专访实在智能创始人--孙林君:AI前台+数据中台+RPA后台,打造最懂用户的智能自动化产品

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从2015年的初露锋芒到2018年的飞速发展,再到2020年的遍地开花。RPA(机器人流程自动化)这条创业赛道似乎跑出了“博尔特”般速度,成为全球企业软件领域中增长最快的细分市场。

 

根据Gartner最新发布的RPA市场调查报告显示,2020年RPA市场将达到15.8亿美元,同比增长11.9%;预计到2021年,RPA市场将达到18.9亿美元,比2020年增长19.5%。随着组织数字化转型进程的深入,预计未来几年,RPA市场将继续保持双位数的增长率。

 

「实在智能」联合创始人,前阿里巴巴资深算法专家(P9)--孙林君

 

由于组织对非结构化数据业务实现自动化的需求越发旺盛,RPA+AI成为了主流发展趋势。近日,国内智能RPA厂商「实在智能」联合创始人,前阿里巴巴资深算法专家(P9)--孙林君接受了RPA中国的专访,就AI如何赋能RPA实现非结构化数据业务场景落地,国内RPA生态建设以及未来发展趋势等进行了深入分享。

 

以下是此次访谈内容:

 

RPA中国:请先介绍一下「实在智能」的创建背景,以及发展历程中经历的各个阶段标志性事件。

 

孙林君:「实在智能」创立于2018年7月,主创成员来自阿里巴巴、中国电信、百度、腾讯等互联网一线大厂。我本身就是做AI技术出身,所以「实在智能」是一个技术基因很强的团队。

 

团队仅成立25天便获得了中国工程院--陈纯院士、国内顶级VC“君联资本”的种子轮和天使轮数千万融资。在今年9月初,又获得松禾资本和赛智伯乐领投的近1亿元的融资。

 

进入RPA这个创业赛道,是因为之前在阿里巴巴智能决策部门积累了丰厚的智能自动化经验。例如,阿里巴巴的客户维权部门就是通过RPA+AI实现了多数流程的自动化,从而节省了上千人力资源和成本支出。所以,「实在智能」对于RPA行业来说是一个刚入行的“新兵”,但是我是一个自动化“老兵”。

 

其实,RPA这项技术已经存在十几年了,之所以从2016年开始升温引起众多行业的关注,主要得益于AI技术的飞速发展,如OCR(光学字符识别)、NLP(自然语言处理)、ML(机器学习)与RPA相结合使用,这使得自动化的范围得到了前所未有的扩展,并且数据处理的效率和准确性有了很大的提升。

 

RPA就像一个四肢发达的“搬运工”,而AI就是其大脑,一个有身体有思想的智能机器人将赋能企业智能化的能力,从而打造一批强大、高效的“数字化员工”队伍。

 

RPA中国:「实在智能」各个产品线以及定位是什么?

 

孙林君:「实在智能」的产品以RPA+AI为主打,由算法云脑(Z-Brain)、机器人工厂(Z-Factory)、中枢控制台(Z-Commander)、终端机器人(Z-Robot)四部分组成,其中终端机器人(Z-Robot)可单独使用,也可结合企业所需嵌入某流程中使用。

 

  • 机器人工厂:主要用来设计业务自动化流程,支持可视化拖拽操作。为了帮助用户快速上手RPA,已经内置了众多行业通用的自动化模板可直接拿来使用,所以,即便是没有任何编程经验的业务人员也可以使用RPA。

     

  • 中枢控制台:可统计机器人的应用及启动次数,以及查看机器人的运行时间和状态。

     

  • 终端机器人:负责执行自动化任务的机器人,涵盖银行、政务、保险、物流和制造等多个业务场景。

 

 

与同行产品不同的是「实在智能」提出了“云脑”的产品理念。顾名思义,云脑就是为用户提供各种AI能力以及各种训练成熟的数据模型,达到开箱即用的目的,免去大量人力、财力的消耗。其中,“云脑”由监控引擎、决策引擎、运筹引擎、控制引擎四部分组成,可实现对RPA机器人的流程设计、自动化运行和后期维护全程智能控制

 

RPA中国:对比各主流厂商的产品,实在智能的数字员工有哪些特有的优势?有哪些独特的产品设计理念和特色功能?

 

孙林君:在RPA层面各家厂商的产品几乎差不多,都是通过C#、Python、Java等语言开发而成。所以,产品差异化主要体现在AI这块。

 

「实在智能」所提出的“云脑”概念就是帮助用户免去AI部署和数据模型的训练烦恼,将AI技术通过RPA这个媒介快速实现场景化落地,使非结构化数据业务也能实现自动化的目的。

 

RPA中国:目前常见的RPA产品皆在微软WF的开源架构基础上进行开发并扩展其功能,「实在智能」数字员工的技术架构是什么样?从技术角度来说有哪些特点?

 

孙林君:虽然市面上很多RPA产品都是在WorkflowFoundation基础之上进行二次开发,这样确实可以节省很多开发时间和减少开发成本。但是,我们发现WorkflowFoundation有一个很大的缺点,当执行非常长的自动化流程时,由于可视化嵌套模式会使用户弄不清整体任务逻辑很容易造成混乱,无法满足用户复杂业务自动化的需求。

 

针对以上不足,「实在智能开发了自己的引擎,当业务失败时可以很清晰的跳到响应的模块并快速找到问题所在,同时在底层技术架构上实现安全可控。

 

RPA中国:如何看待未来RPA+AI的融合发展?实在智能未来在AI方向的布局计划?

 

孙林君:正如我前面所说,RPA能在全球范围内迅速走红获得各个行业的关注,AI起到了助推器的作用;同时企业通过RPA也打开了AI这扇“智能大门”,可以说二者是相辅相成天生的一对。例如,企业想应用AI技术,需要招聘大量的人工智能人才,需要耗费巨资购买运行环境,这对于普及AI技术造成了很大的阻力。

 

但如果将诸多主流AI技术,如OCR、NLP、ML封装在RPA内以插件的形式存在,那么用户使用起来就非常便捷达到开箱即用。并且AI的识别能力、提取能力和转换能力是可以渗透到各个行业中,可以将很多非结构化数据转换成结构化数据,然后再交给RPA进行自动化处理。

 

在AI技术层面,「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法,可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练,从而达到最符合用户业务需求的数据模型;通常数据训练周期在1——30天左右,训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。

 

简单来说,「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景(如发票提取、语音文本转换等)的自动化,RPA只是一个载体。所以,未来RPA的发展一定是以AI为主,通过AI来打造产品差异化和竞争力。

 

RPA中国:前不久实在智能的「AI+RPA」数字政务解决方案获第九届中国双创大赛浙江赛区第一名,在数字政务业务场景实在智能有哪些独特的优势?以及具体的的客户案例?

 

孙林君:「实在智能」能获得双创大赛的认可,完全是因为在AI落地场景方面积累了大量经验和成功案例。例如,在政府数字业务场景中有一个痛点,发布的各项政策无法及时匹配发送至相应的企业手中,以及企业在获得相关数据之后如何快速找到相关政策,这种信息不对称造成了业务上的低效,同时浪费了政府和企业大量宝贵时间。

 

针对这个需求「实在智能」推出了一款“政策推理图谱”的创新产品,目前市场上还没有出现相同的竞品。这款产品的技术逻辑是,只需要少量的交互便能找到最佳推送路径,将政策信息准确无误的发送至企业手中。

 

在这款产品中AI技术成为了最重要的一部分,而RPA只是充当“搬运工”的作用将数据搬运到数据中台。所以,「实在智能」提出了 “AI前台+数据中台+RPA后台”的智能自动化解决方案,在落地方面获得了很好的反响,已被广泛应用于衢州、丽水、上海等多个地区

 

RPA中国:根据以往的经验,您认为目前客户应用RPA的最大的门槛是什么?应当如何解决这些问题?

 

孙林君:从用户角度来看,应用RPA的最大门槛是在业务逻辑的分析以及自动化机会的发现。在「实在智能」做项目实施时就需要耗费大量时间与用户进行沟通,来确认实现自动化的业务流程。

 

但到项目交付时,会发现无法满足用户的自动化条件,例如流程的步骤,处理的业务逻辑等。所以,前期项目沟通会造成了很大的困扰。想解决这个问题就需要厂商在与用户沟通方面做足功课,真正的了解他们意图,避免出现很多无用的需求。

 

RPA中国:在商业拓展和合作伙伴拓展方面,实在智能有哪些策略和计划?

 

孙林君:在商业拓展方面,「实在智能」拥有独自的销售团队、实施团队、产品代理商和战略伙伴,例如信息咨询公司、软件销售公司等,共同深耕RPA市场。

 

未来,「实在智能」主要还是以代理商和合作伙伴为主,这将为我们提供广阔的市场上升空间。「实在智能」还将定期的举办线下合作伙伴大会,也为用户提供一个面对面的交流机会。

 

RPA中国:如何看待RPA SaaS化?未来RPA 发展有哪些机遇和挑战?实在智能的重点将放在哪些方向?

 

孙林君:SaaS是RPA其中的一个发展方向,可以有效降低用户的应用成本。例如,如果用RPA来执行报税这个业务,全国只需要30多个模板即可(以省为单位)。然后各省根据自身的模板发放至各个市、县进行复制即可。在这种情况下,RPA就非常适合SaaS化。

 

但有的业务场景比较特殊,例如,金融行业的数据对保密性要求非常高这样就不适合SaaS,只能使用根据用户的实际需求进行私有化定制

 

随着RPA的影响力和关注度不断提升,进入的厂家将越来越多,并且RPA这个行业的门槛不高,未来这个行业肯定会变成“红海”。但是,想深耕做好这个行业,应该以AI技术为突破口来打造过硬的产品竞争力。

 

RPA中国:现在多数RPA项目都是由上而下的应用策略,未来有没有可能由下而上。如何看待“数字员工”这个概念?

 

孙林君:由上而下的应用策略,说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用,可有效的通过RPA实现数字化转型;由下而上则说明实际需求是存在的,这两者需求普遍是共同存在的。

 

因此,只有刚需自动化的存在,才会进一步激发RPA市场的发展,并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用,但随着AI技术不断迭代变的越来越智能,将会在更多的业务场景看到RPA的身影。

 

从「实在智能」的实际项目来看,组织中大概将近30%的业务可以实现自动化。2012年左右,阿里巴巴通过一些脚本将一些重复业务实现自动化,尤其是在客户服务方面获得了巨大成功节省了几百人的人力资源。但是我们发现,没有AI加持的RPA处理范围受到了很大限制,无法进一步突破其处理能力。

 

于是在2016年时阿里巴巴又推出了带AI能力的自动化产品,进一步优化自动化范围和效果,节省了上千人的人力资源,最终做到了99%业务场景覆盖。

 

未来RPA不会完全将某个业务实现自动化,它可以创建一种“人机协作”的工作模式,由RPA来完成底层简单的工作,再由人来完成决策方面的内容。所以,RPA将成为未来数字化办公不可缺少的工具。

 

RPA中国:与北美、欧洲等地区相比,亚太地区组织对RPA的应用较晚但发展迅速,国内跟国外发展的主要差距在哪里?

 

孙林君:在RPA产品层面,国外几大厂商确实比较成熟,毕竟他们已经有了很多的技术迭代和项目经验。但是在AI应用方面,中国是完全不落后甚至是领先他们的。

 

尤其是在疫情期间,中国对大数据的运用、对AI的运用让我们看到了技术的强大,帮助抗疫人员节省了大量宝贵时间。此外,国外AI技术对中文的识别一直存在缺陷,无法完美准确的提取数据,这也是他们多年没有解决的痛点。

 

正如我前面所说,未来RPA厂商之间的竞争将落在AI身上,谁可以提供最准确、最高效、最符合用户需求的人工智能技术,那么就能赢得用户的信任,赢得市场

 

RPA中国:实在智能下一阶段的目标是什么?有什么样的行动?

 

孙林君:市场拓展和产品打磨将是「实在智能」的两个发展重点。产品方面,将进一步围绕AI技术进行不同场景的赋能,打造更多业内唯一的创新技术,帮助用户将更多的非结构化数据业务实现自动化。

 

市场方面,将在更多的地区建立销售团队和合作伙伴生态,大概用1——2年的时间将营收提升至业内TOP3。我们也有信心以技术为基石,以用户需求为出发点,实现快速发展成为RPA行业的领军企业。

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