如何将 Al 与低代码 BPM 结合?

人工智能是一种新兴技术,已经开始改变行业和商业运作。许多软件应用程序需要大量的人工交互才能使应用程序保持最新和准确。由 AI 赋能的应用程序转变为自我更新和自动更正系统。AI 和低代码 BPM 是两种技术,如果将它们结合起来,它们将在运营自动化和卓越业务方面提供卓越的结果。

什么是人工智能(AI)?

人工智能AI

人工智能 (AI)是由机器展示的智能,通常描述机器或计算机模拟与人类思维相关的认知功能。

什么是低代码开发

拖放低代码平台

低代码是一种可视化开发方法,允许用户通过在图形用户界面中简单地拖放组件来创建应用程序。该开发环境有助于生产完全定制的应用程序,以满足不同的业务需求。

AI 和 低代码 BPM 如何结合?

1. 通过回答一些问题来构建应用程序

AI 使用户能够毫不费力地更快地构建他们的应用程序,从而促进了低代码应用程序的开发。AI 预测机的主要重点是在低代码环境中带来进步。AI 可以为低代码应用程序带来的巨大影响是,让用户只需回答有关其需求的一些问题即可构建应用程序。

人工智能基于用户已经提供的数据,通过算法解析这些数据。用户提供的答案可能会被描绘成人工智能需要在逻辑结构中分析的不同层次。例如,当用户开发应用程序时,应将应用程序中需要使用的字段标识为流程的第一步。深度学习模型提供了得出类似于人类大脑得出的结论的逻辑序列。

这些称为人工神经网络的分层结构化算法确保了与人类认知过程一致的合理结论和准确的应用程序开发。

2. 预测下一步

无代码/低代码应用程序构建器允许用户无需编写代码行即可创建应用程序。人工智能通过从先前数据生成的下一步预测来增强低代码系统的功能。这意味着用户可以只使用以下建议来构建应用程序,而无需执行任何操作。当用户在低代码平台上构建应用程序时,会出现弹出消息,为每种情况建议正确的字段、表单和参数类型。此功能使应用程序交付更快,并降低了人为错误率。

3. 智能工作流管理

通过在工作流管理的一些子领域中集成AI 预测器和助手,可以增强工作流系统。在 AI 方法的帮助下可以识别许多语法不一致,这将减少构建应用程序或管理某些活动的工作流时的错误。

工作流设计可能非常耗时,尤其是在需要设计复杂案例时。机器学习有助于从以前的设计和数据中识别模式和关联。这些模式确保了工作流的优化及其毫无挑战性的设计。例如,在设计工作流程时,AI 可以根据过去设计的类似工作流程提出可以使用的下一个组件的建议。这些预测使在工作流方面没有任何经验的用户能够在更短的时间内无错误地设计流程。

4. 将草图转化为应用程序

人工智能辅助的低代码平台可以将手绘设计转化为应用程序。公民开发人员可以在一张纸上设计布局并拍照。之后,该软件通过经过训练的视觉模型执行对象识别,并检测手写内容中的设计模式。最后,它理解结构并生成应用程序。

实施的潜在风险

在人工智能 (AI) 的帮助下开发的低代码应用程序缺乏情感决策。这些应用程序很难在不同的环境中改变它们的响应。由于有时存在不同的业务场合,因此提供的预测应基于经验,而不仅仅是基于已获得的数据。人工智能决策中不包括担忧和担忧,这可能会导致任何组织的运营产生负面结果。最好的解决方案是人工智能和人类一起工作,因为他们可以提供更好的结果而不是单独工作。

结论

人工智能为低代码 BPM 系统提供了更高的效率,同时减少了应用程序和工作流构建所需的时间,并降低了人为错误率。我们应该始终牢记,无论机器如何编程,它们都与人类提供给它们的数据一样有用。然而,Al 与人类感官和过去经验的结合被认为是我们这个时代最重要的技术发展。

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