通过将机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 集成到机器人流程自动化 (RPA) 中，可以通过感知、判断和预测层对重复性任务和操作执行智能自动化。

RPA和机器学习解决的用例

除了简化业务流程，这里还有更具体的机器学习用例：

1，客户服务自动化

管理越来越多的在线客户交互使许多企业感到压力。他们没有足够的客户服务人员来处理他们收到的大量电话，这可能会导致客户与代表联系的延迟。当客户最终连接时，他们可能会被搁置，因为代表争先恐后地收集与客户请求相关的信息，或者如果将其转移给另一位代表以获得升级支持，他们会被迫重复他们的请求。 

RPA和AARI等数字助理  有助于更快地处理客户请求，自动收集客户信息并将其显示在代表的屏幕上，以便代表可以专注于客户对话，而不会中断服务。由于机器学习技术的进步，聊天机器人和其他自动化系统可以填补空白。机器学习可以简化问题的解决，并为消费者提供有助于确保品牌忠诚度的帮助。

2，网络安全

随着网络变得越来越复杂，网络安全专家一直在努力应对不断增加的安全威胁。跟上快速变化的恶意软件和黑客技术的步伐已经足够具有挑战性，但物联网 (IoT) 设备的增长已经显着改变了网络安全，威胁者可以通过更多方式瞄准企业。

机器学习算法使网络安全运营能够跟上如此快速的发展。具体来说，预测分析可以比以往更快地检测和减轻危害。机器学习现在可以监控网络中的用户活动，以检测异常和安全漏洞。

3，物体和文件识别

用于收集和读取数据的技术已经存在多年。由于最近的机器学习应用，越来越多的小工具具有对象识别功能来应对这样的挑战。

在业务设置中，对象识别最常见的用例是智能文档处理。IQ Bot和Google Document AI使用机器学习从各种类型的文档中自动提取结构化和非结构化数据。 

4，过程分析

流程分析最常由顶级咨询公司执行，作为最关键的业务计划之一。顾问绘制了流程图并采访了业务用户，以绘制和分析他们的活动。 

5，欺诈识别

在线金融交易正日益成为当今现代世界的常态。因此，这也提高了消费者对多种欺诈行为的认识。虽然人们欣赏在线购物和支付的便利，但他们也想知道他们的财务信息是安全的。

使用机器学习算法来评估大量交易数据以识别可疑行为。检测到 高达95%的欺诈行为并将调查时间缩短了70%。