引言：2020年，中國市場的RPA(機器人自動流程化)需求再次爆發，然而這次企業家們關注的重點卻不在RPA，而是新基建的核心——AI技術上。沒有良好AI基因的RPA產品只是披著人工智能外殼的流程化程序，在設定的規則下挖掘可能性，AI技術才是RPA產品持續發展的動力，RPA也將是人工智能降維應用的最好路徑之一。
AI強勁賦能
蓄勢已久的RPA成功C位出道
由于人力成本逐年攀升，前身為按鍵精靈的RPA，起初作為人口紅利衰竭的替補隊員為企業帶來提質降本的可能性，但受限于企業多元的場景、復雜分散的系統以及衰微的投資回報比，它的應用與市場空間都十分狹隘，相當于企業流程里的“低級反射弧”，依舊執行一些簡單的“按鍵式”操作。RPA若能進行如同人腦般的智能決策，它的應用場景便能一路開花。
新基建的到來，新技術成為未來產業的強勁推動力。睹微知著，AI技術的發展為RPA行業帶來了結構性轉機，RPA也正是人工智能降維映射的最好平臺之一。從此，相關RPA企業紛紛引入AI技術，新名詞「AI+RPA」擁有了自己的獨立賽道。
據國際數據公司(IDC)于5月5日發布的《中國IPA(智能流程自動化)市場機會分析》報告顯示，到2023年，中國RPA軟件市場規模將達到10.2億美元，2018-2023年復合增長率為64%，中國RPA市場具備較強增長動力。金融、制造、零售、電信、政府/公共事業等各行業已經開始積極采用RPA技術，并已在特定業務場景流程中進行POC或在1-2個功能領域部署RPA應用。
目前，全球RPA市場TOP玩家包括UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism等外企幾近占據全球47%的市場份額，然而它們的游戲規則在中國的市場環境下來說還需要一定時間來磨合，這是中國企業乘勝追擊的大好時機!
讓AI跑起來!
AI+RPA的最終形態——數字員工
市面上大多數RPA企業，都是從“低代碼、自動化”向“高代碼、智能化”進階，產品的打磨往往需要漫長的周期。實在智能創立之期便專注于人工智能領域，并選擇RPA作為落地場景，在NLP、CV領域所具備的天生優勢，能夠快速切入市場，以此實現人工智能知識圖譜的降維應用。
社會正處于一個由信息化向自動化，由自動化向智能化轉型的時代，人工智能正滲透到各行各業，然而在面對個性化的場景、分散的系統和散落的數據時，如何通過人工智能為社會帶來價值?構建數據中臺或者PaaS平臺也許是好的選擇，但這些舉措往往成本高企，過程漫長，前期企業很難為此買單，相比之下，RPA(機器人流程自動化)作為一個成熟卻受限的應用一直被低估，它有著成本低，落地快的優勢，可以成為當下人工智能最好的接盤俠。
基于這個目標，人工智能企業——實在智能提出了“章魚數字員工”的概念，RPA相當于章魚的多條觸手，執行多項復雜操作，AI相當于章魚的大腦，做出合理的智能決策，組合而成就是一個無實體形態的“章魚·數字員工”。設想一下，未來一個人帶領一群機器人工作的場景，這是最早的可實現的未來。相比稱之為機器人，喚做“數字員工”更為貼切，因為它并不需要機器人的外殼，植入普通的電腦系統里便能操作，并陪同企業一起成長。
私有化部署太重要
全自研RPA更為穩定、安全
目前，不少企業的CIO們都對RPA這個領域有或多或少的了解，實在智能RPA產品架構也是由基礎三件套組合而成：流程編輯器、調度控制中樞、客戶端機器人。這也是章魚 ·數字員工的實施基礎，實在智能將其分別命名為Z-Factory機器人工廠、Z-Bot終端機器人、Z-Commander中樞控制臺，接下來將為您解讀實在智能全自研RPA的產品特性：
1、Z-Factory工廠
RPA的核心部分，又叫流程編輯器。基于前期對企業客戶及RPA的研究調查，其流程編輯器擁有強大的穩定性和兼容性，同時內部組件庫深度汲取了人工智能“SOTA”技術，能充分適應企業級復雜流程的創建與運行。
可視化低代碼，小白也能輕松上手
當用戶登錄Factory系統的時候，可以快速的開啟原歷史打開或創建的應用。實在智能可視化的、流程塊的節點編輯，通過簡單的拖拉拽，就可以搭建符合當前用戶場景的業務邏輯。如果對業務流程一知半解也沒關系，內置了豐富的典型案例，用戶可以在這案例的基礎之上去構建適合它的場景的應用，做相應的簡單的改造。當然也可以直接運行典型案例的流程，享受流程自動化帶來的快感。
精準處理復雜流程，企業級管理就是小case
實在智能自研的RPA流程引擎相較于傳統的開源的Work Flow的流程引擎，它能支持復雜場景的流程設計，并支持多任務進行以及支持流程節點的異常處理。以下面兩個真實的案例客戶為案例：
從這個流程圖當中可以看到，在繁雜的業務流程中，Factory能完成多任務并行，同時處理各種異常情況的扭轉，流程節點中加入了一些Try-Catch的機制，方便用戶處理各種異常情況。
智能檢索+超豐富組件庫，花式打造各種流程
實在智能的AI能力通過組件化低門檻的方式，方便用戶進行簡單的調用，同時也支持私有化的部署。自研的基于計算機視覺的cv的組件，當前已支持了Flash、Sliverlight以及PDF相應的一些圖片上面的元素的拾取和操作。當然在其他類型，如OCR類型，已支持常見場景的圖片類識別，比如說身份證、銀行卡、對賬單、保險單、工業巡檢等;在NLP這個類型中支持了具有通用性原則化的一些分詞，包括關鍵詞提取、語義分析、語義相似度分析等。最后，可以根據客戶的場景去研發符合業務需求的能力。
公共參數可視化，既是擁抱變化也是維持穩定
大家都知道在互聯網行業里，聽得最多的一句話就是擁抱變化。RPA數字員工，在安裝部署的過程當中對環境的要求是非常的高，如果任何一個環節出現了變化，它的可用性就基本上降為0。有了公共參數可視化的配置組件，就完全可以解決以上這個問題，讓數字員工具有能夠擁抱變化的能力。
它實現的原理跟機制是把流程當中具有可變的因素、條件設為全局變量，支持可視化的配置輸入，然后就可以提升整個流程應用的一個可維護性、可適配性。
2、Z-Commander中樞控制臺
流程的指揮官，顧名思義，統籌多臺設備上客戶端機器人的管理和監督、進行智能運籌調度、任務計劃制定。它具備一高一低兩個特性：一、產品的穩定性高，二、維護成本低。
3、Z-Bot終端機器人
任務的執行者，其中Bot包含三種模態：任務式，流程式，交互式。它們可以靈活部署在客戶端設備上，并通過時間軸和數據看板的方式展現Bot各個時間節點上，每個任務執行情況以及執行結果，讓效率進一步得到提升。同時Bot也具備了Z-Commander的一些基礎的能力，它可以脫離Z-Commander的進行靈活的一個控制，靈活的任務管理，靈活的定時任務設定。
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人工智能的降維映射
AI云腦引領萬物RPA
四大王牌構建“智能云腦”賦予數字員工強大的思考決策能力
首先是云腦部分的起點——Data Hub多元異構數據平臺，由它接觸客戶的業務系統，進行數據的采集以及進行簡單的處理，并將處理過后的數據傳輸到標注平臺，再由實在智能的業務專家，在標注平臺進行業務能力的一個標注，實現人工智能的人工部分，通過標注過后的數據，再以在線的方式傳輸到算法平臺，相當于人工智能有了數據的石油，算法平臺里面可以進行數據的提煉(預處理)，包括模型的構建、參數的設置、模型的訓練以及最后的打包發布，可以將模型直接發布到決策平臺，由決策平臺來進行業務的對接以及模型的一個計算，決策平臺會將后續從Data Hub過來的業務環境的數據進行一個模型的計算，最終輸出計算結果或者是決策方案，然后由這個方案發布送到Commander來調度具體的Bot來進行根據決策進行相應的一個執行。
這就是智能決策機器人的全鏈路，它實現了一個從數據到決策的閉環。相信AI+RPA有著無限的可能，在未來機器人的協作里，RPA的發展肯定是機器人之間的協同工作能夠產生無限的自動化和智能化提效的解決方案，首先需具備AI加RPA的產品矩陣，并以此形成適用于各行各業的RPA解決方案庫。
AI賦予萬物RPA無限可能但仍需要更多場景案例去訓練
AI+RPA在接下來幾年將會是企業軟件市場中增長最快的細分領域之一，而它的競爭門檻會隨著AI技術的發展不斷提高，在整個新基建飛速發展進程中，企業管理者不僅要消除外部信息孤島，適應新時代變革，同時也要消除內部信息孤島，形成各部門、各流程間的技術閉環。
通過Chatbot機器人加RPA，可以構建從接待到系統操作的這么一個能力，適合應用于在電商或者制造業;通過智能外呼能力加RPA的機器人，可以構建一個從對話收集到反饋的流程，這就非常適合在政府、醫療、餐飲這些咨詢體量較大的行業;通過AI決策平臺與RPA組合，可以完成對復雜場景的智能分析與決策，十分適合金融、財務等場景。當然還有更多，包括CV引擎跟RPA、NLP跟RPA的結合，它們可以構建一些視覺識別、語義理解到系統操作，適用場景更是不勝枚舉。
人工智能與RPA的結合，為各行各業帶來了點點滴滴的改變。但讓AI+RPA真正成長為數字員工，還需要更多場景案例來打磨。實在智能首先提出的章魚·數字員工讓我們看到了一種近未來人工智能落地的最為可能實現的方式。不積跬步，無以至千里。讓我們共同見證章魚數字員工完成從0到90%企業規則化流程替代，解放重復繁瑣的勞動人力，釋放巨額社會價值，實現人工智能質的飛躍。
