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机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI) 的集成彻底改变了业务流程自动化。它提高了运营效率，并率先建立了测试自动化的新标准。通过能够可靠地自动执行重复性任务，这些技术不仅可以增强用户界面体验，还可以最大限度地减少人为错误，从长远来看，可以带来更可靠、更准确的业务结果。

虽然这两种解决方案对企业本身都非常有用，但两者的结合才真正改变了企业实现其目标的游戏规则。但 RPA 和 AI 之间的协作如何进行？他们如何单独和共同促进运营的改进？

👥 RPA 和 AI 在测试中的协作能力

在将软件产品和服务发布给客户和用户之前，测试在确保软件产品和服务的质量方面发挥着至关重要的作用。然而，这是一个极其漫长和微妙的过程，经常会出现人为错误。人工智能和 RPA 的结合可能有助于简化大规模测试。

通过人工智能驱动的自动化提高测试效率

将人工智能融入 RPA 显着提高和加速了测试效率。智能流程自动化 本身对于减轻人工代理重复流程的负担至关重要。这使他们能够专注于测试的更关键元素，从而整体提高测试执行速度。它还可以帮助开发人员更好地识别和消除测试工具中的瓶颈，从而简化测试流程并实现业务目标。

对于人工智能来说，其力量在于其不断学习和适应的能力。基于人工智能的系统可以使用机器学习算法进行训练，以理解各种场景并做出反应。结合 RPA 对人类交互的模仿，他们能够创建一个动态的二人组，可以显着提高测试效率。这是因为他们采用自然语言处理 (NLP)，使他们更擅长处理与客户的直接互动。

此外，这两种技术可以无缝地相互结合，从而可以不断学习和增强内部自动化技术。您为系统提供的数据和假设场景越多，它们就越能更好地完成分配的任务。这对于已根据内部数据而不是通用测试数据进行部分训练的专用解决方案特别有用。

人工智能在 RPA 数据分析和决策中的力量

数据分析对于决策至关重要，利用人工智能分析大量最新数据可以实现更可靠、更准确的预测。与 RPA 结合使用时，它们能够处理大量数据并得出有助于智能决策的见解。虽然人工智能的深度学习可以分析模式，但 RPA 可以获取这些见解并独立地将其付诸行动。

在 RPA 中使用 AI 进行决策可以提高业务流程的效率和准确性。您可以 使用 RPA 来 自动执行复杂的任务，但由于数据分析，准确性更高。这不仅可以减少手动操作时出现人为错误的可能性，还可以大大加快任务处理速度。

用于改进流程优化的机器学习算法

机器学习算法是人工智能系统不可或缺的一部分。它们可以被视为人工智能的大脑，从数据中学习并提高其性能和解决问题的能力。这使得人工智能系统能够做出更好的预测和决策，而无需明确编程来执行各个任务。

特别是，可以使用机器学习模型通过模式识别来优化业务流程。此外，数据中的异常识别可以帮助企业在错误和问题显现并成为问题之前检测并解决它们。 

RPA 和 AI 集成的实际应用

随着这两种技术模式的结合在理论应用中被证明是有用的，它们已经适应了现实世界的应用和场景，使企业和消费者都受益。

通过人工智能驱动的自动测试选择来转变回归测试

RPA 和 AI 集成的另一个实际应用是回归测试。在 软件开发和测试中，回归测试是确认软件先前开发和测试的功能在实施新变更后仍然表现良好的过程。这是为了确保检测到问题，以便在部署软件之前修复这些问题。

人工智能驱动的自动化测试选择可以通过提高回归测试的效率和准确度来改变回归测试。借助人工智能，系统可以根据 所做的更改智能地选择应该执行哪些测试 以及应该跳过哪些测试，从而节省时间和资源。这还减少了您需要运行的测试总数，但不会牺牲最终产品的质量。

利用 AI 洞察力增强探索性测试和缺陷识别

RPA 和人工智能一起的另一个值得注意的应用是探索性测试和缺陷识别。这是因为这两个过程都需要对软件进行侦察，以查找可能阻碍其性能的缺陷和错误。人工智能不仅可以实现流程自动化，还可以通过分析过去的测试结果来学习，首先找出最可能的缺陷。 

此外，人工智能和 RPA 可以识别并修复开发过程中出现的缺陷。这使得测试人员能够将精力集中在这些领域。对于优化，人工智能仍然可以检测可能不会直接损害系统但仍会阻碍其性能和优化潜力的缺陷。

⚖️ 利用 Ranorex 进行 RPA 和 AI 集成

利用人工智能和 RPA 等两种尖端复杂技术的力量可能是一项挑战。在 Ranorex，我们是为软件开发商和公司提供自动化技术的领先提供商之一。我们的工具针对工作流程自动化进行了优化，降低了人为错误率，并提高了软件测试人员和开发人员的工作效率。