程桌面软件的支出，近 60%

然而，这种虚拟桌面基础架构 (VDI) 仅向最终用户提供从应用程序到图像的访问，而需要操作系统访问的传统 RPA 和自动化方法无法通过远程桌面自动化流程。

具有计算机视觉功能的智能 RPA 机器人可以像人类员工一样“看到”计算机的屏幕，并且：

2、遗留系统集成

遗留系统（Legacy Systems）在许多行业中普遍存在，因为更换它们可能会破坏基本业务运营。

虽然这些系统可能难以更换，但从长远来看，它们可能会成为数字化转型的障碍。智能自动化可以为那些希望将遗留系统与现代应用程序集成而无需开发专门集成解决方案的企业提供解决方案。支持计算机视觉的机器人可以：

3、手写识别

图 1. 草书手写很难识别

尽管我们自 70 年代以来就拥有可以识别以不同字体打印的文本的光学字符识别 (OCR)2，但识别手写对机器来说仍然是一个挑战，因为：

基于神经网络的计算机视觉模型可以实现 99%3 的手写文本识别准确率。利用这些模型，智能机器人可以将以下行业的手写文档数字化：

4、保险索赔自动化

高效的索赔处理对保险公司来说非常重要，因为：索赔处理占成本的 70%

将 RPA 与计算机视觉相结合可以改善保险索赔处理。例如，当保险公司收到汽车损坏索赔时，智能机器人可以：

具有计算机视觉功能的机器人还可用于验证索赔人的身份。这在怀疑存在欺诈的情况下非常重要。机器人可以从身份证件中提取信息并比较图像以验证客户的身份，并帮助保险公司避免向不存在的客户和实体支付欺诈性索赔。

5、银行客户引导

图 2. COVID-19 对银行数字渠道使用的影响。来源：BCG

在客户引导方面，银行面临着提供快速、便捷和合规体验的压力，因为：

银行可以利用智能自动化来自动化了解您的客户 (KYC) 流程，以实现更快、更合规的客户入职。智能机器人可以：

原文链接：RPA与计算机视觉 - BimAnt