RPA  产业与 AI 技术的融合，正在成为行业的新趋势。

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化），即以机器人作为虚拟劳动力，让计算机学习和模仿人类处理任务的步骤，代替人完成重复性的业务操作，实现端到端的流程自动化。

根据全球著名信息技术分析机构 Gartner 发布的 2019 年 Q1 软件市场数据报告中显示，全球软件市场中 RPA 以 75.6% 的增幅速度增长，成为增长速度最快的企业级软件。同时，全球 RPA 市场有望在 2019 年达到 13 亿美元的规模。

另据 KeyBanc Capital Markets 的估计，全球 RPA 市场在 10 年内有望成长到 1000 亿美元。与此同时，麦肯锡估计在 2025 年到来之前，知识相关工作的自动化可能会产生 5.2 万亿至 6.7 万亿美元的潜在经济效应。

但在业界，关于 RPA 一直存在两种相悖的观点：一方认为 RPA 对行业影响深远；另一方认为 RPA 现存短板明显。

不过，早期 RPA 的暗淡时刻已去，换来的是软银集团总裁兼董事长孙正义在大会上的铿锵有力。他曾表示，RPA 是于 AI 之外，另一项帮助世界经济迎来第二次经济大飞跃的技术。按照他所说，RPA 正在被全世界各行各业所应用，并实现业务流程自动化，在为企业节省成本的同时极大的提高工作效率。对此，达观数据创始人兼 CEO 陈运文深表赞同。

AI 激活的蓝海

2019 年，创投领域目睹了中国 RPA 赛道的爆发，和 RPA 融资相关的消息增多。仅在 6 月份，就有三家 RPA 厂商收获源码资本、金沙江创投、明势资本的融资。「实际上，从去年下半年起，中国市场的 RPA 需求开始爆发，并已从大企业蔓延到中小企业」，与 UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere 等海外知名 RPA 产品保持合作的普华永道内部人员向媒体提到。
 

AI 技术的普及和落地，被认为是 RPA 产业的加速器。「如果把 AI 看作大脑，那么 RPA 就是双手」，陈运文比喻说，在人工智能加速落地的当下，只靠大脑，没有双手，很难挖掘出商业价值。
 

基于此，RPA 产业与 AI 技术的融合，正在成为行业的新趋势。达观数据就是这一流派的主张者之一。
 

RPA 不是新鲜概念，脚本自动化技术诞生于十几年以前，而 RPA 这两年才开始在美国流行。横亘在中间的历史鸿沟突然消解的原因，是业内发现，「RPA+AI 技术」的组合，让普通的脚本机器人能够拾起相对复杂的业务工作流程。
 

陈运文判断，RPA 能够蓬勃发展的重要原因之一，得益于人工智能技术取得的突破。「从 AlphaGo 下围棋开始，深度神经网络、人工智能、文本处理、图像处理、语音处理……这些人工智能的技术在过去几年，得到了快速发展；去年 Google 推出了新一代语言处理模型 Bert，让计算机对语言文字的阅读理解能力上了一个大台阶，在很多比赛里已经超过了人类。」
 

另外，全球数字化经济发展至今，企业信息化程度的提高，企业的数字化升级改造为 RPA 大规模部署提供了沃土。越来越多的企业认可用数字化机器人代替人力完成工作的观念。「如果企业都在用纸质办公，审批还要打印出来自己签名的话，那 RPA 还是用不起来的。」
 

除此以外，很多企业有数据孤岛、系统孤岛，很多企业、政府机构里各部门采购的软件系统各不相同，甚至是不同厂商开发的。陈运文介绍，「企业数字化升级改造时，怎样对接和打通各种数据是非常痛苦的事情，我们发现 RPA 是非常好的连接器」。
 

他总结，RPA 早先没有形成风口的原因，一是 AI 技术本身不够成熟，二是企业数字化程度不高。这两点限制因素抑制了 RPA 落地的应用场景。
 

达观数据通过自研 OCR 感知技术与 NLP 认知技术， 突破了传统 RPA 无法处理非结构化数据源的问题，并采用并行和串行并取的方式，实现多任务的并行处理 | 达观数据

从本土到全球

作为处理日常工作流程的工具，RPA 机器人可以相对通俗的理解为，机器人模拟人工敲击键盘和鼠标的操作，代替真人完成「大量重复」和「规则明确」的工作任务。
 

与传统 RPA 不同的是，达观智能 RPA 解决了流程自动化「最后一公里问题」。通过自然语言逻辑分类、自然语言数据提取、识别和深度学习模式预测，达观数据的智能 RPA 产品，把应用场景覆盖面提升了 4 倍。这背后，离不开 AI 能力的加持。
 

「通过集成 RPA 与 AI，我们赋予了机器人学习和思考的能力」，陈运文强调。
 

他表示，通过自研 OCR 感知技术与 NLP 认知技术，达观智能 RPA 突破了传统 RPA 无法处理非结构化数据源的问题，例如图片验证码识别、证件识别、纸质文档识别、合同抽取、财务报表抽取、报告生成等业务需求，延伸了企业自动化链条。
 

「对任何一个业务流程自动化而言，都需要串接许多技术模块。RPA+OCR+NLP 的融合，减少了业务流程中人机交互、人工复核的环节，更全面的满足企业自动化的需求。」陈运文如是说。
 

达观智能 RPA 采用了并行和串行并取的方式，能够实现多任务的并行处理。「我们相信 RPA 机器人未来不是一两个，而是成百上千个。大企业部署这些机器人，会更好地进行复杂任务的调度工作，使得工作不再割裂。」
 

在技术上，达观 RPA 采用 Go 语言开发，这种语言具有天然的跨平台性、分布性和支持并发性，在同一时间，可支持多个任务同时执行，提升机器人运行效率。分布式部署的服务器，确保了任务准确、可靠的执行。
 

举例来说，一个员工在固定时间内仅能处理一项工作，但是 100 名员工就可以分配多种工作，各项任务之间有交叉、承接、互相补位，这就是达观智能 RPA 并发机器人的设计逻辑。「当遇到相对复杂的应用场景时，这些机器人能够更好的协同工作」，陈运文告诉极客公园。
 

「很多人认为 RPA 技术门槛不高」，陈运文的判断是，「要开发出一个真正可靠、可用、像人一样长期稳定运行的系统，需要投入巨大的工程开发量。」
 

第一块是任何高精尖技术，真正能够发挥作用的是在于，真正落地到每个客户的应用场景里，他觉得 RPA 在这方面做得非常好：「无论是达观数据公布的 RPA 案例，还是国外友商的案例，都是非常接地气的。比如帮助银行处理票据，提升了几百倍效率，减轻了人力负担，这些具体的行业应用场景，带来的价值完全可以量化，甚至可以直接估算出 ROI 投入产出比。
 

第二个特点是工程开发量，耗费大量的心血和人力。「任何应用系统开发要有水滴石穿的精神，不断打磨产品才能够真正应用起来」，陈运文感慨，RPA 在工程方面的工作量非常繁重，每一个功能点的设计都需要写非常多代码，用户才能轻松便捷地自动化处理各种类型文档，完成改查审阅等各种操作。
 

文本自动化处理是达观数据的技术优势。除此之外，达观数据也是国内最早把 Bert 模型应用到中文处理过程中的企业。结合中文的语言特点，达观数据又加入了很多中文语言模型和特有的算法技术，使其在文本处理在中文领域的效果得到飞跃。
 

「传统的 RPA 工具仅解决了 20% 的工作，未来的 RPA 要解决 80% 的工作」，陈运文说，随着达观数据在 NLP、OCR 能力的升级，下一阶段的目标是把日常工作流程的 50% 实现自动化，承担起越来越多复杂程度偏高的工作。他还透露，目前机器人的处理效率是普通员工 30 倍以上，成本仅占四分之一。「这样的 ROI 无疑是性价比极高的。」
 

陈运文补充说，从 20% 提升至 50%，具备的是文本初期的阅读、理解、分析、判断的能力，而从 50% 做到 80%，就需要积累丰富的行业知识。「比如在医疗行业，让计算机处理医院的病例，需要在文本阅读理解的基础能力之上，建立医疗行业领域的知识图谱，才能把病例文本自动分析做好。」
 

知识图谱是未来的重要发展方向之一。据了解，达观数据和复旦大学的有关专家，联合成立了知识图谱专项课题组，推进知识图谱技术领域的建设。
 

数据方面，达观数据组建了文本标注团队，通过标注大量的文本数据，教会计算机去学习复杂的行业知识。数据来源一部分是从互联网采集大量的文本数据，尤其是汉语语言文字数据；另外一部分是行业合作伙伴提供的专业文书，比如金融行业的招股说明书、债券说明书，法律行业的司法裁判文书，财税领域的各种财务报告等等。
 

陈运文表示，在中文的应用场景里，达观智能 RPA 对中文资料的处理，已经形成了自有的技术优势。「处理准确率更高、效果更优，是我们的特长。」因此，他相信在中国广阔的市场里，达观的 RPA 未来是可以和国外同行同台竞技的。
 

「我们首先会稳扎稳打中国市场，但未来我们也一定愿意考虑『走出去』，把我们的技术服务给中国企业和海外企业，服务汉语或东亚语言甚至全球其他语言。」具体动作上，达观数据目前已经与上海交通大学外国语学院成立了多语言联合实验室，探索汉语以外的多国语言的自动化处理技术。
 

谈及与国内巨头间的竞争优势，陈运文以阿里云平台的 RPA 为例，他首先肯定了阿里在电商方面，为卖家提供的自动化服务。但电商供应链是其重要的客户群体之一，陈运文认为达观数据面向的客户群体更为开阔。
 

另外，团队也借鉴了阿里云做 RPA 的思维和经验。不过，二者的最大区别是在于，达观 RPA 结合了自主研发的 AI 平台，且考虑到跨平台的兼容性，机器人可以在 mac、Linux、Windows 和国产 OS 任一系统上部署运行，这是其具备的独特优势。
 

销售方面，达观 PRA 的付费方式比较灵活，既可以采用国外同行采用的按年付费的方式，也提供了整套解决方案一次性交付的方式，同时还提供了云服务的方式。
 

据了解，达观数据在近 4 年发展过程中，在上海、北京、成都、深圳、西安等地都建立了完善的商务拓展团队；另一方面，达观数据也在与四大会计事务所等行业伙伴共同搭建中国 RPA 生态，拓展更多商务渠道。「和国内老牌厂商相比，虽然我们进场比他们晚一两年，但是我们一开始设置的起点比较高，也借鉴学习了海外同行的产品研发和行业落地经验，虽然可能晚到了一年，但是我们有自己的后发优势。」
 

在 RPA 市场呈爆发之势下，有人预测，2019 年国内会涌现上千家 RPA 公司。但陈运文觉得，RPA 的爆发阶段与 AI 淘金热如出一辙：「 或许，任何企业都可以给自己贴上 AI 或 RPA 的标签，但关键是能否有实力开发出一个真正好用的 RPA 产品，或真正可交付的机器人系统。」
 

去年 11 月，达观数据宣布获得由宽带旗下基金晨山资本领投的 1.6 亿元 B 轮融资，刷新了中国自然语言理解领域的融资记录，成为语义识别领域融资额最高的企业之一。更早前，达观数据也接捧过真格基金和软银赛富等投资人的橄榄枝。陈运文透露，公司正在考虑接下来的新一轮融资计划，让企业留有更充裕的资金，用于核心技术研发和生态建设，确保在未来 RPA 市场的竞争中占据更好的位置。

题图来源：视觉中国


 

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