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來源 / 來也（ID：laiye_bot）

作者 / MSRA

機器人流程自動化(Robotic Process Automation,簡稱RPA)，是一種預先設定的程序,它通過模擬并且增強人與計算機的交互過程,將基于規則的常規操作自動化,例如讀取郵件、對賬匯總、檢查文件、生成文件和報告等枯燥、重復、標準化的工作,都可以讓RPA機器人代為完成。

由來也科技、人民日報海外網聯合電子政務理事會起草的《新智能•新效率,智慧中國機器人流程自動化(RPA)應用指南》即將發布。

繼2019年11月19日“ RPA應用指南專家研討會·財稅專場 ”，2019年12月18日“ RPA應用指南專家研討會·投資人專場 ”舉辦后，再次迎來“RPA應用指南專家研討會·MSRA專場”。

2020年1月16日，微軟亞洲研究院院長洪小文、副院長張益肇訪問來也科技北京辦公室，與來也科技董事長兼CEO汪冠春、聯席CEO兼總裁李瑋、CTO胡一川、高級副總裁褚瑞等，就RPA和AI如何結合以及落地，自動化流程發現等議題進行討論交流。

微軟亞洲研究院院長洪小文、副院長張益肇訪問來也科技

本次“RPA應用指南專家研討會”由胡一川主持，主要議題如下：

話題1：RPA+AI如何結合落地？

將AI打包成“傻瓜相機”

話題2:人機協同+流程發現

人類勞動力依舊需要尊重

話題3：RPA+Data

RPA的下一個路徑

以下為研討會精彩觀點摘要：

一、RPA+AI如何結合落地？

RPA是自動化，AI是智能化，二者具有天然的親近性,他們的關系猶如人類的雙手和大腦。可是，如何把AI技術與RPA實現了真正意義上的結合？

對此，胡一川認為，RPA和AI結合的三大類的場景：第一類，把AI的能力作為RPA能夠使用的技能，例如OCR或者NLP；第二類，把人機交互、智能對話、語音對話作為RPA前置的一個人機交互界面；第三類，在如何更高效地設計RPA方面，用機器去輔助人，去發現一些能夠自動化的流程。

洪小文院長用OCR舉例：其實那些功能叫不叫AI都不重要，OCR就是傻瓜式使用，你給我一張圖片，我返回給你文字就可以了。它叫AI也好,不叫AI也好，你只要告訴我這個功能干什么（功能描述）？能出什么（對外接口）？同樣的，從自然語言中抽取信息，變成各個領域的一些名詞，那個功能也應該做成越傻瓜越好。傻瓜相機任何人都會用，如果你們能夠把AI能力包裝成任何人都能用，到那個地步你們就能解決很多事情。

RPA+AI的結合，應該是弱耦合 。張益肇表示，針對第一種應用場景（把AI的能力作為RPA能夠使用的技能），RPA和AI之間，進行軟件設計的時候，應該做到弱耦合。RPA+AI有很多意義，RPA要去連接很多不同的程序，如果某些程序是AI，你只要聯上來，只要它的接口不改，遇到能力升級或者模型更新之類的，用戶就能拿到更好的版本，對于RPA而言應該不需要做任何事情。如果接口改了，那么RPA是需要重新做的。這個角度比較直接：AI只是RPA里面接的這些不同的應用里面其中一個應用，其中一個環節，不管是OCR，或者自然語言抽取出實體等，都是這樣。比如說OCR，OCR在云上面也有，OCR通過不停地更新數據，后面的模型也會相應更新，我們只需要每過一段時間下載一些新模型，更新一下就好了。

二、人機協同與流程發現

盡管RPA+AI能夠運用的場景十分廣泛，但是仍不能替代人類勞動力。

李瑋說到，我們早期和企業提起RPA的時候，企業負責人第一反應就是這個東西是不是要把人替代掉？其實現在的人工智能技術還沒法完全替代一個活人，RPA機器人其實就是一個智能助手，它只能干那些重復性的、協作性的事情，但是這些事情在辦公室中又經常發生。所以說人機協同是RPA最需要理解的一個重要概念。

洪小文院長認為，有一個場景，可能不一定叫AI，它跟人類智能（human intelligence）有關。直觀的說，就是把整個項目全部外包給別人，這里面不僅有AI，還有人。相當于有一個外包服務，外包怎么做你不需要管，但可以達到你要的效果，這里面必須有人的參與。如果全部被自動化，客戶會說你直接賣我軟件就好了。沒有自動化的地方，里面一定有人，人接進去協同工作。說實在的，最后賣的是全盤的外包服務還是人機交互？很難切分。

在RPA+AI中，流程發現工具能夠有效幫助企業發現重復性高的工作，從而部署RPA機器人。同時，也要看到人類思維和行為的復雜性，流程發現工具依舊無法全部替代人類勞動力。

洪小文院長提出一個問題：在流程自動發現的過程中，如果只是跟機器打交道，可以用流程將它們連起來。但是如果有超出系統邊界之外的操作，流程自動發現是發現不了的。可能打了一個電話，或者出去找了某個人呢，這個流程發現是沒有辦法做的，AI也沒有用。因為這些是人跟人對接的。流程發現在學術界叫做program synthesis，就是說自動產生pragram，program synthesis就跟我們講的流程發現一模一樣。

即使做出流程發現來了，怎么樣可視化，也是值得思考的問題。洪小文院長認為，因為流程發現不會百分之百正確，那么，在不是百分之百正確的時候，人如何進行干預？如果所有問題都由技術來解決，這是不可能的。因為目前機器不可能知道人的腦袋里想什么，所謂的人機協同就需要提供一種途徑，將人的知識，人的判斷輸入到流程中去，運行到某個時候，彈出一個界面，用比較規范的語言，將用戶的判斷和抉擇告訴機器。包括如何調試這個流程，如何追蹤這個流程是否正確，這個更重要，知道哪里有沒有錯，有錯我還可以改過來。

三、RPA+Data

大數據時代下，從大數據中分析和挖掘的過程是RPA非常寶貴的一個過程，因為它可以提供分析能力來檢查不同數據系統中的數據。借助于RPA的自動化和來自大數據的洞察力，公司有可能將數據和行動結合起來。

“這是一項新的技術，叫RPA+Data。”洪小文院長說到，今天所有RPA做的這些工作，用戶能夠直接看到數據是很有限的，因為人的眼睛實在是很有限，這個時候，RPA+Data（RPA數據可視化）其實可能是一個很好的結合。什么意思呢？簡單來說就是給出報表。可視化的東西就是看清大數據。數據很大，人是不可能看得到那么大那么全，但如果每次只是需要看某些固定地方的數據，那么就可以用RPA自動化，或者寫一些SQL腳本來完成這項工作，固定去產生一些報表，尤其是在找數據的錯誤或者說數據違規的時候，特別有用。這個跟RPA+AI不太一樣，可以單獨拿出來講。

褚瑞表示，洪院長的重要講話為我們開拓了RPA+AI的新思路，用RPA獲得原本分散的數據，并用AI技術對數據進行整合、交叉驗證、可視化展示等。和已有的數據倉庫+BI等技術相比，這種思路是一種很好的補充，RPA獲得的數據雖然零散，但這種位于邊緣的數據在整合后常常能發揮以小博大的價值，AI則大大增強了數據處理的深度。實際上我們前段時間為某個大型零售企業做的RPA+AI自動匹配和修正小票金額和POS系統金額的機器人，就起到了類似的作用。當時我們只用了簡單的決策樹來進行數據修正，就收到了較好的效果。

汪冠春補充說，RPA機器人一定程度上可以解決數據隱私和分散的問題。有些敏感數據不放心讓人去接觸，但是可以交給RPA機器人按特定規則去獲取和使用。有些情況大規模數據集必須分塊以適應人類的記憶和處理能力，但是用RPA機器人就可以集中處理。這些都是RPA來替代人做的一些事情。

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