微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO(一)

简介: 微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO(一)

最大赌注

就在刚刚,微软在 Microsoft Ignite 2019 大会上,首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)宣布了 Microsoft Power Platform 新平台的发布,并且说到:在与Azure合作方面,微软365,Dynamics 365和Power平台是我们作为公司所做的工作的核心。Power Platform 是微软 2019 年及以后最大的赌注之一。

在过去的几年中,Microsoft一直在相对隔离地开发和推出现在称为 Power Platform 的产品。Power BI,其业务分析平台;Flow,其工作流自动化引擎;和PowerApps,其相关的应用程序开发平台-一起被称为Power Platform。

从今年开始,这种情况即将改变。微软正计划大力推动Power Platform成为其统一的可扩展性框架,不仅包括Dynamics ERP / CRM,还包括Microsoft 365 -Windows 10,Office 365和Enterprise Mobility + Security订阅包。

“在我们与Azure一起做的基础上,Microsoft 365,Dynamics 365和Power平台是核心我要说的是我们公司的运作方式,即我们的商业客户,各种规模的企业,无论是小型企业,大型企业,无论是在新兴市场还是在发达市场,” Nadella告诉与会者。

他解释说:“此Power Platform是Microsoft 365的可扩展性模型,它是Dynamics 365的可扩展性模型,顺便说一句,它可以与Salesforce集成,可以与Workday集成,可以与SAP集成或您所拥有的功能。” 。

该公司将如何尝试吸引更多的客户来使用这个概念?微软的主张是,与其建立以ERP和CRM(又名记录系统和参与系统)开头的业务模型,不如说现代企业从观察和情报系统(或者就微软产品而言,是IoT和AI 出发)智能边缘和智能云)。是的,它总是会回到Microsoft的智能云/智能边缘。

此Power Platform的一部分是Microsoft的通用数据模型(CDM),是标准实体的定义,代表了跨业务和应用程序域的常用概念和活动。CDM是微软,Adobe和SAP去年在Ignite上宣布的开放数据计划的核心(几乎没有细节)。ODI的高级目标是将CRM,ERP,商务,销售,产品使用和其他相关数据集成到跨设备使用的单个视图中。

Power Platform

大会上,宣布了Microsoft Power Platform 的更多重要更新,这些新更新释放了新的可能性,其中包括:

  • Microsoft Flow:重命名为Microsoft Power Automate,以更好地与Microsoft Power Platform保持一致。
  • Microsoft Power Automate:机器人流程自动化(RPA)已添加到Microsoft Power Automate中,提供了涵盖Microsoft Power Platform上的AI,API和UI的端到端自动化解决方案。
  • Microsoft Power Virtual Agents:一种无代码/低代码应用程序,允许任何人创建和部署由AI驱动的智能虚拟代理。
  • Microsoft Power BI:许多新安全增强功能,无论在何处使用和访问分析数据,都可以添加行业领先的数据安全功能。
  • Microsoft Teams:Microsoft Power Platform与Microsoft Teams之间的紧密集成,使世界上最受欢迎的协作应用程序与Power Platform紧密结合在一起。
  • AI Builder Modules:一组适用于AI Builder的新的预构建模型,可向所有人可用的Microsoft Power Automate和Microsoft Power Apps添加甚至更高级的AI模型。

这些新功能和产品极大地提高了我们对Power Platform的愿景,这是一套无与伦比的功能,使每个人都可以在整个组织中进行分析,采取行动并实现自动化,从而从根本上改变业务。

引入RPA

组织面临的最大挑战之一是扩展和自动化业务流程-从数字化笔和纸流程到自动化涵盖传统和现代应用程序的复杂流程。机器人流程自动化已迅速成为解决许多此类情况的关键技术,但通常需要拼凑的自动化服务,这些服务需要集成和管理才能完成实际工作。

Power Automation通过一个统一的自动化平台简化了这些端到端方案,该平台可以缩小基于API的自动化与基于UI的自动化之间的差距。

今天,微软宣布在Power Automate中称为UI流程的新RPA功能的预览。创建UI流程是一种简单且熟悉的点击式的低代码体验,通过记录和回放与不支持API的软件系统的人为交互,用户可以轻松地将手动任务转换为自动化工作流自动化。将UI流程的功能与Power Automate的预构建连接器结合使用,可支持275多种支持API自动化的广泛使用的应用程序和服务,并且您拥有一个端到端自动化平台,能够针对各种行业的大量工作量重塑业务流程。image.png

例如,假设您在一家保险索赔处理公司工作,客户在该公司填写数字表格,纸质表格或通过电子邮件进行交流。索赔是在现代云服务上处理的,而员工还维护繁琐的纸质记录和旧版应用程序。使用Power Automate,可以使整个过程自动化。扫描纸质表格中的数字化数据将通过可识别表格的AI进行处理,而旧版旧系统可以通过RPA(一个将两个世界无缝地融合在一起的平台)实现自动化。

Power Virtual Agents

Power Virtual Agents 使任何人都可以构建无代码/低代码的虚拟代理。Microsoft Power Virtual Agents现在可以预览,它是一项新产品,使您组织中的主题专家(例如客户服务,销售,市场,财务或HR)可以使用无代码/低代码的指导轻松创建虚拟代理。编码的点击式图形界面,而无需数据科学家或开发人员。虚拟代理可以为组织中的客户服务问题和其他类型的外部或内部查询提供服务,从而使员工腾出时间来专注于更复杂的任务。

image.png


相关实践学习
基于阿里云短信服务的防机器人验证
基于阿里云相关产品和服务实现一个手机验证码登录的功能,防止机器人批量注册,服务端采用阿里云ECS服务器,程序语言选用JAVA,服务器软件选用Tomcat,应用服务采用阿里云短信服务,
相关文章
|
Web App开发 存储 人工智能
微软挑战 RPA 市场,Power Automate 从4月2日起在全球开放 UI流/RPA 功能!附快速入门教程
微软挑战 RPA 市场,Power Automate 从4月2日起在全球开放 UI流/RPA 功能!附快速入门教程
468 0
微软挑战 RPA 市场,Power Automate 从4月2日起在全球开放 UI流/RPA 功能!附快速入门教程
|
人工智能 自然语言处理 安全
微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO(二)
微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO(二)
208 0
微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO(二)
|
人工智能 自然语言处理 安全
微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO!
微软备战 RPA 市场,Power Platform,Ready GO!
153 0
|
16天前
|
存储 监控 算法
员工上网行为监控中的Go语言算法:布隆过滤器的应用
在信息化高速发展的时代,企业上网行为监管至关重要。布隆过滤器作为一种高效、节省空间的概率性数据结构,适用于大规模URL查询与匹配,是实现精准上网行为管理的理想选择。本文探讨了布隆过滤器的原理及其优缺点,并展示了如何使用Go语言实现该算法,以提升企业网络管理效率和安全性。尽管存在误报等局限性,但合理配置下,布隆过滤器为企业提供了经济有效的解决方案。
60 8
员工上网行为监控中的Go语言算法:布隆过滤器的应用
|
1月前
|
存储 Go 索引
go语言中数组和切片
go语言中数组和切片
42 7
|
1月前
|
Go 开发工具
百炼-千问模型通过openai接口构建assistant 等 go语言
由于阿里百炼平台通义千问大模型没有完善的go语言兼容openapi示例,并且官方答复assistant是不兼容openapi sdk的。 实际使用中发现是能够支持的,所以自己写了一个demo test示例,给大家做一个参考。
|
1月前
|
程序员 Go
go语言中结构体(Struct)
go语言中结构体(Struct)
104 71
|
1月前
|
存储 Go 索引
go语言中的数组(Array)
go语言中的数组(Array)
109 67
|
1月前
|
Go 索引
go语言for遍历数组或切片
go语言for遍历数组或切片
106 62
|
1天前
|
监控 安全 算法
深度剖析核心科技:Go 语言赋能局域网管理监控软件进阶之旅
在局域网管理监控中,跳表作为一种高效的数据结构,能显著提升流量索引和查询效率。基于Go语言的跳表实现,通过随机化索引层生成、插入和搜索功能,在高并发场景下展现卓越性能。跳表将查询时间复杂度优化至O(log n),助力实时监控异常流量,保障网络安全与稳定。示例代码展示了其在实际应用中的精妙之处。
22 9