近日，全球RPA领导者UiPath宣布收购英国NLP企业Re:infer，双方没有透露此次交易金额和条款。但UiPath会在接下来的“UiPath FORWARD 5”大会上，公布与Re:infer的功能集成情况。

Re:infer是一家通过NLP技术提供通信挖掘（Communications Mining）的企业。根据Re:infer在官方博客的说法，通信挖掘的技术原理是通过NLP将通信消息转化为结构化数据，例如，通信的内容、频率、环境等，再通过智能挖掘分析数据提供业务流程视图，识别通信业务上的弊端和失败原因。因此，通信挖掘也是对话式智能自动化平台必备技术之一。

通信挖掘主要应用于通信领域，客户服务中心，电话服务中心、在线交流、社交媒体等，这些领域皆是应用智能RPA的巨大潜在客户群体。例如，德意志银行在通信挖掘助力下，大幅度提升邮件、电话、即时聊天等业务流程效率，并提供更细致的个性化服务。

此前，UiPath通过收购和自研的方式使其自动化产品具备流程挖掘、任务挖掘的能力，此次通过收购Re:infer补齐通信挖掘能力，三大挖掘能力齐聚将为用户提供更智能、透视、高效的覆盖范围更广的超自动化服务。

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什么是通信挖掘

你可能听说过流程挖掘、任务挖掘，相信多数人应该是第一次听说通信挖掘。

通信挖掘英文全称为Communications Mining，主要通过NLP（自然语言处理）将通信业务流程中的非结构化数据转化为结构数据，然后再通过机器学习、AI对数据进行建模、分析，为客户提供可视化数据见解，从而优化整个通信业务的工作效率。

通信挖掘对CRM、ERP系统中的电子邮件、票据、即时消息等具有强大的洞察能力，通过透视端到端业务流程，帮助客户找出业务效率低下的原因。

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通信挖掘有哪些好处

通信挖掘是构建数据驱动企业和分析通信业务流程的关键技术之一，有助于改进通信业务的效率。

提升自动化机会：通信挖掘可以发现隐藏在非结构化数据业务中的自动化机会。

节约成本：通信挖掘加快、优化了通信业务流程，全面减少处理时间和成本。

合规性：通信挖掘可以洞察企业沟通渠道中潜在的风险，使业务流程更加合规性。

数据驱动业务：通信挖掘可以让管理者全面了解通信渠道和流程给出可视化建议，以识别效率低下、存在错误的业务流程。

提升员工敬业度：通信挖掘与智能自动化搭配，可以极大减少员工处理电子邮件、其他消息的时间，使员工将精力放在商业价值更高的业务上。

改进客服体验：传统机器人客服只能进行生硬、枯燥的问答，在通信挖掘帮助下可以深度了解客户的需求，并提供个性化服务。

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通信挖掘与流程挖掘、任务挖掘有什么不同

流程挖掘、任务挖掘、通信挖掘是三项技术互补，但用途、功能各不相同的工具。

流程挖掘和任务挖掘主要依靠结构化数据，来分析和监控业务流程。流程挖掘是从组织的系统日志数据中进行分析，以实时监控业务流程。任务挖掘通过捕获用户交互数据，例如，鼠标在桌面上的点击频率，以帮助组织了解员工是如何完成工作的。

通信挖掘主要对非结构化数据业务进行分析，例如，电子邮件、服务请求和实时通话等。可以从纯粹的会话业务中提取有效见解，实时监控业务流程。而流程挖掘和任务挖掘都无法做到这一点。

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关于Re:infer

资料显示，Re:infer创立于2015年，总部位于英国伦敦，由三名伦敦大学人工智能研究中心的Ed Challis博士、David Barber教授和Marius Cobzarenco联合创立。2017年，Re:infer在世界人工智能峰会上斩获“最佳人工智能初创公司”大奖，并在ISG自动化峰会上获得最佳创新奖。

2018年，Re:infer完成350万美元种子轮融资，并在生成环境中读取并处理2000万条信息。2019年成为英国政府认可的AI创新公司。2020年，Re:infer完成450万美元融资，并在生成环境中读取并处理1亿条信息。2021年，Re:infer被Gartner评为为对话AI和自然语言技术领域的知名供应商。2022年8月，Re:infer被全球RPA领导者UiPath收购。

产品方面，Re:infer除了提供通信挖掘产品之外，还提供RPA连接器和自动模型验证来实现端到端自动化。