如果我們把RPA、DPA、DA放在一個更為復雜和現實的例子，可以選擇保險評級、承保和報價應用程序。因為該應用程序可能會使用所有三種技術，并且整個解決方案工作流程呈現如下：

通常該流程是由客戶從在線門戶中請求報價開始；然后遵循業務流程設計的線路（這往往代DPA/BPM技術構建的工作流）。

RPA技術識別請求并將用戶的個人和家庭信息輸入系統應用程序。從這里開始，BPM決策平臺將執行之前由企業決策或流程專家定義的多項操作。前幾項操作包括設置保單日期、確定產品資格、計算折扣、估算定價和生成結算文件。

在這些相同的步驟中，作為決策平臺一部分的模型在后臺運行，通過確定風險或為每個客戶提供個性化的最佳優惠來增強流程。

在這些步驟之后，DPA工作流將流程踢回給RPA，承銷商可以在其中請求文檔、掃描文檔、比較文檔并輸入缺失的信息。然后將該流程返回到決策平臺，在那里確定總體福利資格配比。從那里，承銷商可以接受或拒絕決定。如果決策被接受，決策平臺會產生最終定價，RPA通過電子郵件通知客戶，并將所有相關信息輸入ERP系統。

這個例子的關鍵之處在于它的可擴展性；一旦建立，流程可以一次又一次地執行，徹底改變組織，使其更快、更靈活。

結語

我們在這三篇文章中詳細介紹了每一種強大的自動化技術，并總結了它們增加最大價值的應用程序。現在，當您與朋友聊天時，您可以解釋三者之間的差異以及它們如何相互補充，并創建一個可以改變企業的強大組合應用程序。

如果您還有任何問題，也歡迎給我們留言和咨詢。我們的官網也詳細介紹了決策和機器學習如何協同工作并相互補充。謝謝閱讀！