打造更懂中国企业的RPA | RPA中国专访达观数据创始人陈运文--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

在2019年全球经济坏境下行、科技行业集体寒冬的情况下，RPA（机器人流程自动化）的出现，仿佛是一盏照亮整个寂静夜空的指路明灯。这个蛰伏了十几年的行业突然在今年开启了“暴走模式”，RPA赛道的增长速度之快令人瞠目结舌，2019年更是被称为“RPA元年”。

从年初到目前为止，全球有10多家RPA厂商共获得8亿美元以上的融资。其中RPA领域的头部玩家UiPath更以70亿美金的估值，拿到了D轮5.68亿美元融资，一举成为全球估值最高的RPA企业。而Blue Prism则早在2016年便在英国成功上市，Automation Anywhere得到了日本软银集团的支持获得了3亿美元的融资，并且得到孙正义先生的高度肯定，为其举办的活动站台助威。

虽然国内的RPA行业也在迅速升温，但是相比国外的三大巨头还有一定的差距。近日，RPA中国采访了达观数据的创始人兼CEO陈运文博士，与他详谈达观数据是如何打造更懂中文的RPA，以及如何看待中国RPA行业的发展趋势。

达观数据创始人兼CEO陈运文

以下是RPA中国和达观数据创始人兼CEO陈运文的访谈，经RPA中国的编辑整理：

RPA中国：请您向我们先介绍一下达观数据

陈运文：达观数据成立于2015年5月，是国内首家将 RPA引入到文字自动处理的企业。作为全球领先的文本智能处理专家，我们的核心团队由来自腾讯、盛大、百度、阿里等知名企业的高管和技术专家组成。目前除了RPA之外，达观在大数据方面也有不错的成绩，已经为华为、招商银行、中兴等大型企业提供了知识管理、文档智能审阅和个性化推荐服务。

RPA中国：什么是文本智能处理？

陈运文：文本处理：形象来说就是从A资料中提取有用的信息，将这些有用的信息生成我们想要的样子，形成B资料，也就是信息处理的过程。

智能处理：就是上述整个流程几乎不需要人工参与。

用银行开户的例子来看，几年前，我们去银行开户需要排长队，等待银行工作人员一个个地进行纯手工开户，工作人员的操作就是将提供的信息（eg.身份证、手机号、签名等）汇入电脑系统。而如今，已可实现全自动开户。

RPA中国：目前国内哪些行业应用RPA比较多？

陈运文：其实RPA的应用范围还是很广泛的，但就业务量和使用频率来看是金融行业。因为银行每天有大量的财务数据需要处理，如：财务数据的核对、录入、监管报送、数据备份等流程都非常的繁琐。我们都知道金融行业对数据的要求是非常严谨的，可能一个小数点就关系上千万的折损。而目前银行完成这些流程多数情况下还是靠人工在操作，需要在不同的系统之间进行切换来处理数据，不仅效率低而且极易出现人为错误。

达观数据的一个银行客户在使用RPA之后，可以将开户、审计、外汇这些业务流程完全实现自动化并且保证处理结果100%正确。

而在这个自动化的过程中，非结构化数据处理方面就需要AI的协助。

读懂提供的信息→AI（NLP/OCR）

抓取所需要的信息→RPA

将所需要的信息填写在恰当的位置→RPA

这就会涉及到一个训练AI的过程，根据我们多年积累和客户所提供的数据，可以完美地训练AI并达到客户需求的效果。

RPA中国：达观数据RPA与其他厂商相比有哪些优势？

陈运文：达观是一个技术基因很强的公司，因为我本身也是做技术开发出身，所以AI领域一直也是达观的强项。达观的智能RPA采用的是“RPA+AI”模式，结合两者的易用性与准确率，通过自然语言数据提取、识别和深度学习模式预测，将RPA的应用场景覆盖率提升到80%以上，从而更好地解决传统RPA无法处理的非结构化数据问题。

尤其是在处理中文文档方面，达观自主研发的NLP系统经过众多央企、四大银行多年的使用验证，其可用性和准确率得到了高度认可。虽然其他RPA公司也会采取NLP模块来做文本处理，但如果在调用国外第三方NLP模块时，由于部分原因识别中文信息不理想，则RPA的效率会大打折扣。所以达观数据自主研发的RPA更符合中国企业的需求，在数据提取、识别、处理方面也更加优秀。

此外，达观数据的智能RPA已具备强大的语义分析能力，达观智能RPA集成了自主研发的文档智能审阅系统，它的功能主要用来：信息智能抽取、文档智能比对、风险智能审核、文档智能纠错等。当我们需要判断那些需要人为审阅的数据时，如比对账目信息，查看提取的数据是否准确等，就可以通过这个平台完美的替代人力。用户通过这些强大的AI语义分析功能，可将那些非结构化文档完美的进行提取和处理。

同时达观RPA支持跨平台部署，适用Linux、Windows、Mac、国产OS等操作系统，并支持无人值守、有人值守和人机交互等多个工作模式。

RPA中国：如何看待RPA与IPA之间的区别？

陈运文：RPA英文全称为Robotic Process Automation，但是对于大部分中国用户来说，单指这三个词汇还是太抽象。虽然中文译为机器人流程自动化，是指通过软件的方式来模拟人类行为，自动处理那些基于规则、重复、繁琐的业务流程。但很多人第一次听到，首先会认为是具有实物的硬件机器人，其实RPA就像一个数字员工，是去协助完成工作的。

RPA这个概念在上世纪90年代便已经存在了。不过那个时候因为技术与成本等因素，多数情况下只应用于大型企业之中，每家企业都会根据自己的实际业务情况量身定制，市面上也几乎没有流通的产品。

传统RPA有个最大弊端，就是只能处理有规则的结构化数据，无法处理那些复杂的非结构化数据，这也使RPA的应用范围受到了一定的局限。例如：RPA可以轻松处理那些数据上传、下载、查询这样的固化工作流程，但是它无法提取JPG、PDF等格式上的信息，之后RPA慢慢地进入了沉寂期。

随着AI的出现和技术不断迭代完善，再加上全球各行各业正在进行数字化转型，RPA又重新步入企业的视线，并且与AI的结合使RPA的自动化应用范围得到了前所未有的拓展。所以，IPA就是指将传统的机器人流程自动化与目前领先的人工智能技术结合使用（例如：OCR、NLP、ML等），去处理那些复杂、繁琐的非结构化数据。

我自身对IPA也有一个体会：当时达观数据与四大有一个项目合作，他们在推广RPA时发现很快就遇到天花板，想突破这个天花板RPA就必须具备AI能力。而我们负责开发的NLP系统，可以对接到他们的RPA系统，所以我发现原来AI和RPA是可以天然地结合在一起的，并且可以处理很多以前无法完成的非结构化数据。

RPA中国：达观数据如何打造更适合中国企业的RPA？

陈运文：从目前市场行情来看，国外的RPA在技术、资金、市场、规模化层面都领先我们国内RPA厂商，这是一个不得不承认的事实。但是国外RPA在处理中文文档时，据很多企业客户反馈处理效果非常不理想，这可能是由于语言、技术等诸多因素造成的。当时达观在做中文文本处理方面是非常出名的，服务过很多央企、500强、上市公司等大型企业，所以前面提到四大在开展中国RPA业务时找到了我们为他们开发NLP系统。

在2018年1月份的时候国内银行界最早做RPA的企业也找到了我们，希望与达观合作为他们的RPA提供AI技术支持。后来我们发现，原来AI技术与RPA有这么紧密的结合，加上达观数据是以技术见长，所以后来就推出了针对中国企业业务流程的RPA工具。

达观推出的RPA除了传统的自动化流程之外，主要处理那些非结构化数据，例如：我们想提取一家公司的年净利润率信息，这个数据可能存储在表格里，也可能是一段文字。如果想让RPA自动完成这一过程，需要知道关键要素在哪个地方。当时我们开发了一个叫“关键要素抽取”的具有AI功能的文本挖掘系统。先由这个AI系统抽取关键信息，然后进行数据转化再交由RPA来做基于规则的自动化流程。所以达观的强项AI处理能力在这个过程中发挥了重要作用，处理的结果也符合客户的要求。

RPA中国：如何看待中国RPA生态的建设？

陈运文：目前来看国内RPA行业还处于最初的萌芽期，虽然很多大型企业已经应用了RPA，但是数量更多的中小型企业还属于观望期。达观作为目前国内唯一集成NLP、OCR、RPA全面自主研发的人工智能企业，正在积极携手行业伙伴打造“RPA+”生态体系建设，扩展更多RPA场景，加速RPA+AI生态在中国企业中的智能化应用落地与创新。

达观智能RPA团队拥有十余年行业技术经验，可提供不同用户的个性化定制。同时，达观智能RPA还支持二次开发，全面支持用户的业务需求。目前，达观智能RPA已推出银行、财税、政务、保险、证券基金等数十种不同岗位的“虚拟数字员工”。在售后工单处理、商业案例报告生成、智慧政务行政审批、金融文档的抽取验查等场景已完全实现机器人流程自动化，整体工作效率提升显著。

希望有更多的企业，更多的开发者以及职场人员能了解和认识到RPA，并且能够通过RPA工具，为企业和个人创造更多有用的价值，我们期望的繁荣的中国RPA生态愿景还需要与各位同仁携手共建。

摄影/ 少泽；来自：甲乙视界