微软亚洲研究院洪小文、张益肇对话来也科技：不止RPA+AI，还有RPA+Data--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

来源 / 来也（ID：laiye_bot）

作者 / MSRA

机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA)，是一种预先设定的程序,它通过模拟并且增强人与计算机的交互过程,将基于规则的常规操作自动化,例如读取邮件、对账汇总、检查文件、生成文件和报告等枯燥、重复、标准化的工作,都可以让RPA机器人代为完成。

由来也科技、人民日报海外网联合电子政务理事会起草的《新智能•新效率,智慧中国机器人流程自动化(RPA)应用指南》即将发布。

继2019年11月19日“ RPA应用指南专家研讨会·财税专场 ”，2019年12月18日“ RPA应用指南专家研讨会·投资人专场 ”举办后，再次迎来“RPA应用指南专家研讨会·MSRA专场”。

2020年1月16日，微软亚洲研究院院长洪小文、副院长张益肇访问来也科技北京办公室，与来也科技董事长兼CEO汪冠春、联席CEO兼总裁李玮、CTO胡一川、高级副总裁褚瑞等，就RPA和AI如何结合以及落地，自动化流程发现等议题进行讨论交流。

微软亚洲研究院院长洪小文、副院长张益肇访问来也科技

本次“RPA应用指南专家研讨会”由胡一川主持，主要议题如下：

话题1：RPA+AI如何结合落地？

将AI打包成“傻瓜相机”

话题2:人机协同+流程发现

人类劳动力依旧需要尊重

话题3：RPA+Data

RPA的下一个路径

以下为研讨会精彩观点摘要：

一、RPA+AI如何结合落地？

RPA是自动化，AI是智能化，二者具有天然的亲近性,他们的关系犹如人类的双手和大脑。可是，如何把AI技术与RPA实现了真正意义上的结合？

对此，胡一川认为，RPA和AI结合的三大类的场景：第一类，把AI的能力作为RPA能够使用的技能，例如OCR或者NLP；第二类，把人机交互、智能对话、语音对话作为RPA前置的一个人机交互界面；第三类，在如何更高效地设计RPA方面，用机器去辅助人，去发现一些能够自动化的流程。

洪小文院长用OCR举例：其实那些功能叫不叫AI都不重要，OCR就是傻瓜式使用，你给我一张图片，我返回给你文字就可以了。它叫AI也好,不叫AI也好，你只要告诉我这个功能干什么（功能描述）？能出什么（对外接口）？同样的，从自然语言中抽取信息，变成各个领域的一些名词，那个功能也应该做成越傻瓜越好。傻瓜相机任何人都会用，如果你们能够把AI能力包装成任何人都能用，到那个地步你们就能解决很多事情。

RPA+AI的结合，应该是弱耦合 。张益肇表示，针对第一种应用场景（把AI的能力作为RPA能够使用的技能），RPA和AI之间，进行软件设计的时候，应该做到弱耦合。RPA+AI有很多意义，RPA要去连接很多不同的程序，如果某些程序是AI，你只要联上来，只要它的接口不改，遇到能力升级或者模型更新之类的，用户就能拿到更好的版本，对于RPA而言应该不需要做任何事情。如果接口改了，那么RPA是需要重新做的。这个角度比较直接：AI只是RPA里面接的这些不同的应用里面其中一个应用，其中一个环节，不管是OCR，或者自然语言抽取出实体等，都是这样。比如说OCR，OCR在云上面也有，OCR通过不停地更新数据，后面的模型也会相应更新，我们只需要每过一段时间下载一些新模型，更新一下就好了。

二、人机协同与流程发现

尽管RPA+AI能够运用的场景十分广泛，但是仍不能替代人类劳动力。

李玮说到，我们早期和企业提起RPA的时候，企业负责人第一反应就是这个东西是不是要把人替代掉？其实现在的人工智能技术还没法完全替代一个活人，RPA机器人其实就是一个智能助手，它只能干那些重复性的、协作性的事情，但是这些事情在办公室中又经常发生。所以说人机协同是RPA最需要理解的一个重要概念。

洪小文院长认为，有一个场景，可能不一定叫AI，它跟人类智能（human intelligence）有关。直观的说，就是把整个项目全部外包给别人，这里面不仅有AI，还有人。相当于有一个外包服务，外包怎么做你不需要管，但可以达到你要的效果，这里面必须有人的参与。如果全部被自动化，客户会说你直接卖我软件就好了。没有自动化的地方，里面一定有人，人接进去协同工作。说实在的，最后卖的是全盘的外包服务还是人机交互？很难切分。

在RPA+AI中，流程发现工具能够有效帮助企业发现重复性高的工作，从而部署RPA机器人。同时，也要看到人类思维和行为的复杂性，流程发现工具依旧无法全部替代人类劳动力。

洪小文院长提出一个问题：在流程自动发现的过程中，如果只是跟机器打交道，可以用流程将它们连起来。但是如果有超出系统边界之外的操作，流程自动发现是发现不了的。可能打了一个电话，或者出去找了某个人呢，这个流程发现是没有办法做的，AI也没有用。因为这些是人跟人对接的。流程发现在学术界叫做program synthesis，就是说自动产生pragram，program synthesis就跟我们讲的流程发现一模一样。

即使做出流程发现来了，怎么样可视化，也是值得思考的问题。洪小文院长认为，因为流程发现不会百分之百正确，那么，在不是百分之百正确的时候，人如何进行干预？如果所有问题都由技术来解决，这是不可能的。因为目前机器不可能知道人的脑袋里想什么，所谓的人机协同就需要提供一种途径，将人的知识，人的判断输入到流程中去，运行到某个时候，弹出一个界面，用比较规范的语言，将用户的判断和抉择告诉机器。包括如何调试这个流程，如何追踪这个流程是否正确，这个更重要，知道哪里有没有错，有错我还可以改过来。

三、RPA+Data

大数据时代下，从大数据中分析和挖掘的过程是RPA非常宝贵的一个过程，因为它可以提供分析能力来检查不同数据系统中的数据。借助于RPA的自动化和来自大数据的洞察力，公司有可能将数据和行动结合起来。

“这是一项新的技术，叫RPA+Data。”洪小文院长说到，今天所有RPA做的这些工作，用户能够直接看到数据是很有限的，因为人的眼睛实在是很有限，这个时候，RPA+Data（RPA数据可视化）其实可能是一个很好的结合。什么意思呢？简单来说就是给出报表。可视化的东西就是看清大数据。数据很大，人是不可能看得到那么大那么全，但如果每次只是需要看某些固定地方的数据，那么就可以用RPA自动化，或者写一些SQL脚本来完成这项工作，固定去产生一些报表，尤其是在找数据的错误或者说数据违规的时候，特别有用。这个跟RPA+AI不太一样，可以单独拿出来讲。

褚瑞表示，洪院长的重要讲话为我们开拓了RPA+AI的新思路，用RPA获得原本分散的数据，并用AI技术对数据进行整合、交叉验证、可视化展示等。和已有的数据仓库+BI等技术相比，这种思路是一种很好的补充，RPA获得的数据虽然零散，但这种位于边缘的数据在整合后常常能发挥以小博大的价值，AI则大大增强了数据处理的深度。实际上我们前段时间为某个大型零售企业做的RPA+AI自动匹配和修正小票金额和POS系统金额的机器人，就起到了类似的作用。当时我们只用了简单的决策树来进行数据修正，就收到了较好的效果。

汪冠春补充说，RPA机器人一定程度上可以解决数据隐私和分散的问题。有些敏感数据不放心让人去接触，但是可以交给RPA机器人按特定规则去获取和使用。有些情况大规模数据集必须分块以适应人类的记忆和处理能力，但是用RPA机器人就可以集中处理。这些都是RPA来替代人做的一些事情。

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