AI能够以内容为中心实现流程自动化，使AI成为理想的RPA的补充技术。 使用两者的组合，组织可以端到端自动化流程，例如使用AI，解析，分类和理解语义或情绪，并将所需的行动传递给RPA。 例如：完成使用AI为客户撰写确认函/文本或电子邮件等案例。
四、如何把AI嵌入到前台的RPA流程中去？1、许多流程需要理解语义。利用AI中的NLP技术理解句子的结构，语义和意图。
通过统计方法和机器学习。NLP将文本转换为数据，反之亦然，允许人与人之间有意义的互动。它包括自然语言理解和生成，例如：保险公司处理索赔、银行抵押贷款，这些都需要补充材料，包括图片（身份证信息）、表格信息、邮件信息、文本信息等等，这些都是非结构化信息，很难直接使用RPA自动化，影响了这个流程的效率。文本，电子邮件，信件和图像，首先通过NLP和图像识别技术以便进一步处理。
2、利用计算机视觉技术自动提取，分析图片，转换成语义。
从单个图像或一系列图像（包括扫描文档）中理解有用信息，实现自动视觉理解。
3、通过ML（Machine Learning）来实现一些灵活化处理问题的能力。
通过算法来实现人处理问题的灵活性，无需明确固定的流程，可以通过“学习”来灵活处理，具备随机应变的处理机制，避免通过系统对接传递大量数据。
五、AI方法的借鉴意义？这多年过去了，整个电信业界就没有搞定网络拓扑，特别是跨域和跨厂商的。我一直认为，通过采集上来的现有公开数据（不同厂商肯定有网管系统），通过数据的拼接，是可以拼出一个拓扑的。大家觉得不可能。其实想想Google地图，看看Google地图是怎么做到的？地图需要拼接的数据量肯定是网络信息的很多倍，难度也大于网络拓扑，但为什么地图能搞出来，而一个拓扑就搞不出来呢？利用数据的拼接+AI技术，是可以把整网跨厂商的网络拓扑拼接出来的。
六、给大家介绍的IQ Bot的目的是打开一扇窗，让大家去寻宝IQ Bot：认知自动化机器人，是专门负责处理暗数据，IQ Bot发现和转换隐藏数据，以更快，更高效地自动化业务流程，同时消除人为错误。
在这个AI时代，如何让手里的数据发挥出价值成为在市场中杀出重围的重要的技能。企业面对内部大量的暗数据，需要建立高效的数据管理体系，学会妥善运用算法、简化流程，才能迎接这数据洪流时代。
本文作者作者：华为云社区高亮，点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
