近日，国外RPA企业FortressIQ宣布获得B轮3000万美元融资。此轮融资由微软旗下的风险基金M12和老虎全球管理基金领投。

资料显示FortressIQ创立于2017年，联合创始人兼首席执行官Pankaj Chowdhry曾是知名BPO（业务流程外包）公司Genpact的AI部门主管。

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正是因为在Genpact的工作经历，让Pankaj看到了RPA行业的商机并创立了FortressIQ。

FortressIQ的产品主打RPA+AI的模式，通过将RPA与计算机视觉、机器学习、深度学习、自然语言处理和光学字符识别等AI技术相结合，来帮助组织处理更繁琐、复杂的非结构化业务流程。

适用的行业包括，金融、零售、制造、物流和医疗保健等。FortressIQ表示，这些AI技术在处理自动化业务过程中，主要有以下优点：

计算机视觉：计算机视觉为计算机提供了对数字图像和视频的高级理解的能力，因此计算机可以根据生成的图像集识别并做出决策。该技术已经发展为包括面部识别和识别交通信号，停车标志和行人等物体。

汽车工业中使用计算机视觉来创建防碰撞检测技术，以提高车辆安全性。通过增强对MRI，X射线和其他扫描图像的检测，在医疗保健中也很受欢迎，可以改善对患者的诊断。在财务部门，它可以快速识别和处理发票，提高整个业务流程的处理效率。

机器学习：机器学习技术可以快速地从大量数据中进行推断，而如果人类执行相同的任务，则可能要花费数百个小时。因此，机器学习无需进行显式编程即可进行数据预测。

组织可以使用机器学习来完成任何事情的预测，例如，广告公司通过机器学习从Google，Twitter和Facebook等公司收集的汇总用户数据，来向更有可能购买产品的用户投放针对性广告。

信用卡公司可以使用机器学习来快速处理数千个应用程序，并监视用户的购买和付款历史记录，以提供诸如信用额度提高的功能。

深度学习：深度学习技术是机器学习的一部分，它使用算法以有监督或无监督的方式进行学习。例如，它可用于对大型数据集进行分类或识别和分析该数据中的模式。然后，使用这些模式来预测可能的结果。

在业务中，这通常称为“预测分析”。简而言之，深度学习用更多的数据驱动型决策取代了传统的直观决策。

在供应链方案中，深度学习可用于减少产品建模方案的数量，并将精力集中在那些将带来最大收益的模型上。

自然语言处理：自然语言处理是计算机程序理解文本的能力。生成文本时，计算机将使用旨在提取与短语和句子相关的含义的算法，然后从中收集必要的数据。

当启动大型社交媒体营销活动时，可以使用自然语言处理来实时跟踪趋势和客户的脉搏，并且可以直接解决营销活动的互动并对其进行个性化设置，这是成功进行品牌营销的关键要素。

Pankaj表示，微软之所以成为FortressIQ主要投资者之一，是因为在2019年11月份时二者便进行了技术合作，随后在今年4月份时再次进行合作。

FortressIQ主要为微软的RPA产品Power Automate提供AI服务，能够在Power Automate的300多种基于API不同连接器之间进行混合和匹配，并将它们与屏幕自动化结合在一起，从而帮助组织快速实现业务流程自动化。

这种基于AI、API和UI的自动化流程，对于拥有数千个应用程序进行管理和优化的组织而言显得至关重要。

M12执行董事Tamara Steffens说：“很高兴FortressIQ成为M12投资产品之一。面对爆炸性的数据增长，机器人流程自动化对于组织扩展和竞争能力越来越重要。

FortressIQ能够帮助企业快速识别效率低下的业务流程并将其实现自动化，以改善员工的体验和工作效率。”

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