智能自動化可以看作是將流水線概念應用于業務流程，將任務分解為重復步驟和數字流程。智能自動化不是讓熟練的員工管理每個步驟，而是涉及創建數字化勞動力，其中一些任務通過自動化技術完成。以下是所有部門如何在其業務流程中使用 IA 技術的一些示例。

1.人工智能

營銷： 有些企業通過問答游戲吸引了社交媒體用戶的注意力，一些該問答游戲通過探討了MBTI16型人格適合什么樣的工作。 現在，一些營銷公司甚至使用人工智能制作現場短篇小說，根據性格和故事在現場展望你的未來。

運營：預測性維護流程獲取 IoT 傳感器：送貨卡車的輪胎壓力不足。 IA 可以安排有空的技術人員在車輛返回總部時查看。

客戶服務：聊天機器人和虛擬代理可以與客戶進行逼真的對話。零售商可以提供送貨更新，或者電子商務品牌可以使用它們在聊天應用程序上提供產品建議。

2.機器學習

銷售：RPA 機器人可以將已簽署協議中的信息導入您的會計系統。

營銷：一些在線購物網站（例如航班預訂或酒店預訂）使用機器學習進行動態定價。算法會分析競爭對手的定價、需求和歷史銷售情況，以實時調整價格。

會計：機器學習算法可以分析交易數據并識別可能表明存在經授權交易等欺詐活動的異常模式。

3.自然語言處理

營銷：NLP 可以搜索數千條產品評論來評估客戶情緒。確定您的用戶的體驗是正面的還是負面的，并進行相應的調整。

人力資源：人力資源主管使用 NLP 幫助計算機讀取來自簡歷和申請的傳入數據。然后，他們可以利用這些見解篩選出優質候選人。

制造：使用 NLP 分析維護和服務報告等材料，以識別與設備故障或故障相關的模式和趨勢。 NLP 可以提取問題描述或時間戳等關鍵信息。以識別常見的維護問題并預測潛在故障。

4.智能文檔處理

記錄：醫療辦公室使用智能文檔處理來處理患者圖表、實驗室報告和醫生筆記。可以將手寫筆記轉換為數字文檔，然后提取相關信息，如藥物、診斷和治療計劃。

法律：可以利用 NLP 和機器學習算法來搜索權利要求、描述和引用數據，以識別潛在的侵權行為。

這些與智能自動化結合的業務流程可以大大提高效率并降低人為錯誤，為企業節約成本，提高行業競爭力。