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就像人类一样，人工智能需要不断学习才能提高绩效。一个常见的误解是，人工智能可以部署并无人监督地完成工作，而没有考虑到我们的环境总是在变化和发展的现实。经理会对人类员工这样做吗？答案是否定的。

在我的公司，我们专注于医疗 比利时电话号码数据 保健领域，采用一种非常垂直的方式。当机器人遇到困难时，作为主题专家的人类会帮助它们克服异常任务。这就是人类编程和训练机器人的方式：机器人从人类的支持中学习，最终学会自动完成任务。这可以扩展到多个行业——会计、保险、抵押贷款等。

机器学习和人机交互自动化方法将取代 ： 数字化转型 过去十年，许多行业的努力推动了机器人流程自动化 的大规模采用。事实是， 是一项已有数十年历史的技术，它很脆弱，功能有限——留下了一堆损坏的机器人，修复起来既昂贵又耗时。

在自动化简单、离散和线性的工作方面始终具有一定价值。然而，它是一项没有前途的技术，只能让你走这么远。自动化工作往往达不到预期，因为生活中很多事情都很复杂且不断发展——太多工作超出了 的能力范围。

新兴的基于机器学习的技术平台与人机交互的自动化方法相结合，已经重新定义了多个行业中自动化的可能性。在这些行业中，复杂性、例外和异常值可以训练人工智能更智能地工作，从而使自动化更加强大。

可靠的人工智能系统依赖于两个因素：一个功能模型和用于训练该模型的底层数据。为了构建良好的人工智能，程序员需要花费大量时间来收集、分类和清理数据。