RPA机器人的发展

RPA机器人可以实现模拟人并达到超越人与计算机交互的目的，可实现7*24小时连续运行，具有不改变原有结构的非侵入性优点和贴合实际业务、无缝对接的灵活配置优点，可以减少人力工作成本，提高工作效率并降低信息核对环节错误率。
RPA机器人发展有4个阶段，实现了从人工辅助完成

RPA机器人框架模型

RPA机器人框架如，分为应用层、平台层、服务层、数据层和基础设施层５层，从数据存储、网络传输到数据分类再到机器人控制、工作流程控制实，现人机交互的目的，最终达到可以在网页客户端和ＡＰＰ中使用，并且在编辑器中新增和改变业务流程的目的。

RPA机器人集群平台组成

RPA机器人集群由控制平台、设计平台和机器人３部分组成，。控制平台负责集中调度、管理和监控所有机器人和流程，包括机器人集群管理、流程任务分发、定时计划，提髙机器人利用率；设计平台负责工具编辑，利用可视化界面设计出各种自动化流程，内置多种预构建活动模板并集成多种编程语言，提升产品适用性、可扩展性和编辑效率；机器人负责执行设计平台设置的流程，运行方式分为有人值守和无人值守两种，无人值守可在包括虚拟环境的多种环境下运行，有人值守需要人来控制流程开关。

RPA机器人模型建立和优化RPA机器人模型，分为数据特征提取、原始数据分类、智能算法和数据挖掘４个部分。其中数据特征提取包括时间序列特征、异常特征序列和业务静态特征，实现根据用户特征自动判断用户所需的数据；原始数据分为训练数据、验证数据和测试数据，训练数据用于模型建立，验在网页客户端和APP中使用，并且在编辑器中新证数据用于模型检验，测试数据用于评估模型的增和改变业务流程的目的。有效性；智能算法为实现数据挖掘的目的，其主要包括随机森林算法、K-means算法和人工神经网络算法，随机森林算法用于多棵树决策建立，判断用户业务类型以及模型的优化学习，K-means算法用于对统计信息分类和模式划分，人工神经网络用于电量预测