我们可以看到，在快速和广泛采用机器学习(也称为自动学习)的过程中，自动化改进了大量数据的收集和处理。机器学习是人工智能的一个分支，指的是计算机能够适应和学习新事物，而不必用新软件重新编程。

这种持续建立知识库并分析数据和识别模式的能力在会产生大量文件的行业中尤其有用，比如医疗和金融。但不仅仅局限以此，对于一些公司要精确处理销售订单的情况下，也有着重要的应用。

事实上，对于一些销售订单的错误或缺失的细节，这些到最后都需要人力来检查和纠正，在这个过程中费时又费力。

在大多数情况下，错误百出的销售订单会导致销售下降或客户不满意。事实上，根据最近的一项调查显示，在过去的一年中，有49%的消费者因为糟糕的顾客体验而停止了与至少一家公司合作。

在销售订单设置中，自动学习技术可能会让你看到以下情况：

假设一家制药商。传统上，顾客购买两到五个盒的药物。但是在这个特殊的例子中，客户选择订购50个盒。

即使是最勤奋的销售代理如果他们特别忙或被其他职责分心，也可能会错过这个订单与客户过去的交易有多么的不同。但是，自动学习的文件过程自动化系统将识别并标记这种异常。它很可能证明订单是正确的，但是通过识别和标记销售，自动化系统可以触发客户服务代表的跟踪。

这正是客户代表应该做的事情。最好的利用员工时间的方法来确保客户得到他们想要的东西，并找到新的方法来给他们带来更多的价值，而不是检查订单的细节，寻找销售交易中的异常。

在以前就已经建立自动学习在文件流程自动化方面的应用，虽然不足以提高准确性和效率。 因为文件流程自动化一度依赖于建立追踪用户习惯的知识数据库。 由于数据库获得了用户习惯的知识和经验，它将能够纠正常见的错误，就像word修复拼写和语法错误一样。

但是这种文件流程自动化的方法并不理想。 文件质量必须很高，对于一些手写的文字根本无法识别。 这也意味着人们不得不对文件进行审查，这就很难实现文件流程自动化的真正目标。

持续改进模型

与这种静态方法形成鲜明对比的是，随着时间的推移，基于云技术的机器学习变得越来越智能。这一进步不仅在文件过程自动化中可以纠正员工输入的数据，还可以检查大量的客户订单，并识别哪些关键字通常用于哪些特定领域。当系统了解到哪些关键字与某一特定字段相关联时，就能熟练进行填写字段。

这与过去在文件流程自动化方面的应用有什么不同呢？ 简而言之，这是因为系统具有从过去的错误中学习的巨大能力 - 它不会两次犯同样的错误。例如，如果一个员工检查系统编译的销售订单并发现一系列错误，系统将调整其处理信息的方式，以确保以后的处理更加准确和高效。这是一个会随着时间的推移而变得更好的系统，因为改进的算法可以帮助它更快更准确地工作。这就是机器学习的魅力所在。

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