根据行业分析师的说法，有两种力量正在推动机器学习技术和其他支持人工智能的技术的使用激增：非结构化内容的惊人增长和使用机器人过程自动化(RPA)来自动化与内容相关的过程。
根据Cognilytica的数据，企业中多达90%的内容是文档、图像、电子邮件、在线数据和视频中的非结构化数据，并且以每年55%到65%的惊人速度增长。
因此，珠穆朗玛峰集团研究表明，智能自动化技术正在使用ML，其中RPA与内容相关的流程相交和互操作。机器学习技术的发展使人们能够从企业的各种结构化或非结构化内容中提取更多的信息和智能。
机器学习是指使机器能够以有监督和无监督的方式“学习”软件，从而提高准确性和性能的软件。在捕获文档并使用RPA进行处理的过程中，机器学习等AI技术可以从成千上万个不同的文档中进行学习，例如处理发票或处理供应商订单。
尽管如此，根据ABBYY首席创新官安东尼麦克西奥拉的说法，组织在使用ML解决方案时会犯五个常见的错误。ABBYY是全球数字智商技术和解决方案提供商。
数据点1:过于复杂的ML函数
组织冒着使用需要大量数据的ML工具的风险，以便为非结构化内容的最基本用例进行培训。使用经过良好测试的ML工具，其中包含高级算法，它可以用少量数据集进行训练，并在短短几个小时内投入全面运行，而不需要样本集中的数千个文档来启动项目。可能需要几周甚至几个月的时间。
第二点：过于依赖RPA
RPA因通过连接旧系统和外部数据源来提高效率而受到好评。它可以快速部署，并且它的数字工作者很容易配置——一旦到位，他们就可以像人类一样工作。RPA和ML技术最大的区别在于RPA侧重于重复性的结构化工作，而ML旨在理解结构化和非结构化内容。需要RPA ML技术为其数字工作者提供内容智能，从而为其提供提取有用信息和获取智能的认知技能，从各种形式的内容中学习，获取文档的意义和意图，增加其决策能力。
第三点：假设他们知道在哪里应用ML技术。
当你开始一个自动化项目时，你永远不会选择正确的开始过程。这是因为许多隔间在组织过程知识上有差距。此外，高级管理人员不参与日常工作流程，缺乏流程文档，这使得真正发现准备自动化的流程变得越来越困难。在项目之前集成流程智能将使您全面了解RPA和ML解决方案的应用位置，以及它们对组织的预期价值和节约所有这些都基于数据，而不是意见或偏见。
数据点4:错过的高价值业务案例
通常情况下，一家公司会依靠常规知识，选择最常见的任务，因为这似乎会带来好的结果。但是，这种临时的流程选择方法可能会忽略其他带来更好ROI机会的业务机会。虽然从对组织干扰最小或与最终用户交互最少的区域开始是完全可以接受的，但是您应该记住如何在整个公司内快速轻松地“登录并扩展”ML。
第五点：思考和行动。
这项工作不仅仅是因为你训练了算法，部署了数字工作者。通过监控和衡量自动化对上下游的影响来实现持续改进非常重要，以确保持续的协议合规性，防止瓶颈转移和对其他地方流程产生负面影响的可能性。监控数字化劳动力和实施后的端到端流程与规划和执行一样重要。