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实在智能CEO孙林君:浅谈AI+RPA数字员工创新与应用

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科技
作者:亿欧
编辑:黄晴淇 2021-07-12 15:11
[文章导读]
在企业数字化转型的大趋势下,RPA正在取代一些重复和繁琐的日常流程,成为企业降本增效的有力推手。RPA相当于机器手,AI相当于大脑,二者结合就是一个虚拟形态的数字员工。
实在智能

题图来自“外部授权”

7月9日,由世界人工智能大会组委会办公室指导,亿欧EqualOcean主办,上海交通大学产业经济研究中心、上海市人工智能行业协会、上海市人工智能学会支持的2021世界人工智能大会“AI商业落地论坛”在上海圆满举行。

杭州实在智能科技有限公司创始人兼CEO孙林君分享《智驱未来,实在智能AI+RPA数字员工的创新与应用》。

孙林君演讲的核心观点有:

1. 劳动密集型的场景下,“数字员工”将成为刚需。

2. 数字员工必须具备自动化以及智能化的特点。RPA技术实现机器人流程自动化,AI实现智能化应用,因此,数字员工在当下的基本形态就是AI+RPA。

3. RPA技术和AI技术的结合,能够部分解决用户AI落地的痛点。

4. 数字员工将成为AI技术落地的重要战场。

5. 数字员工的理念被各行业广泛接受。

6. 认知技术深度代替人力,在将来会有越来越好的发展。

以下是杭州实在智能科技有限公司创始人兼CEO孙林君的演讲正文:

AI+RPA是数字员工的基本形态

本次分享主题是关于人工智能应用以及落地场景。首先引入一个概念叫“数字员工”,我们认为在劳动密集型的场景下,少量人力与软件机器人配合完成工作将成为未来的主要办公场景。随着中国逐步步入老龄化社会,机器代替人工作逐渐成为刚需,软件机器人则称之为“数字员工”。

数字员工要具备以下两个特点,才能够代替人力工作。

1. 自动化:能够不断地重复规则化的事情

2. 智能化:能够通过重复工作进行学习

也就是说,数字员工既具备自动化的特点,又具备智能化的特点。自动化特点当下跟RPA技术有关,RPA即机器人流程自动化。在固定封闭式的环境里,它非常复杂,极具挑战。而AI满足智能化的特点,所以我们认为数字员工在当下的基本形态就是AI+RPA,即IPA(智能流程自动化)。

RPA技术出现了十年,在2017年重回风口,其根本原因是RPA与人工智能的发展在这节点上出现了交叉。我们发现,通过AI技术可以提高RPA的稳定性、扩展性、实施效率,使得RPA向IPA逐步发展。

回看过去,在自动化方面,工业场景下提升还是非常大的,然而办公环境下自动化水平提升并不是很明显。例如共享财务中心、客服、运营中心,很多情况下还是一堆人聚集在一个场景下完成一堆事,具备较大自动化提升空间。展望未来的办公场景,机器自动干活,只需配备少量员工进行配合与监控,其工作效率则取决于技术的发展以及技术稳定性。

过去几十年,中国经历了非常大的发展,从信息化到互联网,基础建设逐步完善,在信息化的基础上出现了大数据以及各种智能化的应用。从信息化时代到后来,人们普遍不喜欢重复性劳动,不喜欢被当成机器,所以我们自然会想到这个事能不能交给机器去做?能否应用自动化?而现在有了自动化技术后,自动化和智能化又进行强有力的结合,数字员工由此应运而生。

RPA技术和AI技术的结合,能够部分解决用户AI落地的痛点

数字员工离不开智能化的特性,但是AI在过去的实际落地上,仍存许多痛点

痛点1:当前许多创业AI型公司变成项目制的公司,项目越大则需要更多人员,因而变成劳动密集型的的公司,这种情况下对AI行业发展非常不利

痛点2:另外一个层面,客户需要应用AI,而AI则需要基于数据进行分析。在个性化的场景下,分散的数据难以立刻满足客户需求。通过建设一个大型数据中台提升数据汇总能力则需要长时间的建设投入。客户认为所需价值并不能立刻获得,或者获得价值之后发现他的投入远远大于产出

人工智能本质上依托于大数据的数据汇总,在外部可以加工智能化的能力,又借助原有系统通过非侵入的方式完成工作,这个时候数字员工就发挥它的作用。RPA技术在这一块具有很好的特点,可以把用户的数据很方便地拿出来减轻客户的工作负担。我们认为RPA技术和AI技术的结合,是能够很大程度上解决掉目前用户AI落地的痛点。

RPA可以连接系统、采集信息,再操作原有的系统,相当于数据员工的手和脚。而AI相当于眼、耳、口、鼻、大脑。它既可以做感知的事情,又可以做系统的事情,我们可以把人工智能基数和RPA进行结合,这不是简单相加的关系。

RPA产业的发展历程及未来的发展趋势

RPA的发展历程,最开始就是按键精灵,写一些自动化的脚本,这个脚本是最初级的形态,代码逻辑和原逻辑耦合在一起,对后面的人来说看不懂。于是这个形态逐步演变,演变成UiPath,它可以通过构建流程的方式来给机器人配置任务。其优点在于代码逻辑和业务逻辑做了拆分,不懂代码的人可以不需要写代码,只懂业务逻辑也可以拖拽出来,这样把流程导给一个机器人,机器人在终端上安装就可以完成各种各样的工作。这种形态通过形成标准化的产品为客户提供个性化的解决方案。同时通过控制中枢对众多机器人进行管控,分配任务。分布式机器人的管理系统可以和AI无缝结合。机器人既可以执行指令也可以采集数据,采集上来的数据就可以在云端生成智能化的能力,这个智能化能力又可以加载到机器人里,此应用投入小、见效快。

当下行业内的企业都在推动RPA技术进一步拓展。比方说RPA可以跟OCR进行结合,识别并提取纸制信息;通过私域流量运营的方式,跟客户去交流,并提取客户信息;通过外呼机器人的方式跟客户做交互,再去完成用户工作的闭环,这些都是加合的方式。

AI本身去改变RPA,其原因是,RPA自动化技术本质上是靠操作系统底层控制软件,对操作系统底层控制实际上依赖于各种技术的研究和理解。PaaS到现在十年了,仍有许多技术难点没有解决,纯粹靠RPA底层技术其能力是有局限性的。通过跟AI进行结合,AI可以通过CV的方式去识别截面上的元素,识别哪个物体可以控制。然后把它和底层技术进行结合,这样拓展了RPA支撑自动化的边界。通过AI来识别流程运行中的异常,并且进行优化,或者物体找不到了通过CV的方式还能找到,还可以把它处理掉,这样的数字员工运行稳定性就会大大增强。

当我们不断重复这件事,可以通过录制视频的方式直接生成代码和流程,这个可以大大提升我们的效率,这些都是在通过AI进行改变的方面,所以我们认为RPA在向IPA方向演进。

数字员工在人为决策的应用   

只提感知技术是相对比较浅层的,真正重要的是能够真正实现代替人去进行决策。之前我在阿里巴巴曾经在客服产品上尝试自动化的方式,从2011年到2015年一直做到了30% 场景实现自动化。但是到了2016年,我们用智能决策的技术去模拟人在处理纠纷和维权过程中的决策,沉淀过程数据和结果数据,我们把2200人的客服团队缩短到100人以内,这是智能决策技术给人带来的好处,甚至在弱人工智能的条件下,在足够的数据积累以及垂直应用场景下,它是可以达到很高的精度,我们当时做到了99%场景覆盖,95%的决策率。

在人也达不到百分之百的情况下,充分证明机器可以代替人完成这一类工作,也就是说,数据员工接下来的发展和决策类可以进行更多结合。我们在轻量级的场景下有设计器(Z-Factory),机器人(Z-Bot),中央控制器(Z-Commonder),通过集成到机器人里,可以让机器人成为真正的数字员工。这就是我们的产品形态,它可以画产品流程,点进去给机器人配各种各样的动作,把任务导给机器人实现运行,云脑里也是通过拖拉拽快速生成能力,它的控制器是对机器人的监控、运行状态进行管理,也有浅层的数据治理能力。

 

数字员工应用的实际案例

衡量RPA能力非常基本的东西就是说RPA到底能支持多少种软件,从底层到顶层到底能控制多大范围的应用。刚才我们提到了有很多的局限性,比如说大家搞不定的企业微信识别、SAP某些版本的软件,但是这里结合CV的技术就可以做到,甚至可以做到精准识别一两个像素小物体。光用CV的方式还不够,我们做到了融合式,把底层技术和AI进行结合,在识别这些物体时,让用户不知道哪个是AI在发挥作用,哪个是底层发挥作用,它的体验是一体的,这种情况下我们使用AI把它变成真正的基础能力。比如说这里用相似的元素,原来是用手工的方式选一个锚点,找一个坐标,相似的物体都有这样的坐标,引入CV的技术之后,可以变成无锚点的,可以把绝对位置生成出来。

这是异常识别和智能修复。当页面元素的位置和形状发生细微的变化,或者它的ID在底层有变化,再或者系统内有异常弹框,这在配置里是无从得知的,比如说Window要打一个补丁、Google出了一个什么系统,这在配置里是无从得知的,但是机器人可以自动识别异常并进行优化。这个就是我们提到的根据智能化的方式去记录键盘鼠标的操作、视频上的流程,然后把它生成流程代码,我们把拖拉拽的过程节省,以降低实施成本,从而让我们的自动化基于视觉完成,当然这是理想化的状态,我们还是在不断进行探索,现在在一些轻量级的产品上可以做到,我们简单看几个例子。

在财务场景上有150种RPA机器人,很多跟AI有关系,很多同OCR技术以及NLP技术把相关的信息进行提取,做自动化的操作。原来财务人员非常痛苦,他们没有特别好用的系统,也很难找到一套系统代替所有的工作,涉及内部和外部的信息交换都是通过人来维持,这个代价是非常大的。在目前的情况下,该场景已经实现了很好的自动化。以一家地产客户为例,十几名工作人员花费三个小时的所完成的工作,现在通过RPA机器人半个小时就可以把所有事情搞定,整个过程就是一键完成的,大幅度提升了员工幸福感。

行业展望

我们对于未来会有这么的预判:

第一,RPA会成为AI技术落地的重要战场。越来越多的AI公司在往这个方向发展,IPA能够为客户带来价值,整个行业在快速觉醒的阶段。

第二,数字员工的理念将被各行业广泛接受。越来越多的客户进行调研,梳理场景。数字员工不是给用户新的系统让他去学习,而是从用户视角上帮他减轻工作负担,这是视角的变化。行业的渗透率以及客户数都在迅速增长当中。

第三,认知技术深度代替人力,在将来会有越来越好的发展

「实在智能」是一家人工智能科技公司,致力于通过AI技术引领和推动RPA行业向IPA发展。公司通过各类智能软件机器人,即“章鱼·数字员工”,为金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型(智能化+自动化)解决方案。对于80%以上的计算机各类应用软件操作场景,“章鱼·数字员工”可替代人工。公司曾先后获得中国工程院陈纯院士、国内一线VC“君联资本”、“松禾资本”、“赛智伯乐”、“光云科技”等数亿元投资。

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