打造最懂中文的RPA 現(xiàn)實路漫漫 達觀數(shù)據(jù)能否實現(xiàn)預(yù)期？

作者：夏天

審校：一條輝

來源：GPLP犀牛財經(jīng)（ID:gplpcn）

RPA(軟件流程自動化)在2018年的爆發(fā)，離不開技術(shù)和市場的相對成熟。

達觀數(shù)據(jù)就是RPA這一賽道的新玩家。

其能否成功占領(lǐng)這一賽道并且成為領(lǐng)導(dǎo)者？

現(xiàn)實顯示，達觀數(shù)據(jù)想要實現(xiàn)目標(biāo)有點難。

達觀數(shù)據(jù)變身記

RPA被視為AI最佳的落地場景。圈內(nèi)從業(yè)者們常常將RPA比作人類的手，將NLP(自然語言處理)比作人類的腦，將OCR(光學(xué)字符識別)比作人類的眼睛。

手腦眼的結(jié)合，讓RPA+AI能夠一定程度上將人類員工從枯燥繁雜的工作中解放出來。

成立于2015年的達觀數(shù)據(jù)正是RPA這一賽道的新玩家，雖是新人，但卻頗受資本青睞：

達觀數(shù)據(jù)曾于2015年獲真格基金領(lǐng)投，眾麟資本和掌門科技跟投的1000萬元天使輪融資；

2017年獲軟銀賽富和方廣資本5000萬元A輪融資；

2018年11月，達觀數(shù)據(jù)宣布成功完成1.6億元B輪融資，由寬帶旗下基金晨山資本領(lǐng)投，元禾重元、聯(lián)想之星、鐘鼎資本及老股東等跟投。

事實上，直到2018年底，達觀數(shù)據(jù)才正式開始RPA產(chǎn)品的研發(fā)。

2019年7月，達觀數(shù)據(jù)推出達觀智能文本RPA，也是國內(nèi)首款將語義分析技術(shù)引入到 RPA中的產(chǎn)品。這個平臺能夠?qū)?a href="http://m.intimacywithspirit.com/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD_1.html" target="_blank" class="keylink">人工智能植入機器人流程自動化，解決識別、分類等問題。

事實上，達觀數(shù)據(jù)最開始并不是專注于做RPA的，達觀數(shù)據(jù)更為人熟知的身份是國內(nèi)NLP領(lǐng)域的頭部玩家，為客戶提供關(guān)鍵信息抽取、文檔審閱、智能推薦等行業(yè)解決方案。

為何達觀數(shù)據(jù)會轉(zhuǎn)身PRA賽道呢？

RPA（Robotic Process Automation），機器人流程自動化可以模擬白領(lǐng)的手去進行鼠標(biāo)和鍵盤的操作，實現(xiàn)自動化。NLP (Natural Language Processing) ，自然語言處理可以讓計算機模擬白領(lǐng)的大腦運轉(zhuǎn)，實現(xiàn)閱讀和理解；

而如果只有RPA技術(shù)，計算機只能承擔(dān)初級的工作，但是有了NLP技術(shù)的幫助，就可以做更復(fù)雜的任務(wù)，真正承擔(dān)起虛擬員工的角色。

這跟其創(chuàng)始人有關(guān)。

達觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO陳運文創(chuàng)業(yè)之前曾擔(dān)任盛大文學(xué)首席數(shù)據(jù)官、騰訊文學(xué)高級總監(jiān)、百度核心技術(shù)研發(fā)工程師等職位，一直從事文本挖掘相關(guān)工作。

陳運文認(rèn)為，NLP+RPA在中國大有可為，NLP和RPA的結(jié)合將可以實現(xiàn)白領(lǐng)部分工作的自動化，未來將是一片藍海市場。

但是，從目前達觀數(shù)據(jù)的智能RPA來看，其融合了NLP+OCR技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖片驗證碼、證件識別以及合同、報告、財務(wù)報表等文字抽取工作，解放員工的手和腦。

其中，OCR 如同人的眼睛，NLP 如同人的大腦，RPA則是人的雙手，手腦眼三者結(jié)合承擔(dān)更復(fù)雜的流程化工作。

但說實話，現(xiàn)在的人工智能并沒辦法完全解放人類雙手。就說文本挖掘工作，中華語言文化博大精深，例如，“天很冷，能穿多少穿多少”和“天很熱，能穿多少穿多少”，同樣是“能穿多少穿多少”，但表達的是兩個意思。

這么看來，文本挖掘工作，既是一個數(shù)學(xué)問題，通過后臺大量的數(shù)學(xué)運算對文字進行解讀，同時也需要將語言學(xué)等偏藝術(shù)領(lǐng)域的知識納入進去，才能讓計算機更好的解讀文字，甚至代替人完成一部分文字撰寫的工作。

事實上，與人類相比較，人工智能與還存在著沒有意識、不能思考、不能推理等一些根本性的差異；當(dāng)前的人工智能所用的深度學(xué)習(xí)算法還有兩大“軟肋”：一是不具備小樣學(xué)習(xí)功能，二是沒有知識，更不必說用知識進行推理。

因此，雖說前方是一片藍海，但是真正能做多大，還是一條未知路。

場景應(yīng)用是關(guān)鍵，RPA的路不好走

任何高精尖技術(shù)判斷其價值在于真正落地到每個客戶的應(yīng)用場景中。

簡單來說，就是相當(dāng)于未來每個人都有一個“數(shù)字機器人”幫助甚至可能會代替你完成工作，，越來越多的企業(yè)認(rèn)可使用數(shù)字化機器人代替人去完成工作

從目前來看，達觀數(shù)據(jù)的NLP+RPA主要替代一些高重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)則明確且高準(zhǔn)確率要求的工作。以金融行業(yè)來說，金融行業(yè)過半員工在與文本合同打交道，但是他們90%的工作都是可以被替代的。

以信貸業(yè)務(wù)為例，貸前基于OCR可以幫助銀行工作人員對提交材料進行人物、事件、數(shù)值等關(guān)鍵信息抽取和審核；貸中支持合同多版本比對，對合同關(guān)鍵要素進行智能審核，防止陰陽合同風(fēng)險；貸后對貸款項目評估報告關(guān)鍵信息提取及結(jié)構(gòu)化，并對企業(yè)進行實時輿情分析監(jiān)控，實現(xiàn)有效跟蹤和監(jiān)督。

雖說現(xiàn)在現(xiàn)在有一定的應(yīng)用場景，但是企業(yè)數(shù)字化和流程成熟度參差不齊，因為RPA依托業(yè)務(wù)流程落地，而這背后需要有成熟的 IT環(huán)境，以及企業(yè)內(nèi)部的流程足夠標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化。

但是目前國內(nèi)企業(yè)的現(xiàn)狀是，很多企業(yè)內(nèi)部有許多流程仍然需要人工參與，流程不夠標(biāo)準(zhǔn)化；另外像一些大型企業(yè)就算使用，也會優(yōu)先選擇國外的RPA產(chǎn)品，因為其產(chǎn)品穩(wěn)定性和拓展性較為領(lǐng)先，比如國外產(chǎn)品的會調(diào)用谷歌、微軟等公司的OCR、NLP模塊，對中文支持效果尚不是特別理想。

另外，由于電子化程度還沒足夠高，國內(nèi)就已興起數(shù)字化轉(zhuǎn)型，新老軟件共同存在于企業(yè)當(dāng)中，會導(dǎo)致應(yīng)用間的斷層。并且因為沒有經(jīng)歷完完整的信息化、SaaS、ERP等產(chǎn)品還在進行中，中國公司的流程普遍不標(biāo)準(zhǔn)。

而且更重要的是中國企業(yè)很多時候沒接受RPA的理由是，他們認(rèn)為做自動化能夠一次到位，就像傳統(tǒng)軟件一樣，而現(xiàn)在RPA 只能部分實現(xiàn)。

因此，不單單是像達觀數(shù)據(jù)這樣的創(chuàng)業(yè)公司還需要時間成長，市場也需要時間成長和成熟。

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