機器學習技術的發展已使人們能夠從企業的各種結構化或非結構化內容中提取更多的信息和情報。

據行業人士分析，有兩種力量正在推動機器學習技術和其他支持人工智能技術的使用激增：非結構化內容的驚人增長和使用機器人流程自動化(RPA)可以實現與內容相關的流程自動化。

Cognilytica說，在文檔、圖像、電子郵件、在線數據和視頻之間，企業中高達90%的內容是以非結構化數據的形式出現的，并且以每年驚人的55%至65%的速度增長。

因此，調研機構Everest Group Research公司表示，智能的自動化技術正在使用機器學習，其中機器人流程自動化(RPA)與內容相關的流程相交并且互操作。機器學習技術的發展使得人們有能力從企業的各種結構化或非結構化內容中提取更多的信息和情報。

機器學習是指使機器能夠以監督和無監督的方式“學習”從而提高準確性和性能的軟件。在涉及捕獲文檔和使用機器人流程自動化(RPA)進行處理的過程中，機器學習和其他人工智能技術可以從數千種不同的文檔中學習，例如處理發票或處理供應商訂單。

盡管如此，Digital IQ技術和解決方案全球提供商ABBYY公司首席創新官Anthony Macciola表示，組織在使用機器學習解決方案時通常會犯五個常見錯誤：

數據點1：過于復雜的機器學習功能

為了訓練最基本的非結構化內容用例，組織有可能使用需要大量數據的機器學習工具。使用經過驗證的機器學習工具，這些工具包含高級算法，可以使用小數據集進行訓練，并且可以在幾個小時內完全投入生產，而不需要在一個樣本集中使用數十萬個文檔來啟動項目，這可能需要數周甚至數月的時間。

數據點2：過于依賴機器人流程自動化(RPA)

機器人流程自動化(RPA)通過連接到原有系統和外部數據源來提高效率而備受贊譽。它可以快速部署，其數字工作者易于配置，一旦就位，他們就可以像人類一樣執行工作。機器人流程自動化(RPA)和機器學習技術之間的最大區別是機器人流程自動化(RPA)專注于重復的結構化工作，而機器學習旨在理解結構化和非結構化內容。機器人流程自動化(RPA)需要機器學習技術來為其數字工作者提供智能內容，從而為他們提供認知技能，以提取有用的信息并獲得智能，從各種形式的內容中學習，獲取文檔的含義和意圖以及增加決策能力。

數據點3：假設他們知道將機器學習技術應用于何處

企業啟動自動化項目時，并不總是選擇要啟動的正確流程。這是因為許多公司在組織過程知識上被分隔開來。此外，高層管理人員不參與日常工作流程，也缺乏流程文檔，因此越來越難以真正發現哪些流程已準備好進行自動化。在項目開始之前，將流程智能結合起來，將使企業全面了解在何處應用機器人流程自動化(RPA)和機器學習解決方案，以及它們對組織的預期價值和節省——所有這些都基于數據，而不是基于意見或偏見。

數據點4：錯過高價值的業務案例

通常，企業將依靠常規知識并選擇最常發生的任務，因為它看起來可以帶來很好的效果。但是，這種臨時的流程選擇方法可能會忽略其他帶來更好投資回報機會的商業機會。雖然從對組織的干擾或與最終用戶的交互影響最小的區域開始是完全可以接受的，但是應該記住如何在整個組織內快速輕松地“登陸并擴展” 機器學習。

數據點5：認為可以一勞永逸

這項工作并不僅僅是因為企業已經訓練了算法并部署了數字工作人員。通過監視和衡量自動化對上游和下游的影響來確保持續的協議遵從性，并防止瓶頸轉移和可能對其他地方的流程產生負面影響。監控數字勞動力以及實施整個端到端流程與規劃和執行同樣重要。