人工智能与业务流程相结合的趋势不断增长，不仅增强了数据驱动决策的工作，而且改变了知识工作在很多组织中的工作方式。
1959 年，Peter Drucker 首先提出了「知识工作者」一词，他认为最大的挑战是「提高知识工作和知识工作者的生产效率」。鉴于办公环境的不断改变，自动化可以通过消除日常任务，来让更多员工去做另类的、创造性的工作，从而显著提高部门或组织的整体规模。这可以让知识工作者能专注于更高价值的工作，也可以减少人为因素带来的错误。
当前有两种趋势对知识工作尤为重要。一个是移动端，即许多业务流程向自助服务模式的转变。另一个是自动化，即在基础决策方面对 AI 的应用。
移动和 RPA 如何改变知识工作
移动设备使用数量的指数级增长，带来了工作场合的重要转变。过去由知识工作者拥有并驱动的许多问题，现在由移动端的用户来拥有并驱动，以开始移动端的竞争。
这对知识工作者产生了深远影响。他们的责任也由处理交互任务，转变成对交互任务的支持，并确保交互过程中的任何中断，都能得到尽可能快的解决。这意味着他们现在能够更快做出响应，并且让意外情况能得到有效解决。
像移动设备、自动化——或者更具体的说，像机器人流程自动化（RPA）——在知识工作中正产生深远影响。其实 RPA 中的元素并不是新鲜概念，但是它所产生的复合效果前所未有。
很多组织使用 RPA 来自动处理一些经常性发生的、支持驱动型的任务，这些任务也常被称作「转椅」活动。这些活动，需要知识工作者与各种系统和数据流交互才能完成。RPA 可以很好地让这些任务自动化，将手动操作的成本减少 25% 至 40% 甚至更多，并且这些工具通常很容易使用——几乎任何人都可以用它来搭建一个「机器人」。
除此之外，AI 为 RPA 和移动端注入了显著价值。在 RPA 方面，复杂的机器学习算法能观察并学习知识工作者在特定情况下作出的反应和采取的行动，从而可以预测未来结果，或者推荐相应的解决方案。
AI 的商业未来是什么
尽管当下关于 AI 普遍是夸张的炒作，但是任何组织都应该意识到，人工智能的应用会在接下来的数年间带来实实在在的好处。我们深知各个组织对于简化和自动化流程的需求，将非结构化的内容转换为结构化的内容，以便他们能够更快采取行动，并做出更好的决策。
AI 在内容语义分析提取方面，也有很大的进展。一些很好的例子包括，从收据中提取数字、在出租合同中提取合同方和所提到的条款，或者提取护照中的信息。这些在内容处理上的进展，将会带来可观的物质收益，并且会推动内容智能市场的转变。随着 RPA 的发展，这一趋势将会产生长期影响：到 2021 年，自动化市场预计将增长 12 亿美元，复合年增长率为 36%。
为了从知识工作中创造价值，各组织机构必须在 AI 和商业价值之间建立一条清晰的、连贯的联系。业务流程的自动化，会给各组织机构带来生产力的巨大提升和劳动结构的变化。只有具有前瞻性思维的组织，才能从中获益。相对于确定您正在处理的内容类型，无论是表格、收据、合同，还是一般的办公文档或照片，AI 基于它们的应用都正在快速成熟。
Anthony Macciola，ABBYY 首席创新官
