Connie Moore是Deep Analysis的副总裁兼首席分析师。在Digital Clarity Group担任研究高级副总裁四年，并在Forrester Research担任研究总监和副总裁20多年后，她加入了公司。康妮(Connie)是数字流程自动化，客户体验管理，数字体验平台和内容服务领域的知名演讲者，顾问，顾问和专家。2014年，康妮凭借在工作流和业务流程管理领域的杰出贡献，因其影响力，贡献和杰出表现而获得了工作流管理联盟的全球认可的马文·曼海姆奖。
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Joe McKendrick：您好，欢迎来到RTInsights实时演讲播客系列。我是RT Insights的行业分析师Joe McKendrick，您是今天关于实时AI，分析，物联网趋势和可为您的业务带来巨大价值的解决方案的讨论的主持人。
今天，我很高兴能与Deep Analysis副总裁兼首席分析师Connie Moore一起加入。欢迎来到我们的播客，康妮。很高兴有你在这里。
康妮·摩尔：谢谢。
乔：我很想了解更多有关您的工作和工作的信息。您能否简要介绍一下使您进入Deep Analysis以及您感兴趣的领域的背景?
康妮：哦，可以。当人们问我自己的职业时，我总是会停下来，因为我确实是一名商业技术研究分析师和管理顾问。有很多话要说。我一年前加入深度分析。在此之前，我是Digital Clarity Group的研究高级副总裁，我们专门研究客户体验。但是我也被迫进行了20多年的研究。我还管理着专注于企业应用程序，业务流程管理，数据管理和内容管理的链。
我现在很感兴趣，此时此刻，是客户旅程(外部行程)和运营流程(组织内部)之间的交汇点。我还将创建有关低代码自动化，公民开发人员，流程挖掘以及稍后将要讨论的智能业务自动化平台的电子书和信息图表。我还特别对帮助女性发展技术事业特别感兴趣。因此，我在相当固定的基础上撰写有关该文章的文章。
乔：太棒了，太棒了。哇。而且您确实处在许多事情的最前沿。您去过那里一段时间了。现在看来，重点领域是数字过程自动化。听起来确实像当我们谈论人工智能和机器学习时，我们正在谈论橡胶在道路上的交汇处。在实际工作发生的地方，在实际执行工作。你能讨论一下吗?您认为与数字过程自动化相关的AI和机器学习机会是什么?
康妮：好吧，这很有趣，因为人工智能和机器学习已经很普遍了，我们只是没有意识到。不同过程中的一些示例包括检测欺诈，识别面部表情，识别语音和情感分析，其中软件会查看内容并确定该内容中的语气，观点和态度。
因此，目前在数字处理中正在使用的AI和机器学习的一个很好的例子是下一个最佳动作。这就是联系中心代表被指导如何实时响应客户的地方。另一个示例是自然语言处理，该处理可识别传入的非结构化内容，并自动将其分配给案例以进行流程自动化。
或我的最爱之一是自然语言处理如何使设计业务流程的个人能够以纯英语编写文本。然后，该软件将其转换为标准的工作流操作，并构建业务流程的框架。因此，可以采用多种方法来应用AI和机器学习。
乔：在整个领域，自然语言处理方面，我们都将其视为使用Google Home和Amazon Alexa等产品的消费者。听起来，它甚至需要更进一步。不仅是简单地回答您的问题或向您提供信息，而且实际上是将您寻求的东西付诸实践。您寻求参与的过程。
康妮：绝对。
乔：那供应商的前景如何?您如何看待数字过程自动化供应商在其产品线中采用人工智能和机器学习的速度?这是正在发生的事情还是此时阻碍供应商的事情?
康妮：因此，我在上一个答案中提到的示例是企业中使用的机器学习示例。但是，如果您向供应商询问他们的AI和机器语言策略，您会发现他们很感兴趣，但是对于今天他们的产品，产品路线图或产品上的内容，他们实际上并没有太多话要说。他们的策略是。这有一些真正的原因。首先，他们不知道客户想要什么以及何时需要。对他们来说这是不确定的。但这也是艰苦的工作，因为我们看到AI正在消费者领域使用，并且正在IBM，Salesforce，Google，Microsoft和Amazon等平台上运行。但是，为了使过程自动化供应商能够在自己的软件产品中进行机器学习，他们必须在这些平台之上构建，
但是问题是没有两个AI应用程序是相同的。因此，软件中每个要增加智能的地方都可能需要自己独特的解决方案。他们都有独特的数据和独特的学习经验。因此，您可能会在整个软件产品中使用类似的构造块，但随后数据的筛选可能会有所不同，并且会大不相同。这就是阻碍他们前进的一些原因。
让我进入圣杯。流程自动化软件产品中的圣杯是，事件可以来自动态案例管理系统，它会自动触发人为操作和针对该机器建议的自动化系统，然后动态创建新流程和新操作。因此，我们将所有这些词语翻译成一个示例，该系统使用户的智能可以根据IoT设备和应用程序的输入来检测入侵者。
这个自动化系统可以派出警卫人员调查情况，同时更新其他人的系统和设备以采取进一步行动。这是流程中使用的AI的一个示例。或者，我可以举一个现实世界中的医疗保健示例。智能系统可以预测是将患者送回家中，应送往急诊室还是应立即送至手术室，并根据这些预测提出建议。然后，这还会影响错过最后期限的可能性以及各种结果的财务影响。因此，它可以为医疗保健管理员提供针对该案子的最佳建议。因此，这些是一些实际示例，但对于供应商而言，在产品中实施它的速度确实很慢。
乔：对于我们的听众，康妮在deepanalysis.net网站deep-analysis.net上写了一篇文章，题为《 AI和数字过程管理变得复杂》，其中讨论了许多这些要点。AI本身取决于谁在实施它，这是事实吗?这不是一般的应用程序类型。