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评估医疗服务领域机器人流程自动化和人工智能项目的文献综述和提案框架
机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI) 在医疗保健领域的融合，为提升运营效率、改善患者预后和确保财务可持续性提供了变革性潜力。为了支持这些技术的有效实施，本研究提出了一个多维框架，用于评估这些技术在医疗保健领域应用的可行性、效益和风险。该框架围绕五个关键维度构建：情境化与定义、技术分析、患者护理影响、经济评估以及监测与治理。该框架采用一种综合方法，将可衡量指标与定性评估相结合，确保与战略目标、利益相关者参与和伦理标准保持一致。主要研究结果强调了 RPA 和 AI 在简化行政工作流程、提高诊断精度和优化资源利用率方面的潜力，同时解决了法规遵从性和数据保护等关键问题。尽管受文献综述范围和进一步实证验证需求的限制，该框架仍为循证决策和风险管理提供了一个系统性工具。未来的研究应优先考虑实际应用，并探索更广泛的伦理和社会影响。这项研究对促进医疗保健系统中 RPA 和 AI 技术的可持续、公平和创新应用做出了重大贡献。
Omdia Universe：内容服务平台，2024 - 25 年
内容服务平台在为员工提供内容管理和协作功能方面发挥着重要作用。人工智能 (AI) 和自动化已变得更加重要，因为它们可以使单调的手动任务自动化，从而使员工的工作效率更高，流程完成效率更高，客户可以更快地收到查询或应用程序的响应。一些供应商提供业务流程管理 (BPM) 工具，使企业能够构建自动化流程，在选择内容服务平台时应考虑这一点。如果这些手动流程单调且高度重复，则机器人流程自动化 (RPA) 可能是一种选择，一些内容服务平台供应商已将 RPA 添加到其产品组合中。
人工智能 (AI) 对 SNAP 意味着什么？
在各州探索如何将 AI 融入 SNAP 管理的同时，一些州已开始使用聊天机器人和虚拟代理来自动化某些管理流程。各州已经在使用美国农业部 (USDA) 所称的“机器人流程自动化”(RPA)，这些机器人使用“结构化输入和基于规则的非自由逻辑”提供输出。2 截至 2023 年，九个州正在使用 RPA，包括通过部署聊天机器人与客户沟通以收集更新信息和输入数据来协助重新认证处理，从而使州绩效工作人员可以专注于资格确定和其他更复杂的流程。3（绩效工作人员是无党派的公共服务雇员，他们接受了广泛的培训，以指导 SNAP 申请人完成整个流程，进行 SNAP 认证面试，并就 SNAP 资格和福利做出最终决定。）RPA 系统与 AI 不同。联邦政府将人工智能定义为“一种人工系统，能够在没有大量人工监督的情况下，在不同且不可预测的情况下执行任务，或者能够在接触数据集时从经验中学习并提高性能。”4,5
医疗保健领域人工智能与机器人流程自动化的日益发展趋势：叙述性回顾
本综述探讨了人工智能 (AI) 与机器人流程自动化 (RPA) 在医疗保健领域日益增长的重要性。AI 使用智能算法来分析数据，而 RPA 则自动执行重复任务以提高效率和准确性。这些技术正在通过提高诊断精度、加快管理任务、减少操作时间和改善患者护理来迅速改变医疗保健。应用这些技术需要良好的技术理解、持续学习的准备和对新挑战的适应性。本综述旨在深入研究人工智能与 RPA 在医疗保健领域的潜在应用、当前实施、挑战和未来范围。它可以为研究人员、专业人员和决策者提供有关所考虑技术应用的信息，以提高生产力、提高数据的安全性和准确性、降低成本以及为患者提供个性化的医疗保健。主要结果是 AI 和 RPA 可以确保更高的数据安全性，在管理方面提供支持性工作，例如安排预约和医疗账单，做出更好的决策，实现远程医疗和远程患者监控，减少人为错误，并提高整体健康结果。本评论概述了实施机器人技术所面临的挑战，主要关注二手资料期刊、学术文章和参考书。主要发现表明，这项研究揭示了机器人技术如何减轻医疗保健专业人员的负担。需要进一步的研究、投资和合作，以使这些技术充分发挥其在医疗保健服务中的潜力。然而，必须解决数据隐私和安全问题、高实施成本以及监管和道德考虑等挑战。结论强调，虽然这些技术通过提高效率和个性化患者护理正在彻底改变医疗保健，但持续的研究、投资和合作对于成功采用这些技术至关重要。
优化医疗供应链运营模式
毕马威观察到，制定可量化改进目标的组织能够实施改进计划并取得可衡量的成功。这些可量化改进目标应基于领先实践基准，应针对正在实施的改进计划，并应有一个当前状态基线来监控进度。例如，实施机器人流程自动化 (RPA) 以自动监控供应商履行合同服务线协议的组织可能会希望将正式供应商绩效管理流程（基于供应商细分）下高优先级供应商的百分比提高一定百分比。这种自动化程度的提高可以提高效率——自动化程度的提高可能会使品类经理将注意力转移到更具战略性的活动上，从而可能缩短审查采购协议和合同执行之间的周期时间。为了衡量成功，应在实施前立即捕获基线值（在本例中为 RPA 自动化百分比和合同执行周期时间）和期望的目标改进（即将 RPA 从基线 5% 提高到目标 20%，并将合同执行周期时间从 90 天缩短到 30 天），以便定期跟踪目标的进展情况。
监管技术（RegTech）
许多组织在合规领域投入了大量的时间和金钱，以防范审计、监管和声誉风险。监管科技为这些金融机构提供了通过实施报告自动化工具（例如 AxiomSL 的 ControllerView、Wolters Kluwer 的 OneSumX 和 Vermeg/Lombard 的 AgileREPORTER）、可视化分析、机器人流程自动化 (RPA)、下一代数据架构和业务流程管理 (BPM) 等技术来增强其监管环境的机会。尽管这些解决方案各不相同，但一些组织倾向于实施报告自动化工具作为减少手动流程的基础，然后探索可视化分析、下一代数据架构、RPA 或 BPM 等创新技术，以实现进一步的自动化、效率和透明度。
A38-WP/3371 - ICAO
1.4 RPS 可以在 RLOS（无线电视线）和 RLOS 之外（BRLOS - 无线电视线之外）与 RPA 和 ATC 交互；在后一种情况下，它们使用卫星或机载链路。在卫星通信的情况下，没有关于 RPS 和卫星之间网络的信息，也没有关于地球到卫星信号跳跃次数的信息，也没有关于随之而来的信号延迟的信息。卫星通信带来了关键的操作挑战，即信号传输延迟增加且可能不可预测，以及卫星通信服务提供商认证或监管监督的监管挑战。在机载通信的情况下，对 C2 数据链路的某些要求（参见下文）导致有关 RPS 和 RPA 之间可用机载网络（A 网络）的完整信息（网络图）；空中跳跃次数和信号延迟被最小化和已知。
论文 15/05 IT 功能和机器人流程自动化
外包部门 (OU) 的学术研究人员旨在评估业务服务自动化对客户组织的当前和长期影响。虽然使用软件实现工作自动化并不是一个新想法，但随着机器人流程自动化 (RPA) 和认知智能 (CI) 工具等新技术的引入，人们对服务自动化的兴趣无疑有所提升。许多新型服务自动化工具的潜在采用者对其承诺的商业价值的说法仍持怀疑态度。潜在采用者需要了解实际和现实的客户采用故事。学术研究人员可以通过客观研究客户公司中实际的 RPA 和 CI 实施、评估软件可以做什么和不能做什么以及从实现其价值中吸取教训来帮助教育潜在采用者。
论远程杀戮 - 陆军大学出版社
菲尔普斯介绍了调查和访谈的结果，确定了远程杀戮如何以及为何会影响美国军队的飞行员、传感器操作员和情报分析员。结果融合并扩展了戴夫·格罗斯曼的《论杀戮》（2009 年）、戴维·桑格的《对抗与隐瞒》（2012 年）和托马斯·沃尔德曼的《替代性战争》（2021 年）中的主题：RPA 的使用量激增，但对执行任务的人员造成的情感和心理负担却很重。1《论远程杀戮》分为四个部分，与菲尔普斯的既定意图相对应，即通过消除误解来提高认识，确定远程杀戮对团队的具体生理和心理影响，探讨在战时使用远程技术的道德考虑，并提出建议以减轻未来对 RPA 机组人员的伤害。
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。