导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何成功部署的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能rpa是如何实现
云扩 RPA + AI，构建企业智能生产力
RPA 赋予 AI 强大的执行力
AI作为RPA的前端，通过计算视觉、语音及语义识别来触发流程，让AI拥有眼睛和手脚，可以直观发现问题，即时处理系统中的复杂异常行为、执行流程，从而在业务场景中产生更大价值。
AI 赋予 RPA 强大的认知力
AI作为RPA的后端，通过RPA模拟人类操作进行无限的机器学习数据训练，接收RPA的执行反馈，让RPA拥有大脑，可以感知、学习并进行决策和判断，贯穿各业务线有序地收敛数据，赋能企业打开AI之门。
RPA的引入不仅可以固化已有的业务流程提高企业的执行效率，还能提升企业员工与机器人协作的能力，为AI时代的到来做好充分的准备。
一方面，由于企业成功部署了RPA流程自动化机器人，员工有更多机会接触人工智能AI的实际应用场景，高可用的视觉理解，文档识别，行为理解，会话理解，异常行为和非结构化数据的识别和处理，可以更直观地展现AI能力；另一方面RPA的使用也增加了员工与机器人协作的经验。是未来AI时代大规模人机协同的最好准备。
通过RPA的实施过程，企业在深度理解知识流程的同时，可以利用RPA连接一切的特性进行自主机器学习训练，为迈向更加智能的未来打下坚实的基础。
数字化时代，机器人永远不是为取代人力而存在的。以人为中心，释放人力在更有价值的工作；利用数字驱动，通过探索RPA+AI模式，我们正努力为您和您的企业带来真正的智能自动化，与您一起迈进未来人机协作的全新发展阶段。
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
人工智能将如何影响我们的未来？
人工智能的未来影响将真正在于它如何改变我们的工作方式以及我们与技术、数据和时间管理的关系。
目前，人工智能在非常狭窄的用例中最为智能。在大多数情况下，我们目前的人工智能和自动化水平只能处理重复性和常规性的任务。专注于单一用途任务的人工智能应用程序通常被称为垂直人工智能。（关于 AGI 的可行性仍然存在巨大的争论，你在电影中看到的那种人工智能。底线：这距离实现还有几十年的时间。）
想想您如何预订航班/酒店、在线订餐甚至在 Google 上搜索。垂直 AI可简化和自动化乏味、平凡的任务，并已成功部署在图像解析（想想医学诊断）、音乐作曲家、旅行计划者甚至协助安排会议。
考虑到这一点，未来的工作看起来将分为四个不同的组：
仅限人类：今天仍有相当多的任务最好由人类完成。我们非常擅长需要深度背景才能执行的创造性、本能驱动的任务。我们也非常擅长提出问题并根据我们的观察提出假设。这已经是顾问大放异彩的地方，而且在相当长的一段时间内都不会改变。
Human + Informed：正如我之前提到的，许多顾问已经使用数据知情的方法来工作。凭借处理大量数据的能力，我们开始依赖这些数据进行日常决策。数据可视化和分析已成为 Web 分析、商业智能和股票分析等许多领域的规范。
人类+机器辅助：我们已经开始看到人类与机器并肩工作已经有一段时间了。想想我们在电子邮件和文档中都使用的自动更正拼写功能。或者你正在阅读这篇文章的手机或笔记本电脑，以及它对你日常工作的影响。这确实是大数据、预测分析和人工智能开始大放异彩的地方。
仅限机器：在某些行业，机器已经占据了主导地位。想想汽车制造，甚至像在线预订航班和酒店这样简单的事情。运行这些服务的算法是由人类设计和监控的，但关键指标是由机器生成的。其中许多行业都需要顾问来帮助安装新系统并提高现有系统的效率。
人工智能将主要使我们免于提取大量数据并煞费苦心地对其进行分析。这使我们能够将这些时间花在其他地方。
人工智能如何应用到生活的各个地方的？
在当今社会，人们传递信息的方式有很多，相对正式的方式应该是邮件传递。例如，大多数人在生活和工作中几乎每天都需要发送一封电子邮件，而且在书写过程中有许多错别字，因此此时有必要激活语法检查和拼写检查等工具来帮助检查电子邮件中的书写错误，这些工具使用人工智能和自然语言处理。此外，垃圾邮件过滤也应用于人工智能技术，更重要的是，反病毒软件还使用机器学习来保护您的电子邮件帐户。
在今天的银行系统中，人工智能可以以多种方式部署，正是通过人工智能，它对我们交易的安全性和欺诈检测有很大帮助。例如，如果您扫描您的手机存款支票并收到余额不足的警报，您可以登录您的在线银行帐户进行查询。在这里，人工智能将在幕后发挥作用。如果你在商店购物并在午餐时间购买新裤子，人工智能将验证这次购买的交易行为，以确保这是一次“正常”的交易，从而避免未经授权的人使用你的信用卡。
农业：许多人工智能技术已用于农业，如使用无人机器喷洒农药、除草、实时监控作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农牧业的产量有了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
我相信大多数人都有早上醒来第一眼就看手机的习惯，但是我们应该知道当代人使用的大多数手机都是智能手机，所以解锁这种智能设备的方法是生物识别技术，比如人脸识别，我们在支付宝支付的时候可以使用人脸识别。换句话说，每个人每天都在使用人工智能技术来实现这一功能。
人工智能具有什么推动信息技术与传统产业深度融合
一是构建创新载体，组建智能传感器等，加强人工智能共性技术研发；二是推动改革创新，支持上海浦东新区、北京、成都等八个地方探索产业发展新路径、新举措；三是促进融合智能发展，在制造业、交通、医疗教育等行业，成功部署一批智能化解决方案，有效促进产业转型升级；四是培育领军企业，在全国率先探索新兴旗帜，围绕人工智能巩固提升产业创新能力，竞争产生出一批优秀的技术产品。
一是坚持创新驱动，加快突破创新核心技术，加强人工智能相关基础理论、关键技术研究，积极探索新领域、新技术、新算法，加强人工智能新技术的研究，打造共性技术平台，促进创新成果的产业化。在人工智能领域实现更多的技术创新突破，支持人工智能产业行稳致远；
二是把握我国经济结构优化调整，以实体经济、智能化需求为导向，深入挖掘制造、交通等领域，通过示范引领发挥并放大人工智能技术的效应，形成技术和产业的良性循环；
三是坚持改革探索，打造良好的产业发展生态。人工智能的迭代更新速度与传统行业有质的区别，必须深入分析制约人工智能发展的深层次制度要求，通过不断深化改革，破除束缚人工智能发展的体制机制障碍，在政策、机制、资金，模式创新积极探索实践，打好组合拳；
四是坚持开放合作，集聚智慧。人工智能发展要坚持更深程度、更广范围的合作，有效集聚全球创新资源，加强人工智能相关基础理论、关键技术研究，积极开展治理合作，与全球各国共同探索人工智能治理和监管模式，持续提升有关算法、规则、数据的使用，以及安全保障等治理能力。
如何利用人工智能技术打造产供销一体化新模式？
你所说的德清县山伢儿早园笋示范园区就是典型的产供销一体化模式，主要由德清县林业局、农业局、供销社等联合负责运营，目的是加强德清县供给侧结构性改革，打造农产品发展新模式。托普云农结合德清县智慧农业云平台阶段性需求，打造了极具德清特色的产供销一体化模式，通过标准化生产、产业化经营、品牌化营销等方式大大提升了早园笋的产品质量，推动早园笋及相关产业融合，实现产业转型。
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