流程挖掘 用于评估现有的业务流程，然后根据数据分析对其进行记录和增强。
智能流程挖掘有助于做出对服务交付具有长期影响的数据驱动选择。因此，使用智能流程挖掘，流程将在更短的时间内快速高效地运行。
此外，通过流程挖掘，IA技术可以得到有效的规划和集成，并基于收集的数据不断得到监控和增强。
自然语言处理
自然语言处理是计算机理解、分析和改变口头或书面语言的能力。
文本分析工具将句子分解为不同的元素；因此，NLP 会解 科特迪瓦 WhatsApp 数据 读消息、评估情绪并进行相应的分类。然后，IPA 利用 NLP 自动提取非结构化或结构化数据的优势。
简而言之，NLP 可以通过在自动化端到端操作中添加人性化的方法来增强用户体验。
机器学习
机器学习是另一种类似人工智能的技术，它使用算法来识别结构化数据中的模式，并使用以前的数据作为输入来预测结果并产生准确的预测。
企业可以利用机器学习和算法，轻松建立知识库，并根据结构化和非结构化数据进行预测。简单来说，机器学习为 IA 的决策引擎奠定了坚实的基础。
如何将自动化付诸实践？
企业采用 IA 的道路最终归结为其当前流程的清晰度、复杂性和标准化。
从基础层面来看，记录整合、输入授权或数据录入等典型 RPA 场景的简单自动化只需最少的开发和部署时间。然而，积极的业务成果也必然需要艰苦而微小的效率、速度和精度改进。
对于复杂的业务流程自动化场景，请考虑以下框架：
规划深入的业务流程分析
完全或部分手动、规则导向和重复的过程是RPA的先驱竞争者。
然而，它们往往支撑着更复杂的流程。因此，制定策略，确定哪些其他流程元素可以考虑自动执行或半手动执行。同时，评估工作流程中的差距，这些差距需要从一个系统切换到另一个系统来收集数据或输入。这些差异可以通过 RPA 解决。
发现自动化选项
在初始化流程自动化需求列表之后，接下来要评估哪种技术适合您的需求 -
简单的基于规则的自动化
人工智能增强执行。