AI化是RPA未来发展的关键 | 对话阿博茨CTO刘铁锋

据全球著名管理和战略咨询公司Zinnov最新RPA行业评级报告显示，2019年全球企业在RPA上花费超过23亿美元，并且全球超过38%的企业准备或者尝试RPA机器人。在业务流程外包服务市场方面， RPA市场份额已超过90％。该研究还发现，在过去12个月中企业约有40％的业务由智能自动化完成（IPA），利用RPA+AI的模式去自动处理那些非结构化数据并呈上升趋势，可以说 RPA的未来完全由AI来掌控。

近日RPA中国采访了阿博茨CTO刘铁锋，与他深入探讨了AI是如何帮助RPA突破天花板，将企业那些繁琐、复杂的非结构化数据实现自动化处理。

阿博茨科技CTO 刘铁锋

前海豚浏览器联合创始人及CTO，国内最早一批进入移动互联网领域的开发者，曾作为《程序员》杂志专栏作者，发表过多篇移动互联网行业分析文章。在创办海豚浏览器之前，就职于微软亚洲研究从事搜索引擎研发工作，工作期间写作并出版《编程之美》一书，被誉为程序员面试宝典，持续销售近10年，并发行到台湾地区。

以下是本次访谈记录，由RPA中国编辑整理：

RPA中国：请您先简单介绍下阿博茨

刘铁锋：阿博茨成立于2016年，总部位于北京，武汉、南京、日本、新加坡都设有办事处。我们主要致力于AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）、Big data（大数据）、Cloud（云服务）4大技术领域。

目前员工超过300人，技术员工占比超过80%，均来自微软、谷歌、阿里、腾讯等一线互联网企业。阿博茨目前已获得头部VC 6000万美元的投资，投资机构包括：启明创投、源码资本、SIG海纳亚洲等。总体来说阿博茨是一家以技术见长的公司，因为我们的几位联合创始人都是做技术出身，并在微软、谷歌、百度等企业有多年的工作经验。

RPA中国：如何看待今年是“RPA元年”这一说法？

刘铁锋：对于中国RPA行业来讲，2019年确实算的上是“RPA元年”。在整个上半年中，RPA行业的融资非常频繁，尤其是在6月份共有多家RPA厂商获得了数千万美元的融资，投资的机构也都是一些明星级VC，包括：金沙江创投、红杉资本、DCM中国、源码资本等，这在没有风口的2019年还是比较罕见的。但从国外的RPA发展情况来看，身处第一梯队的三大RPA厂商（UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism）都有十多年的历史，相对国外RPA市场而言无论是在规模、战略、流程等方面，国内RPA只能算雨后春笋处于萌芽阶段。

RPA中国：RPA与AI的结合为企业带来的最大改变是什么？

刘铁锋：在说AI之前，我们可以先说说RPA。就技术而言RPA本身并没有太多的技术含量，很多公司资深的程序员都可以写出一个简单的自动化软件来完成那些大量重复性的工作。但如果是一些非结构化数据来实现自动化业务时那就变的困难很多，而且这也是消耗企业工时最多的业务。

例如：财务部门提取邮箱里的发票信息。一般流程是人工登录邮箱，然后筛选带有发票信息的邮件，接着开始下载每一个带有发票信息的邮件，最后把数据存储起来以便后续使用。

这个流程如果单单使用RPA就很难实现，因为RPA本身只能执行那些基于规则、重复的结构化数据，它无法识别PDF、JPG上面的数据。这就需要人工智能技术OCR（光学字符识别）的帮助。

我们知道OCR的专长是提取图像上的文字，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成文字。所以在自动化非结构化数据时，可以先通过OCR提取发票数据，然后交给RPA继续自动完成剩下的步骤。RPA+AI的模式使其自动化业务范围得到了前所未有的扩展，这也是未来RPA的主要发展方向。在RPA和AI的帮助下，企业的工作效率将得到质的改变。

RPA中国：阿博茨与其他厂家的RPA有何区别？

刘铁锋：前面也说过了阿博茨是一家技术基因很强的企业，目前已把所有主流的AI能力集成在RPA中，使AI技术可以快速落地与企业的业务相结合，并且免去部署的烦恼。为了让非技术出身的业务人员也可以娴熟的使用自动化工具，阿博茨将RPA+AI进行封装平台化，提供可视化功能面板，支持拖拽式流程设计，使用户可按需进行选择实现多个场景的自动化。我们的优势主要有以下3点：

1、深耕图像识别领域：国内的达观数据是做文本挖掘起家的，所以他们在自动化文本方面的业务非常专业，也受到了一些大企业的认可。而阿博茨是以图像识别见长并将传统的OCR功能进行升级。比如：我们常用的数据图表，一般情况下OCR只能识别数据并进行转换，而阿博茨开发的智能识别图像系统不仅可以提取图表中的信息，还可以将其直接转换成其他格式内容（Excel、Word等）。这在国内是非常领先的，也是我们目前的主打产品之一。已经被国内众多头部金融客户所应用，而且反馈的效果非常好。

2、自有数据平台：我们都知道AI技术应用之后，最难的并不是如何去使用它，而是通过大量数据训练它让AI像人一样聪明，不需要人工的协助就可以替我们做很多事情。但是往往很多企业并没有那么多的数据去供AI训练使用，这就致使AI的效果不理想。阿博茨通过多年的大数据积累，为客户提供强大的数据训练平台，免去客户训练的烦恼可以使用真正的智能机器人。

3、开放IPA平台：阿博茨科技推出的IPA（RPA+AI的结合）平台Everdroid将AI与RPA完美融合，使用OCR、NLP、知识图谱等人工智能技术，帮助RPA实现从非结构化数据处理能力到智能流程的提升。同时IPA平台着力打造面向开发者和合作伙伴的生态环境。

首先是开发者社区：比如数据模型训练，开发者可以自己开发模型来训练非结构化数据，并与平台其他能力打通部署到实际业务场景。IPA的应用场景非常广泛，对接系统非常多，需要更多的开发厂商共建生态环境。

其次是渠道合作伙伴接入：平台会提供很多工具集，包括第三方插件AI技术合集，渠道商在经过必要数据培训后可以自己做实施，以此来壮大整个中国的IPA生态链。

RPA中国：对于自动化领域来说，AI需要解决的难点是什么？

刘铁锋：除了RPA之外，AI的技术已非常成熟应用在很多业务场景中，比如人脸识别、虹膜识别等等。所以

• 从外部来看意味着在产品、生产方、服务方面都需要智能化。

• 而从内部看则意味着研发模式、人机接口、数据决策驱动都需要AI化。

• 在RPA行业来看，AI主要用来解决2个问题：

数据转换：AI需要将那些非结构化数据，包括：文本、图片、语音、视频等，运用各种人工智能技术转化为结构化数据，然后再进行下一步的数据处理；

流程处理：将数据处理的各个环节进行拆分，通过自动化流程设计工具将处理流程固化下来。通过数据反过来自主识别自动化行为，让数据处理的流程变得更智能，减少人为干预实现真正的无人值守自动化。

RPA中国：RPA如何帮助中小企业提升创收？

刘铁锋：我觉得需要分几个阶段。20年前企业提倡的是“信息化”，10年前提倡的是“互联网化”，而现在提倡的是“智能化”。

对于绝大部分中小企业来说，在信息化和互联网化方面做的可能都不太理想，但是现在的智能化阶段我觉得他们可以得到RPA极大地帮助。而且主要服务场景不只是解决那些重复的业务流程，重点在于人机交互方面。真正能帮助中小企业的是RPA+AI模式的“数字化员工”，无需人工的协助，整个业务流程交给RPA就好了，人只需要查看和审核最后的结果就行。在人力资源费用不断上涨的情况下，这对于中小企业来说帮助是巨大的。

RPA中国：如何更好的建设中国RPA生态？

刘铁锋：从历史上来看，想把一项技术良性的发展下去形成一个完整的生态链是需要大量时间和金钱支撑的，比如苹果、微软、Google等，所以RPA行业也不例外。一两家公司是很难形成和建设生态链的，再加上现在是RPA的萌芽期，这需要整个中国RPA厂商共同去努力。

阿博茨已经开放了开发者社区，为那些希望学习和使用RPA的人员提供帮助，同时将众多AI技术封装成插件，免去企业部署的烦恼，可以直接拿来使用立刻投入到业务中去，这对于企业实现业务自动化帮助是巨大的。总体来说从目前国内RPA行情来看，这还是一项非常有挑战，且任重而道远的事情。

摄影/ 少泽；来自：甲乙视界

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