RPA助力于流程自动化蜕变
RPA是Robotic Process Automation的缩写，意为：
将机器人作为虚拟劳动力，依照预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成设定好的任务流程。RPA可以对“重复性高的、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程进行自动处理。相对于普通劳动力来说，RPA可以很大程度上提高企业自动化程度、节省多余的劳动力成本、提高企业流程执行效率及准确度。
K2 BPM 作为业务流程管理专家，用平台化思路的落地（固化）企业核心及零散的流程需求，解决数据孤岛；而RPA作为虚拟劳动力为其解决了重复性高、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程。两者结合正好是流程“自动化的最好实践”，在营销链、供应链、财务和IT治理等领域都有很好地实践应用。
有别于RPA技术让机器人可以在“单一的、重复的、标准化的流程”上做出处理，AI甚至可以理解组织内的决策，并应用统计分析来制定围绕这些决策的规则，应对更为复杂的商业环境，如果说RPA就是机器人的神经网络，那么AI是机器人的大脑。
AI技术助力流程智能化
从1956 年Dartmouth学会上提出了AI的初步定义，到如今2018年许多人工智能技术正逐步落地，人们开始直面审视这些新技术的同时，人工智能已经开始帮助企业实现部分业务地自动化。AI正从“抽象而宽泛的概念”剥离成为了“确实有效的技术手段”，这种转变对于 自动化业务流程管理方面也带来了巨大的变革。
AI技术对于业务流程管理的价值
对于企业的数字化转型中，人工智能与业务流程管理可以说是互为臂膀。人工智能可以帮助自动执行日常任务，改善用户界面并分析大量数据。 数据分析，机器学习和人工智能的预测分析功能可以使企业中的许多基本决策过程自动化，而不是继续关注处理单一、重复的流程。 McKinsey＆Company咨询公司估计，人工智能可以将任何特定工作中45％以上的工作流程自动化，使工人能够专注于一些更高层次的、技术疑难型工作。
但是人工智能真正想解决的问题是什么？
传统的自上而下的商业模式不再适用于当今瞬息万变的商业环境。 企业内的每个人都需要解决自己的问题。 这意味着公司必须允许企业中更多的工作人员开发解决方案来满足他们的业务需求， 这不仅需要把这种层次的决策深入贯彻到业务流程线的过程中，公司的效率和创造力也需要得到了有效分配。 在此过程中，通过分析历史数据中的模型和预测流程中的障碍或瓶颈，人工智能可以预测出哪些工作需要完成、哪些工作提前完成。
为AI的未来做准备
即使AI在完全集成到业务流程之前还有漫长的周期，但企业需要积极采取信息化调整，以便将来可以成功实施匹配人工智能技术。这种调整的关键点在于“数据”，并且企业需要将其业务流程数字化，以便可以使AI更好地抓取未来的数据。
已经使用K2平台的企业将能够更好地整合其应用程序中捕获的历史数据，以填充未来的AI应用程序。 将K2过程自动化平台的强大功能与AI接口相结合，使业务人员能够开发自己的解决方案，同时释放IT资源来专注于更高层次的问题。我们终于发现 BPM+AI的力量的确可以增强个体能力并改变我们对业务问题的看法。
随着人工智能继续从科幻小说、天马行空等领域转变为现实世界的应用程序，那些将人工智能作为其持续数字化发展的一部分的公司将成为真正的赢家。K2 将携手这些企业用“智能流程“驱动业务蓬勃发展。