RPA+AI,办公场景下的繁琐事能放心交给机器人吗?

近年来,随着诸多企业完成数字化转型升级,RPA 应用越来越受关注,RPA 是机器人流程自动化的简称,即以软件机器人及人工智能为基础的一种业务过程自动化技术。

以一个中大型企业最日常的财务报销审核工作为例,如果财务人员人工操作,可能每天都要面对成百上千张的报销凭证和报销单进行处理,不仅工作量大、重复性高,而且还经常被其他部门抱怨效率慢,但如果有了 RPA 工具,我们就可以把繁琐枯燥的工作交给这个虚拟机器人完成,自动进行信息的提取、核对等操作,而且可以 7X24 小时不间断工作,财务人员只需进行关键结果的确认即可,各个部门之间的协作效率得以大幅提升。

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图|政企审批服务系统 RPA 流程

而我们企业日常工作流程中可能不只是财务部门,很多部门都涉及到各种文档资料、图表、总结报告、申报表单等流程,对 RPA 的灵活运用足以产生更大的降本增效的价值。

作为中国本土的 AI+RPA 企业,达观数据目前专注在自然语言处理技术和 RPA 相结合的自动化软件研发方向,在最新的技术方向上还融合了 OCR 等计算机视觉技术,其文本智能处理技术和商业应用逐渐得到了资本和市场的青睐。

2020 年 5 月份,达观数据宣布新完成 2.7 亿元 B+ 轮融,DeepTech 采访到达观数据董事长兼 CEO 陈运文,进行了一些行业交流。

本土 RPA 赛道投融资升温

陈运文本人是复旦大学计算机系博士,曾历任百度搜索核心技术工程师、腾讯文学高级总监、盛大文学首席数据官等职位,并于 2015 年创办达观数据。回顾公司这些年的发展历程,陈运文表示,人工智能项目成功的关键还是要找对应用场景,让 AI 技术真正能够发挥作用。

以达观数据的文本智能处理技术来讲,它的第一大特点就是接地气,对很多企业来说拿过去直接就能用起来,它可以大幅地让计算机系统代替人去完成日常的办公工作,比如自动汇总材料、自动填表,自动起草一个报告等等,这些工作对于很多岗位可能是每天或者是每周都要做的一些规律性、重复性的工作,现在都可以交给机器人自动去做了。

根据 HFS Research、Gartner 等机构的研究数据显示,2018 年,RPA 全球市场规模为 17.14 亿美元,近三年的年均增速超过 50%,预计到 2022 年,RPA 全球市场规模将达到 43.08 亿美元,其中,2019 年中国 RPA 市场规模是 17 亿元,预计 2022 年将增长到 31 亿元。

国外已有比较成功的商业案例,在 2018 年全球 RPA 市场中,UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、NICE、Pegasystems 等五家企业占据了全球市场份额的 47%,UiPath 目前已是一家估值 70 亿美元的公司,Automation Anywhere 估值也达到 26 亿美元。相比较国外的发展进程,中国 RPA 市场近年来才刚刚起步与渗透,资本助推之下,一批中国本土起家的 RPA 企业正在形成新的市场竞争力。

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图 | 国内重点企业投融资进度

对于当前市场竞争情况,陈运文认为,目前国内 RPA 市场还处于早期发展阶段,相比较计算机视觉和语音技术的大规模商业落地,以智能文本处理技术为核心的整个 RPA 市场发育成熟和爆发期可能还要晚几年。

另外,分析文本的 AI 技术相对来说更难一些(涉及到自然语言处理、理解等),没有当前图像、语音识别技术那么成熟,这也是文本语义理解技术被称为 “人工智能皇冠上的明珠” 的原因。不同场景下的文字表达是人类智慧高度抽象凝练的一种方式,就像浓缩咖啡,能把大量的信息浓缩在短短的几个字中或者用短短一句话来表示,让计算机去用去重新解读这些文字背后的含义,相当于要把咖啡粉再冲泡开来,整个过程是充满挑战的。

“到今天为止,我觉得自然语言处理的技术都还远称不上成熟,仍有很多难题等待突破。国内市场也非常大,涉及到的垂直行业千差万别,所以我觉得虽然同一个赛道里会有很多企业入局,但目前还是一个大家各自充分发展的阶段,还没到市场饱和或存量厮杀的阶段,我觉得谈竞争为时过早。”陈运文说。

AI+RPA 打造行业通用性办公机器人

在国内市场,达观数据较早把 RPA、自然语言处理、知识图谱以及 OCR 光学字符识别等技术衔接到一起开发数字化办公机器人,可为大型企业和政府机构提供机器人流程自动化、文档智能审阅、垂直搜索、智能推荐、客户意见洞察等解决方案,进而在技术和方案方面形成了一定的差异化和壁垒,这是整个行业目前最新的技术趋向,整体的技术方案也具备较强的行业通用性。

陈运文举例,比如企业要做财务报表的自动化审核,就是一个典型场景,现在已可以让计算机像财会人员一样自动去进行财务核算、自动报税、自动填写财务报表等,这个 “财务机器人” 的 RPA 系统,在几乎所有行业里都用得到,包括金融信贷、能源、大型制造业、科技互联网等企业,财务工作的很多流程是类似的。

另外,例如“社保机器人”,机器人每个月底能像 HR 一样去帮员工交社保,交社保是一个非常烦琐的工作,而且全国各省市交社保的规章制度流程还有所不同,对于一个大型企业来说可能在全国多个省市都有分支机构,需要填哪些表单、怎么计算社保比例等等,原先到月底都需要 HR 团队多人忙上好几天才能完成,现在则可以让机器人替代这部分繁琐工作。

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图|达观数据董事长兼 CEO 陈运文

关于商业模式,陈运文表示作为一家纯 ToB 的公司模式其实相对简单,就是通过给客户来提供智能化的软件服务进行收费,收费方式也比较灵活,既有软件 License 授权收费,也有按客户处理的业务规模来收费的方式,也有帮客户部署一整套智能办公机器人的系统来收费的模式,针对不同业态的客户服务方式并不固定,有的可能还需要定制开发。

机器人在效率上无疑是要完胜人类的,但可靠性与工作质量如何保障?在陈运文看来,目前 RPA 类软件更多倾向于机器人和人来互相配合的工作方式,原来人做的工作全部交给计算机,在今天还有些理想化。

更实际的情况是,机器人把一些重复性繁琐性的工作做完以后,如果操作到一些关键性的步骤,还会交给人类做最后的确认。机器人未来可能做 99% 的那些重复性的工作,但是 1% 的最关键的确认或者决策权利还是由人主导,机器人会成为我们工作中的一个非常好的助手,目的并不是去取代人类岗位。

比较目前市面上不同 RPA 机器人之间的先进性程度,陈运文认为主要体现在以下三方面:

1、自动化程度。计算机除了最简单的工作以外,能否深入比较复杂的应用场景,比如在银行,除了一些基础审核的流程,能否做一些贷款的贷款报告写作等工作,包括贷后每个季度的日常管理的这些操作。流程处理的智能化程度,是体现系统先进性的一个方面。

2、文本处理的效果。RPA 在处理复杂文本时需要用到语义理解技术,通俗讲就是计算机能够在多大程度上自动理解文字背后的含义,这其中准确率和召回率都是语义理解效果的参考指标。

3、稳定性和易用性。这些集中在用户体验的层面,目前国内很多 RPA 软件系统还是处在比较初期的摸索状态,产品有很大的改进空间,能够把产品做得更方便易用,能够让使用方觉得配置简单,使用灵活是商业落地的关键。

就目前国内外市场竞争来看,中英文文本理解的天然不同为国内厂商提供了一道护城河,因为中英文本身语言表达的差距非常大,一个能很好处理英文文档的机器人来处理中文,效果会大打折扣,国际头部厂商如果要进入中国落地势必需要走过一个本土化的适应过程,而这个空隙阶段对于国内厂商而言是一个崛起的窗口期,来开发更适合中国人自己用的办公智能机器人。

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图|达观数据自研的“字 - 句 - 篇” 算法模型

放眼这个行业的未来,语言理解模型的创新和突破仍是一个关键的技术变量,例如谷歌 AI 团队在 2018 年发布的 BERT 模型,在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD 中赶超人类,在 11 种不同 NLP 测试中创出了最佳成绩,为自然语言处理技术带来了里程碑式的改变,而随着 5G 时代的到来,对大规模数据的分析挖掘和学习将成为数字化企业的标配,高速网络也将提升各种各样智能化终端 RPA 机器人的执行效率,这些因素都会间接促使 RPA 行业不断进化。

疫情有望激发新一轮市场渗透

2019 年末到 2020 年上半年的新冠疫情蔓延给多数企业的经营造成了消极影响,不过陈运文对接下来的 RPA 行业的发展保持着非常乐观的看法,这是一次展现企业办公机器人优势的大好机会。

疫情对人的影响其实是最大的,很多企业发现在一些突发异常情况下,人员没有到岗很可能就无法正常推进业务流程,比如财务人员因为上不了班,开不了票,做不了结算,不少企业的业务运转一度面临停滞的困局,如果这些工作很多都是由机器人自动化去完成的,那自动化系统可以 24 小时不间断工作,而且能够确保工作结果是稳定可靠的,接下来会有越来越多的企业提高对 RPA 的认知程度和采用意识。

“我们的愿景是想做到中国文本智能处理领域的 NO.1,做业内领先的文本智能处理专家,我们一开始就想得很清楚,所以今天也一直是沿着最初设想的路径在前进,沿着自己坚信的方向去克服困难打磨好产品,我觉得这是创业这些年最大的体会。”陈运文最后说道。

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