資料AI/ML與智慧自動化 (RPA) 價值曲線所需的里程碑之間是否存在隨著時間的推移的相關性?
為了使組織從資料中獲得最大價值,他們必須建立一個資料基礎,允許對過去事件進行高質量的報告. 建立一個資料<unk>的萊克豪斯基金會不需要AI/ML能力. 然後,隨著時間的推移, 利用人工智慧和機器學習來推動關鍵業務流程的自動化決策. 因此,資料和智慧自動化之間的"價值曲線"存在直接相關性. 智慧自動化的價值成熟度曲線從基本的,有或無監督的自動化開始, 隨著機器人流程自動化 (RPA) 程式的成熟, 您的自動化需要擴充套件到包括簡單的文件理解AI. 從同一個表格中提取資料數百或數千次是一個很好的例子. 最後,對於任何組織來說,要獲得智慧自動化投資的最高價值和回報率,使用複雜的AI/ML來為數字工人 (無人監督自動化) 產生自動化決策,可以成功開發,投入生產和隨時間維護非常複雜的長期自動化.  總之,把"人工智慧/ML"看作是思考, 隨著時間的推移,資料和RPA對任何組織的價值都會呈指數級增長,因為它們發展了應用於複雜AI/ML的能力,使這些模型能夠為執行復雜自動化的數字工作人員提供可靠的自動化決策.