RPA（机器人流程自动化）的历史

RPA是将几种技术结合在一起，用于不同自动化目的的工具包。 虽然术语 'RPA' 出现在2000年代初，但最初的开发是在1990年代之后开始的。

'机器学习 (ML)' 是帮助实现创新的技术之一，最终促成了 RPA 的创建。 1959年， 'Arthur Samuel' 开发了机器学习。 机器学习允许计算机执行一些关键任务，例如翻译和文本摘要等。 然而，计算机处理语言的能力是有限的。 这导致了 '自然语言处理 (NLP)' 的发展，帮助计算机更准确地理解和处理人类语言。 1960年，NLP结合了 '人工智能 (AI)'，用于建立计算机和人类语言之间的交互。 然后，该技术进一步朝着 RPA 的建立发展，并在 1990 年代取得了一些进一步的进展。

由于持续的开发，出现了一种最接近 RPA 的技术。 RPA 的历史表明，机器人流程自动化有三个关键的先驱，如下所示

屏幕抓取

屏幕抓取技术被认为是创建 RPA 的一个重要步骤。 该技术用于从 Web、程序和文档中提取数据，然后由另一个应用程序显示。

虽然屏幕抓取比手动操作有很多好处，但在一定程度上，屏幕抓取也受到限制。 由于源代码、程序员和文档的局限性和不可用性，普通业务用户很难理解。

工作流程自动化和管理工具

工作流程自动化是包括一系列自动化操作的过程，这有助于减少人工任务。 这些操作必须是重复性的，以便其步骤是可预测的。 可以使用自动化管理工具对这些操作进行自动化。 工作流程自动化使用业务规则来决定何时完成该步骤，并且可以开始执行下一步骤。

人工智能

人工智能是计算机机器或机器人执行通常需要人类智能的任务的能力。 AI编程基于三种技术：学习、推理和自我纠正。

人工智能的应用是无穷无尽的，可以应用于许多不同的领域和行业。 AI的一些常用技术是

• 图像识别 - 这是一种识别和检测图像或视频中对象或属性的技术。
• 语音识别 - 这是一种识别口语中的单词和短语并将其转换为机器可读格式的技术。
• 自然语言生成 - 这是一种将结构化数据转换为自然语言的技术。
• 情感分析 - 这是一种使用自然语言处理、文本分析和生物识别技术来识别、提取、量化和研究主观信息的技术。

所有这些技术共同使 RPA 成为如此有影响力的技术平台，并为业务用户增加了更多的好处。