文章來源 |  36氪Pro
作者 | 詠儀

圖片來源 | 達觀數(shù)據(jù)
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36氪獲悉，「達觀數(shù)據(jù)」于昨日推出新產(chǎn)品“智能文本 RPA”。

達觀數(shù)據(jù)成立于 2015 年，技術(shù)方向是自然語言處理（NLP），即在文本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上做各種應(yīng)用，比如文本挖掘、搜索推薦等，主要產(chǎn)品是文本智能化處理軟件系統(tǒng)，能夠幫助客戶完成文檔智能審閱、推薦、搜索、客戶意見洞察等工作。此前，達觀已成功服務(wù)招商銀行、中國平安、華為、中國移動等數(shù)百家金融、制造、軍工、科技等領(lǐng)域企業(yè)和政府機構(gòu)。

RPA（機器人流程自動化）是近兩年較為火熱的話題。簡單來說，這是一項橫向的、貼近業(yè)務(wù)流的技術(shù)，用于自動化處理重復(fù)、規(guī)則明確、并且需要人類切換不同系統(tǒng)來完成的工作。具體到產(chǎn)品形態(tài)，則是自動化軟件，模擬人類的交互完成重復(fù)性事務(wù)。

舉個例子，如果一個分析師每天需要關(guān)注一家上市公司的數(shù)據(jù)，每天要在同一個網(wǎng)站扒數(shù)據(jù)，并填到表內(nèi)，那么 RPA 機器人就可以自動完成獲取數(shù)據(jù)、填表、導(dǎo)出等工作。

具體到達觀的 RPA 產(chǎn)品，主打 NLP + RPA + OCR，即在機器人里集成了 NLP（自然語言處理） 和 OCR （光學(xué)字符識別） 模塊，優(yōu)勢在于能做更多復(fù)雜應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)流程自動化。陳運文表示，在企業(yè)流程中，大約 10 - 20%是簡單業(yè)務(wù)流程，其他則是需要人工參與的復(fù)雜流程，本次達觀推出的 RPA 產(chǎn)品，相當(dāng)于是傳統(tǒng) RPA 的升級版，能夠大大提高服務(wù)能力。

傳統(tǒng) RPA 產(chǎn)品由開發(fā)平臺、控制中心、終端機器人組成。在 RPA 三大核心部分的產(chǎn)品功能設(shè)計上， 達觀智能 RPA 產(chǎn)品負責(zé)人金克指出，面向企業(yè)級用戶，達觀數(shù)據(jù)會從擅長的 NLP 與 OCR所覆蓋的場景切入，在產(chǎn)業(yè)設(shè)計層面結(jié)合兩者的易用性與準(zhǔn)確率。在前端，達觀RPA提供兩個版本，一個是面向業(yè)務(wù)人員的版本，可直接拖拽模塊或錄屏，無代碼設(shè)置程序；另外也提供IT人員版本，可編程，用于更復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程。

在目標(biāo)市場上，達觀的 RPA 產(chǎn)品面向的還是中大型客戶，產(chǎn)品目前已經(jīng)完成測試階段，并有實際落地案例。從落地效果上看，達觀 RPA 單個機器人能夠完成 4 個普通員工的工作，成本在人類員工的25%。

達觀數(shù)據(jù)副總裁賈學(xué)鋒在發(fā)布會上也介紹，截至目前，達觀智能 RPA 已推出銀行、財稅、政務(wù)、保險、證券基金等數(shù)十種不同崗位的機器人員工。在售后工單處理、商業(yè)案例報告生成、供應(yīng)商準(zhǔn)入核實、智慧政務(wù)行政審批、金融文檔的抽取驗查和填寫等場景中已開展工作。

對于此次新產(chǎn)品發(fā)布，36氪也對達觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼 CEO 陳運文進行了采訪。

NLP+OCR，解決RPA“最后一公里問題”

陳運文表示，達觀數(shù)據(jù)自 2017 年即接觸到 RPA，并且與國內(nèi)外 RPA 公司和咨詢公司均有合作，發(fā)現(xiàn) RPA 與 NLP 天然的互補性， NLP 技術(shù)是提高 RPA 能力的重要模塊。因此，達觀自 2018 年年初開始研發(fā)，并且于今年 1 月完成 RPA 產(chǎn)品 1.0 研發(fā)，推向試點客戶。

他對 36 氪介紹：“在文本處理里，也分為簡單和復(fù)雜流程，簡單的文檔處理可以通過 RPA 來完成，而復(fù)雜的的工作單靠 RPA 無法處理，達觀即是補全了這塊的能力。”

通過自然語言邏輯分類、自然語言數(shù)據(jù)提取、識別和深度學(xué)習(xí)模式預(yù)測，達觀的新產(chǎn)品可以將 RPA 的應(yīng)用場景覆蓋面提升 80% 以上，比如能更好地解決傳統(tǒng) RPA無法處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源問題，像圖片驗證碼識別、證件識別、紙質(zhì)文檔識別、合同抽取、財務(wù)報表抽取、報告生成等業(yè)務(wù)需求。

比如說，金融行業(yè)和政府機構(gòu)都有大量的資料報送和審查場景，存在大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。陳運文以一個數(shù)據(jù)采集場景舉例，一張單據(jù)上，無論填寫者用“供應(yīng)商”還是“甲方”，表達的意思是一樣的，但對于 RPA 機器人來說，如果不知道兩個字段的意思相通，抓數(shù)據(jù)的時候就會出現(xiàn)錯誤，這就需要 NLP 模塊來幫忙。

RPA最早起源于國外，但陳運文認為，RPA 在中國規(guī)模化發(fā)展更需要做有中國特色的 RPA產(chǎn)品。和英文相比，中文更靈活，語法結(jié)構(gòu)更復(fù)雜，這使得融合的 NLP 技術(shù)在實現(xiàn)路徑和方法上存在一定的差異化，在語義理解上也面臨更大的難度與挑戰(zhàn)；另一方面，中國大型企業(yè)復(fù)雜的組織架構(gòu)與權(quán)限劃分需要從產(chǎn)品設(shè)計上做好不同部門、職級、角色的機器人隔離設(shè)計。

以NLP起家，為何做RPA？

目前國內(nèi)做 RPA 的公司大致分為幾類：只做 RPA 的創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)的IT/運維/運營自動化廠商、巨頭，以及人工智能公司，達觀數(shù)據(jù)屬于人工智能公司一類。

從業(yè)務(wù)邏輯來看，達觀數(shù)據(jù)做 RPA 產(chǎn)品可以說順其自然。

此前達觀數(shù)據(jù)的主營產(chǎn)品“文本智能化處理軟件系統(tǒng)”是以NLP+OCR為核心，完成實際業(yè)務(wù)中的文本數(shù)據(jù)抽取、識別、關(guān)聯(lián)比對、核對、寫作等環(huán)節(jié)。對于業(yè)務(wù)中的各種非結(jié)構(gòu)化文檔，前期獲取數(shù)據(jù)即會涉及到跨系統(tǒng)抓取，獲取后的處理環(huán)節(jié)，也需要結(jié)合業(yè)務(wù)操作流程。

與 RPA 的業(yè)務(wù)模式有共通互補之處，并且通過此前產(chǎn)品，已經(jīng)了解了不少客戶的實際業(yè)務(wù)流程——這也是達觀數(shù)據(jù)將 RPA 與 NLP 結(jié)合的原因。

不過，現(xiàn)在 RPA 公司也會采取調(diào)用外部 NLP 模塊來做文本處理，NLP 公司還有無自己做 RPA 的必要？陳運文表示：

• 第一，如果 RPA 公司調(diào)用國外的 NLP 模塊，若對中文支持不好，機器人效率會不理想。

   

• 第二，RPA 貼近業(yè)務(wù)的特性，能讓客戶直觀地看到業(yè)務(wù)效率的提升，ROI表現(xiàn)突出，這能很好地降低AI的落地門檻——若作比喻，那么RPA則是蛋殼，AI能力是內(nèi)里，客戶想要的是一整個雞蛋，兩者不能缺失。無論是在拓新客戶，還是服務(wù)老客戶層面，做 RPA 都是很好的選擇。

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