机器学习技术的进步已经让人们能够从企业的各种结构化或非结构化内容中提取更多有价值的信息和洞察。

目前，推动机器学习技术及其他支持人工智能技术应用激增的两大因素分别是：非结构化内容的快速增长，以及通过机器人流程自动化（RPA）实现与内容相关的工作流程自动化。

据Cognilytica报告指出，在文档、图像、电子邮件、在线数据和视频等各类内容中，企业中有高达90%的内容是非结构化的，并且这一比例以每年55%至65%的速度递增。

因此，研究机构Everest Group Research认为，结合了智能自动化的技术正在通过机器学习实现飞跃，尤其是在处理与内容相关的工作流程方面，机器人流程自动化（RPA）与机器学习技术相互配合，提高了信息提取的效率和准确性。

机器学习是一种软件技术，它能让机器通过监督和无监督的方式学习，进而提升预测准确性和处理能力。在处理文档捕捉及通过RPA进行内容处理的过程中，机器学习和其他人工智能技术可以从海量不同类型的文件中学习，如发票处理或供应商订单管理等任务。

然而，ABBYY公司的首席创新官Anthony Macciola指出，企业在采用机器学习解决方案时往往会陷入五个常见的误区：

误区一：过度依赖复杂的机器学习模型

实际上，对于基本的非结构化内容处理，企业只需使用少量数据就能训练出有效的机器学习模型。这些经过验证的工具往往包含了高级算法，能够在短时间内完成培训，无需耗费数周乃至数月的时间来处理大量的训练数据。

误区二：过分依赖机器人流程自动化（RPA）

尽管RPA因其高效连接现有系统和外部数据源的能力而受到推崇，但它的主要优势在于处理重复性的结构化任务。相比之下，机器学习则更擅长理解和解析结构化和非结构化内容。RPA需要机器学习的支持，以便为数字员工提供认知能力，使其能够从多种类型的数据中提取有用信息，理解文档的意义和目的，并具备做出决策的能力。

误区三：误判应用机器学习的最佳场景

企业在启动自动化项目时，未必能准确识别出最适合采用机器学习技术的流程。这是因为许多企业的内部流程知识分散，高层管理者可能对日常运营细节不够熟悉，缺乏详细的流程文档。因此，直到项目结束前，结合流程智能分析，企业才能全面了解哪些领域适合应用RPA和机器学习解决方案，以及它们将如何为企业创造价值和节约成本——所有这些都是基于客观数据而非主观判断。

误区四：错失高回报的商业机会

企业倾向于优先考虑那些发生频率最高的工作流程，因为这些流程似乎能快速见效。然而，这种方法可能会忽视那些潜在回报更高的商业机遇。虽然从对组织影响较小或与终端用户交互最少的环节开始是合理的，但企业还应关注如何在整个组织范围内迅速推广并扩大机器学习的应用范围。

误区五：认为一次部署即可长期受益

仅仅因为企业已经训练好了算法并部署了数字化劳动力，并不意味着这项技术可以一劳永逸。持续监测自动化对整个业务流程的影响，确保合规性，避免因自动化导致的新瓶颈形成，对于维持长期效益至关重要。监控数字劳动力的表现并优化从头到尾的流程同样重要，这与规划和实施阶段同等关键。