或编码专业知识有限的个人

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3.低代码/无代码自动化：
低代码和无代码自动化平台旨在供编程或编码专业知识有限的个人使用。它们提供拖放功能、可视化工具和预构建内容。这些平台使主题专家能够根据其特定需求实现流程自动化。同时，他们维护治理并确保合规标准，使 IT 团队能够安全地监督系统内新自动化流程的集成。

4. 大数据整合：
大数据的特点不仅在于其数量，还在于其复杂性和速度。它包含结构 专用数据库 化和非结构化数据，例如客户反馈、电子邮件、视频和图像。大数据集成到流程自动化中，使企业能够利用人工智能和机器学习功能来指导决策、加速流程并减轻重复任务和评估的负担。它提供了以前隐藏在数据中的宝贵见解，有助于做出更明智的决策。

5.人工智能（AI）：
人工智能技术通过解决非结构化数据带来的挑战来补充流程自动化。传统流程自动化在结构化数据上蓬勃发展，而人工智能则擅长处理非结构化数据，例如扫描图像、网页和 PDF 文档。人工智能可以将这些数据转换为结构化格式，使其能够被其他自动化工具理解，从而提高流程自动化的整体准确性和实用性。

6.自然语言处理（NLP）：
NLP 支持的工具擅长理解人类语音、上下文和语气。在流程自动化中，可以部署 NLP 来增强交互，提供内部和面向客户的自动响应。它使组织能够提供更有效和上下文感知的自动化服务和支持。



7. 机器学习：
机器学习依靠大数据来做出明智的决策。当与 RPA、AI 和 NLP 集成时，机器学习可以识别来自数据和人类用户的趋势、模式和见解。这增强了流程自动化的准确性和相关性，使其成为组织更有价值的资产。