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| 本文作者： 周蕾 | 2019-09-16 16:49 |
2019年的科技關(guān)鍵詞，RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）必須擁有一席之地。在它重回風口的這段時間里，“AI+RPA"的概念被反復(fù)提起。在阿博茨CTO劉鐵鋒看來，二者的關(guān)系可以這樣解讀：“AI延伸到RPA，是把AI進一步放大；也因為有了AI的能力，我們才看到了RPA的更多可能。”
在本次專訪中，雷鋒網(wǎng)AI金融評論就與劉鐵鋒詳細聊了聊有關(guān)RPA的多個熱門話題：為什么RPA直到最近才得到風投集體青睞？這一領(lǐng)域的技術(shù)門檻何在？像阿博茨這樣的AI企業(yè)又是如何將RPA應(yīng)用到金融等重點領(lǐng)域的？
阿博茨CTO劉鐵鋒
如果把微軟為Office系列配備的宏功能當成起點，RPA其實算是一門久遠的技術(shù)。劉鐵鋒將RPA的發(fā)展分為三大階段，第一階段集中在量級較小的應(yīng)用開發(fā)，而真正壯大的時間節(jié)點，應(yīng)該是第二階段系統(tǒng)集成商這個角色的出現(xiàn)。
當系統(tǒng)集成商向企業(yè)輸出解決方案時，一套新的信息化系統(tǒng)需要對接原有的財務(wù)系統(tǒng)，卻發(fā)現(xiàn)對方的系統(tǒng)十分陳舊，連維護都欠缺，需要耗費大量人力和時間來轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，此時RPA發(fā)揮的作用即是通過自動化填寫的方式，將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)填到新系統(tǒng)里。劉鐵鋒表示，這一階段產(chǎn)生了自動化運維的需求，UiPath以及國內(nèi)的相關(guān)廠商也就隨之出現(xiàn)。
然而，在該階段出現(xiàn)的廠商也已存在十年有余，為什么RPA遲遲沒有得到資本的大規(guī)模追捧？
“在新的階段，企業(yè)可以針對客戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，把當中能夠用AI能力放大的部分給拎出來了。原先就擁有的技術(shù)，再加上RPA的重復(fù)操作，給所有AI公司提供了落地的深度，有了將技術(shù)深度嵌入到公司業(yè)務(wù)流程的機會。VC正是看好AI公司侵入到這方面的能力。”劉鐵鋒這樣告訴AI金融評論。
與此同時，UiPath的收入增速和融資規(guī)模，也讓業(yè)界看到了RPA開放平臺這一新形式的可能性。企業(yè)們也不僅看中RPA的熱度，更關(guān)注到背后開發(fā)平臺的潛力所在。總體而言，第三階段是各路玩家在“AI+開放平臺”層面的一場角力。
RPA實現(xiàn)全面回暖的信號之一，是一批早有AI能力積累的企業(yè)集體切入這片廣闊的市場。劉鐵鋒分析稱，這樣的順勢而為，與行業(yè)需求和技術(shù)沉淀密不可分。
區(qū)別于其他種類的機器人，RPA更強調(diào)流程性的優(yōu)化。當業(yè)務(wù)試圖達到全自動化，完整地經(jīng)歷一次從輸入到輸出的過程，此時RPA需要解決的，就是在流程上的斷點和阻塞點。像阿博茨這樣的企業(yè)會駛向RPA，也正是因為在輸出AI能力服務(wù)金融客戶的過程中，用戶需求出現(xiàn)了流程上的進一步衍生。劉鐵鋒也表示，阿博茨對RPA的關(guān)注到投入是一個自然演進的過程，從2018年開始就已逐步在做相應(yīng)的準備工作。
那么，AI的加持能為RPA做些什么？例如，傳統(tǒng)的RPA機器人仍然需要員工作為預(yù)處理的輸入終端，由人手抄或是通過OCR的方式輸入信息，但是機器人不能識別和理解里面的內(nèi)容，很容易在處理過程中被當前流程所困惑，從而導(dǎo)致大量的RPA機器人在復(fù)雜工作中失效。因此，通過AI給RPA戴上“眼睛”和“大腦”，“看得見”“讀得懂”業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)，也就將只能執(zhí)行基于一定規(guī)則重復(fù)任務(wù)的傳統(tǒng)RPA模式，升級成能夠模擬更多初級員工重復(fù)性勞動的進階模式。
“AI其實是區(qū)分了哪些工作可以用機器（技術(shù)能力）替換，哪些必須人來做。RPA則是往機器和機器互動方面往前多走了一步。”劉鐵鋒這樣總結(jié)。
在這一升級過程中，怎樣賦能RPA機器人，將其訓(xùn)練得更職業(yè)化？阿博茨創(chuàng)始人余宙曾在CCF-GAIR大會上表示，當其所處的工作和流程越垂直、越細分的時候，就越能夠發(fā)揮機器學(xué)習的優(yōu)勢。
對應(yīng)到金融行業(yè)，就需要RPA機器人首先具備足夠的對海量金融非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。IDC曾給出相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果，企業(yè)中80%以上的數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，每年按照指數(shù)增長60%。而目前金融市場的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型包括但不限于：科創(chuàng)板公告、基金財務(wù)報告、基金運營報告、合同、法律文書、研究報告、證件、票據(jù)、報表、圖片、電子郵件、社交媒體、HTML、移動數(shù)據(jù)、通信、媒體、應(yīng)用程序等等。
在金融領(lǐng)域深耕多時的阿博茨，在這一方面也有著不少的積累。其已經(jīng)利用parsing智能解析、智能抽取、OCR等技術(shù)攻克該類數(shù)據(jù)，并利用Everdroid RPA平臺，提高數(shù)據(jù)處理效率。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程相比，阿博茨的產(chǎn)品體系基于機器視覺的解析引擎，無論圖片、pdf、掃描件等類型文檔都能解析識別，同時也支持Chart解析、Table解析、文本解析等全類別數(shù)據(jù)解析和抽取，另外有解析工具集針對各種長尾數(shù)據(jù)。其機器學(xué)習平臺，提供標注、訓(xùn)練工具集，能在少量標注訓(xùn)練情況下，覆蓋新類型的文本數(shù)據(jù)抽取。
雷鋒網(wǎng)注意到，目前阿博茨的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)RPA已覆蓋到多個應(yīng)用場景，包括企業(yè)財務(wù)報表審計、一級市場數(shù)據(jù)生產(chǎn)、合同票據(jù)類文檔審核、信貸市場資料識別錄入、租賃市場資料識別錄入等。
以信貸業(yè)務(wù)資料識別錄入流程自動化為例，銀行/公積金/P2P有大量的信貸資料如身份證、戶口本、結(jié)婚證、房產(chǎn)證、離婚證、銀行流水、護照、銀行卡等需要識別入庫。RPA產(chǎn)品可視化選擇需要的輸入輸出，和OCR識別節(jié)點，利用OCR識別技術(shù)實現(xiàn)信貸資料自動化入庫，人工耗時由每張證照平均半小時能夠縮短至2分鐘入庫。
阿博茨信貸市場資料識別錄入RPA流程示意圖
阿博茨信貸市場資料識別錄入RPA流程示意圖
阿博茨也在現(xiàn)有的技術(shù)沉淀上成功構(gòu)建金融RPA的平臺架構(gòu)，打通非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析場景的數(shù)據(jù)獲取和錄入環(huán)節(jié)。并已實現(xiàn)針對不同類型的數(shù)據(jù)，形成平臺級解決方案，利用AI機器學(xué)習平臺和RPA平臺，客戶可自定義模型和業(yè)務(wù)流程，適應(yīng)不同場景。
劉鐵鋒還強調(diào)，RPA之所以會在金融行業(yè)密集落地，原因之一正是銀行、券商、保險等金融機構(gòu)已經(jīng)實現(xiàn)了較高的信息化水平，也因此有著更強烈的以機器替代乏味人工操作的意識。
當下，RPA領(lǐng)域既有發(fā)展多年、試圖擁抱新技術(shù)的老牌廠商，亦有攜AI而來的活躍新玩家。入局者眾多，RPA的技術(shù)門檻和競爭壁壘到底在哪里？它又是否如行業(yè)人士所言，更多還是商業(yè)模式的創(chuàng)新？
“就好比樂高積木你有不同的模塊，想要搭出飛機，腦子里還得有飛機的概念——對技術(shù)開發(fā)者來說，想要進入RPA領(lǐng)域，不光要了解節(jié)點的意義、API的調(diào)用，還要真正理解這項技術(shù)能夠在哪個業(yè)務(wù)領(lǐng)域用起來。”劉鐵鋒給出了這樣一個比喻來形容個人層面的RPA技術(shù)門檻。
上升到企業(yè)層面，他認為一家RPA企業(yè)應(yīng)當有這樣的準備工作如下：
一是AI能力或資源能力的服務(wù)化：“最開始只是向客戶提供私有化部署，但如果需要提高開放程度和業(yè)務(wù)規(guī)模，就必須將內(nèi)部私有能力走公開化道路，比如做到讓第三方平臺或開發(fā)者都能直接調(diào)用，這是第一步基礎(chǔ)性的工作。”
二是RPA的平臺化：“一旦要提升通用范圍，就不可避免地會碰到所謂的用戶界面友好性、適用性、開發(fā)簡易程度等一系列問題，這就得考慮對整個RPA平臺的構(gòu)建。”
三是匯聚開發(fā)者形成社區(qū)，與合作伙伴共同構(gòu)建行業(yè)生態(tài)體系。
劉鐵鋒強調(diào)，能把開放平臺行之有效地建立起來，構(gòu)建起生態(tài)系統(tǒng)，才有可能成為這個領(lǐng)域真正的“頭號玩家”。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，目前阿博茨也正在構(gòu)建相應(yīng)的RPA開放平臺。一部分開放是將ABC金融大腦和RPA技術(shù)開放出來，讓外部的開發(fā)者通過簡單的模型配置，就可以創(chuàng)建一個流程機器人，為企業(yè)自動化創(chuàng)造一個獨有的解決方案。另外一部分開放，是面向渠道合作伙伴開放技術(shù)，向企業(yè)提供服務(wù)，以聯(lián)合的方式完成項目實施。
阿博茨RPA設(shè)計器自定義流程圖
單有這樣的準備工作尚不完整，在劉鐵鋒看來，一家AI企業(yè)想要在RPA領(lǐng)域搭起堅不可摧的行業(yè)競爭壁壘，首先要打磨自己的這三種對待世界的能力：
一是認知世界：“通過OCR、NLP等技術(shù)去識別圖像、文本、各種應(yīng)用類圖表，把物理世界里的數(shù)據(jù)還原到數(shù)字世界去。”
二是理解世界：“在非常強大的OCR能力之后，系統(tǒng)必須要理解還原后數(shù)字的關(guān)系和屬性，通過知識圖譜方面技術(shù)的積累，去還原數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。”
三是響應(yīng)世界：“例如當用戶產(chǎn)生了復(fù)雜的提問，要通過NLP來轉(zhuǎn)換成查詢”，實現(xiàn)更深層次的人機之間、機器之間的互動。
在RPA不算太高的行業(yè)準入門檻下，業(yè)內(nèi)的價格戰(zhàn)似乎難以避免。對此他也表示，要考慮AI優(yōu)先、RPA在后的思路，在這里“AI打價格戰(zhàn)很難，除了技術(shù)能力，也的確需要行業(yè)的知識和理解。”
盡管RPA現(xiàn)在正處于聚光燈之下，受到企業(yè)和資本的追捧，但劉鐵鋒對于智能RPA產(chǎn)品的長遠發(fā)展抱有相對冷靜的態(tài)度，相信RPA未來也會被其他形式的產(chǎn)品或是更新的概念取代。在他看來，目前RPA工作的內(nèi)在相當于人機互動或機器之間的互動，之后的RPA產(chǎn)品有可能會在AI層面演化，讓機器自動去總結(jié)有哪些重復(fù)的工作。
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