RPA（機器人流程自動化）在2019年發(fā)展勢頭非常迅猛，各大企業(yè)利用RPA軟件機器人執(zhí)行數(shù)據(jù)輸人、數(shù)據(jù)收集、交叉信息檢查和驗證信息等操作。目前，大量的RPA軟件機器人還僅限于輔助人工完成基礎的數(shù)據(jù)輸入和應用調度等簡單、重復、有規(guī)律的任務，只是幫助人執(zhí)行預先定義好的流程，需要人在初始化和運行的過程中參與監(jiān)控，以確保實施的準確性。
RPA技術和AI技術在過去一直被視作相互獨立的兩個領域，看似不相關的兩個技術，實際上這二者高度互補，并不矛盾。AI技術是RPA技術快速發(fā)展的基石， RPA技術在A1技術的不斷加持下，能夠實現(xiàn)深度的業(yè)務場景的覆蓋，完成復雜的系統(tǒng)操作和數(shù)據(jù)獲取，達到接近人或超過人的準確率，打破了傳統(tǒng)RPA只能按照特定規(guī)則處理業(yè)務的局限。
正在演化發(fā)展中的智能RPA，將通過AI技術（例如，圖像OCR，文字語義理解NLP）， 自動化處理目標文檔中的非結構化數(shù)據(jù)，如發(fā)票或往來客戶郵件。智能RPA每次執(zhí)行的動作都是一致的，他們會從每次的重復執(zhí)行動作中去進行“學習”，不斷的為OCR獲取更多的數(shù)據(jù)集，增加NLP的語料庫，但智能RPA不會在每天程序化的工作中進行自我改進和尋求更優(yōu)的解決思路。
AI如何與RPA深度融合？
AI技術的未來發(fā)展趨勢可以說是RPA技術的發(fā)展驅動力。業(yè)內普遍認為， AI技術的主要發(fā)展趨勢是運算智能，感知智能和認知智能的發(fā)展。其三者含義包括：
- 運算智能是指計算機快速計算和存儲的能力。
- 感知智能是指通過各種傳感器獲取信息的能力，即通過視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。如語言識別、計算機視覺、人機交互等。
- 認知智能即能理解會思考，指機器具有主動思考和理解、推理的能力。不用人類事先編程就可以實現(xiàn)自我學習，有目的的推理并與人類自然交互，如機器智能決策等。
在不久的將來，RPA技術在計算機算力和存儲力不斷提升下，通過感知智能（如語音識別、手寫識別、圖像識別等）、認知智能（如人際交互、智能閱卷等）相結合，打造出能夠模擬人類進行業(yè)務決策和業(yè)務處理的智能RPA機器人。智能RPA軟件機器人可以學習人的業(yè)務處理經驗，協(xié)助人類在業(yè)務場景下作出決策判斷并完成復雜的系統(tǒng)操作。
業(yè)內普遍認為，感知智能的目標是實現(xiàn)高可用的感知智能，讓機器有更多感知能力；其任務主要包括語音識別、手寫識別、圖像識別等。通過語音識別一方面可以增加RPA軟件機器人操作的信息輸人，另一方面可以讓人與智能RPA軟件機器人通過語音進行操作交互，隨時改變操作流程，靈活調整RPA軟件機器人工作方式。
通過感知智能賦能手寫識別，可以提高OCR對靜態(tài)手寫單據(jù)的識別準確率，從而提高RPA機器人操作的準確率。智能RPA軟件機器人與圖像識別和計算機視覺技術的融合極大的擴展了RPA的能力邊界。下面以兩個場景詮釋RPA+AI實現(xiàn)的智能自動化場景。
供應商/客戶準入管理流程機器人
應用背景
在企業(yè)的供應商/客戶管理流程中，往往需要對方向公司提供很多相關的材料，包括但不限于企業(yè)營業(yè)執(zhí)照、組織機構代碼、稅務登記證、財務報表、產品檢測報告等，管理系統(tǒng)基于這些信息以及公司設定的預制公式和審核規(guī)則來進行判斷：供應商是否有提供相應服務的資質，或者我們能為客戶提供多少信用額度，以便決定對其服務的價格等。從收集各報告中的關鍵信息，到跨系統(tǒng)查詢工商信息等工作，這個過程需要耗費大量的專業(yè)人力，并且難以及時得到更新。此類問題在制造、零售、服務和快消等行業(yè)十分普遍。
供應商/客戶準入管理流程自動化
在整個自動化流程中，傳統(tǒng)型RPA能夠很好地完成跨系統(tǒng)查詢的工作，查詢的信息包括企業(yè)信息、法人是否失信、是否受過行政處罰等。但對于需要抽取財務報告或其他檢測報告中的關鍵指標數(shù)據(jù)的情況，一般會面臨以下問題。
- 各家企業(yè)報告的格式不盡相同，利用傳統(tǒng)技術根本無法有效識別和提取非固定模板的內容。
- 科目體系、科目名稱、語義表達千差萬別，需要強大的中文及財務理解能力。
- 關鍵信息會隨機散落到報告中的文本段落、主表、附表等不同的位置，除此之外，通常還需要區(qū)分信息是單體公司的還是集團合并的數(shù)據(jù)。
- 難以實現(xiàn)對無邊框表格的識別與數(shù)據(jù)抽取。
- 對財務報告內的數(shù)據(jù)無法實現(xiàn)智能校驗，例如，表內糾錯、上下文、表內表外內容一致性核對等。
自然語言處理能夠快速實現(xiàn)對各類報告的信息解析，以做到準確理解、關鍵信息抽取和智能審核。RPA系統(tǒng)的智能機器人，根據(jù)經過NLP處理的各類信息，按照預定的規(guī)則自動填寫文檔，生成企業(yè)資質評分表，并發(fā)送郵件通知相關業(yè)務人員進行二次復核。
煩瑣的數(shù)據(jù)收集工作，降低由于人工操作疏忽而導致的錯誤；同時機器人快速高效的工作，使得客戶評分環(huán)節(jié)能夠及時參考更多、更新的信息，從而控制由于信息不對稱所導致的評分不準確的風險。NLP技術的引入，解決了傳統(tǒng)RPA流程中只能進行人工操作而不能實現(xiàn)自動化的關鍵問題，整體工作流程耗時從原來的數(shù)小時縮減至十幾分鐘，在大幅減輕員工工作量的同時，為客戶的準入評分增加了更多的管理維度，使得整個管理過程更加科學、客觀、嚴謹。
券商智能審核機器人
應用背景
券商行業(yè)的文本和文檔數(shù)量大，文本處理場景多，例如，篇幅較長的招股說明書、上市公司年報、審計報告等。下面以券商的主營業(yè)務債券承銷為例，債券承銷涉及大量的文件材料，用于報送監(jiān)管機構和對外公告，其中債券募集說明書的每份文檔均在數(shù)百頁左右，且審核規(guī)則復雜，傳統(tǒng)的人工審核費時費力，容易出錯。采用NLP+RPA的智能審核機器人，可以在大幅降低人工成本、提升業(yè)務人員效率的情況下，大大降低業(yè)務風險，從而使報送更準確、更安全。
文檔審核流程自動化
智能審核機器人通過深度學習建立專門的語言模型，針對債券募集說明書、招股說明書、年報、審計報告等不同類型的文檔進行處理，讓機器可以識別出多字、漏字、同音字、形近字等常見錯誤，準確率可達到90%以上。同時，利用視覺檢測技術可以識別出文件中的各種樣式的表格內容，并結合語言模型和關鍵信息抽取來定位表格中單位缺失、標題不一致、語法錯誤等各類表格內容錯誤。
除一些基本錯誤之外，金融類文檔中還存在著大量的財務數(shù)據(jù)，分布在文字段落和表格當中，智能審核機器人內置的模型可以智能識別財務數(shù)據(jù)的指代關系，有效驗證文件中上下文財務數(shù)據(jù)的一致性，實現(xiàn)表內糾錯、表表糾錯以及表文糾錯的功能。
優(yōu)化工作流程，提高工作效率
隨著企業(yè)對于RPA的接受和應用越來越多，原本用于某些特定業(yè)務的集成服務系統(tǒng)可以融合成一個更加智能的系統(tǒng)，在企業(yè)內部自我管理各種組件。例如，在企業(yè)中，系統(tǒng)可以對外部數(shù)據(jù)與內部核心系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行交互應用，以提高業(yè)務人員的工作流程和效率。例如管理預測，系統(tǒng)從業(yè)務人員的日常數(shù)據(jù)沉淀中，可以優(yōu)化業(yè)務人員工作方式，使業(yè)務人員從簡單的、重復的、單調的工作中釋放出來，將時間與精力投入到自身價值的提升中。
RPA的應用使人類的工作像之前的自動化浪潮一樣發(fā)生了巨變，自動化系統(tǒng)如何才能更好地取代并優(yōu)化工作流程和管理方式，是未來不斷實踐和探索的目標。業(yè)務人員有更多精力在自身培訓方面多做規(guī)劃，真正達到人機協(xié)作的完美融合。
有關RPA更多詳細內容與案例解析，詳見由國內智能RPA領域的龍頭企業(yè)達觀數(shù)據(jù)撰寫的《智能RPA實戰(zhàn)》。
《智能RPA實戰(zhàn)》從實戰(zhàn)角度講解“AI+RPA”如何為企業(yè)數(shù)字化轉型賦能，從基礎知識、平臺構成、相關技術、建設指南、項目實施、落地方法論、案例分析、發(fā)展趨勢8個維度對智能RPA做了系統(tǒng)解讀，為企業(yè)認知和實踐智能RPA提供全面指導。
