2020年5月7日，來也科技成功發布了全新的RPA+AI平臺產品UiBot Mage。猶如其中文名“魔法師”一樣，來也科技希望通過AI賦能，將OCR（光學字符識別）、NLP（自然語言處理）、人機對話等AI能力快速應用到自動化流程中。
UiBot 是來也科技旗下的RPA機器人流程自動化平臺，在UiBot Mage發布之前，由UiBot Creator（創造者）、UiBot Commander（指揮官）、UiBot Worker（勞動者）三部分組成。
UiBot Mage的到來，令來也科技的三駕馬車，一躍升級成為四缸引擎。UiBot Mage的發布，意味著來也科技RPA+AI生態真正走向產品落地，并且貫穿于RPA機器人流程自動化的方方面面。
如果說2019年是RPA的元年，那么今天UiBot Mage的目標則是讓RPA機器人更智能。
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）是一種流程自動化軟件工具，能夠代替或者協助人類在計算機等數字化設備中完成大量、重復、繁瑣的日常業務流程。
AI（Artificial Intelligence，人工智能）是由人制造出來的機器所表現出來的智能，指的是通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。
這是一張RPA從業者爛熟于胸的示意圖，這張圖的經典之處在于，它非常明晰地揭示了RPA和AI之間的關系：
RPA模擬人的雙手，例如點鼠標、敲鍵盤，將數據從一個系統錄入另一個系統的機械重復工作，解決流程自動化；
AI模擬人的大腦，例如語音識別、物體識別、圖像識別、OCR等，使用機器學習技術從非結構化對象中提取數據，解決認知自動化。
一種當下流行的觀點是，RPA只適用于如下工作場景：高度重復的、跨系統的、規則固定的流程。前兩條特性是顯而易見的，最大的爭議來自“規則固定”這條特性，“規則固定”是RPA的特點之一，但RPA反對者認為，“規則固定”束縛了RPA的更大發展。
從客戶的角度來看，“規則固定”意味著RPA無法處理需要主觀判斷的業務流程。也就是說，RPA無法“完整地”處理整個業務流程的自動化，而只能處理部分流程，或者在流程執行的過程中需要人工的介入。
尤其是在人工智能已被科幻電影神化的今天，用戶對智能化技術寄予了過多不切實際的期待，用戶的高期待與技術的成熟度之間的落差，是許多流程自動化項目難以落地的重要原因。
從市場的角度來看，“規則固定”通常意味著流程的附加值較低，整個RPA項目的價值也隨之降低，這也是目前RPA項目客單價普遍較低的重要原因。
如果將項目按照“復雜度”和“收益”兩個維度分為四種，其中，低復雜度高收益的項目，大家都搶著做；高復雜度低收益的項目，大家都不做。
真正拉開各家RPA企業收入差距的，是另外兩種項目類型。通常來說，誰家的產品越是能處理各種變化各異的規則，就越能獲得高收益。低復雜度低收益、高復雜度高收益，能者多勞，多勞多得，合情合理。
從提升RPA行業價值的角度來看，幾乎所有的行業預言家都預測，RPA將會在AI的幫助下，核心能力不斷增強，自動化過程不斷增加。
未來，我們將看到由機器人流程自動化（RPA），衍生為復雜流程自動化（CPA），最終達到智能自動化（IA）或智能流程自動化（IPA），也就是我們所說的RPA+AI。
因此，作為來也科技“RPA+AI”的重要組成部分，UiBot Mage的推出可謂水到渠成。
在“Laiye Lead 2020”大會上，來也科技CTO胡一川介紹，UiBot Mage將為RPA機器人提供三類AI能力，即文字識別、文本理解和人機對話，從而為用戶帶來更大程度的自動化。
UiBot Mage 為RPA提供的三大AI能力
2018年11月，國際數據組織IDC發布了數據行業的十大預測，其中之一是關于非結構化數據。IDC預測，到2025年，全球產生的數據量將達到175ZB，而超過80%的數據是處理難度較大的非結構化數據。
所謂非結構化數據，主要是指那些無法用固定結構來邏輯表達實現，無法被計算機直接處理的數據，從形態上，非結構化數據主要包含這三大塊：
結構化數據和非結構化數據
在2018年，這一預測還并未引起RPA行業的關注。不過，隨著2019年，中國RPA行業迎來多輪融資，RPA一躍成為ToB市場最為炙熱的詞，關于IDC的這一預測逐漸成為大家討論的熱門話題。
在RPA行業具有劃時代意義的UiBot Mage，正是以文檔理解中的非結構化數據為突破點，讓企業現有的文檔、圖形、圖像、音頻、視頻等信息從非結構數據，轉變成為結構化數據，盡可能的讓企業的各種行為納入到自動化行列中。
UiBot Mage 技術示意圖
從UiBot Mage技術示意圖中可以看出，UiBot Mage的OCR模塊，通過通用文字識別、通用表格識別、票據識別、卡證識別等技術，可以將特定的圖片轉換成非結構化或者半結構化的文本。
加上通過語音識別、視頻識別將視頻、語音轉換成的文本，幾乎所有的非結構化數據，都可以統一轉換成文本類數據。
而NLP模塊可以實現常見的文本理解和抽取。這里的文本，可以是財務報表、合同、招股說明書、報告等；這里的抽取，指的是將一個句子中的實體都抽取出來。
假設某句話為：“下周一北京到上海的機票是一千兩百塊錢”，通過UiBot Mage的實體抽取命令，上述句子中的 “下周一”、“上海”、“北京”、“一千兩百塊錢”等實體都可以被正確抽取。
通過OCR和NLP技術，UiBot Mage可將非結構化數據轉化為結構化數據。
所謂文檔理解，指的是利用UiBot Mage提供的AI能力，將現實生活中常見的非結構化文檔，例如發票、行程單、身份證、合同、郵件等，進行解析和理解，并將該過程集成到完整的業務流程中，助力RPA+AI行業解決方案。
文檔理解方案示意圖
以合同識別場景為例來說明文檔理解方案。為給財務提供成本管理依據，需要將合同掃描成電子文檔，并自動識別合同內容，提取出總金額、賬期、供應商、合同號等關鍵信息，最后將合同關鍵信息錄入財務管理系統。
合同識別場景是一個典型的文檔理解助力RPA+AI行業解決方案的實例。其中，合同電子化利用掃描儀和高拍儀進行；PDF轉換成圖片由RPA引擎模塊完成；OCR通用文字識別模塊完成合同圖片到文字的轉換；NLP文本信息抽取模塊將合同關鍵信息抽取出來；最后，利用RPA的UI自動化技術將合同信息錄入財務管理系統。
這樣，RPA與OCR、NLP等AI能力配合，共同完成無AI能力的RPA產品無法做到的場景。流程搭建時間只需要1天，處理效率可達人工的20倍以上。
最后，我們看看UiBot Mage提供的人機對話能力。
人機對話能力到底有多重要？隨著企業中RPA機器人數量的增加，UiBot Mage提供的人機對話能力支持雙向交互、多輪對話以及多種模態，為人與RPA機器人的交互提供了無限的可能。
具體而言，一種是人主動向機器人發出指令，以完成某個業務流程；另一種是機器人在執行某個業務流程中，遇到需要人去干預的問題，可以主動和人交互。特別在一些復雜場景下，需要多輪對話才能完成交互的流程，人機對話的能力就顯得尤為重要。
走向未來：超級自動化
Forrester曾針對企業做過一項調研，2019年末，RPA技術在所有企業自動化系統部署中排名最低；而到2020年，RPA技術的排名則上升到了第一位。
Forrester分析師盧冠男在“Laiye Lead 2020”大會上也表示，市場對于RPA的預期越來越高，不具備 AI 能力的RPA 工具將會被替代。其中，RPA充當了肌肉的角色，AI提供了認知和判斷力，兩項能力結合組成的智能自動化，才是整個企業實現自動化流程的關鍵。
無獨有偶，另外一家信息技術研究和顧問公司Gartner，曾對2020年十大戰略性技術趨勢做出了預測，其中以RPA機器人流程自動化為代表的“超自動化”作為企業數字轉型的重要工具，受到各行業的一致好評奪得榜首。
所謂超級自動化，是指運用包括AI和機器學習在內的先進技術，以便日益使流程實現自動化，并增強人類。超級自動化不僅涵蓋可以實現自動化的一系列工具，還涉及自動化的精密復雜性（即發現、分析、設計、自動化、測量、監控和重新評估）。
由于沒有任何一種工具可以代替人類，如今超級自動化涉及多種工具，包括機器人流程自動化（RPA）、智能業務管理軟件（iBPMS）和AI，旨在日益借助AI來制定決策。
來也科技一直堅持RPA+AI，在超級自動化的道路上從未停歇腳步：從依托第三方到自研AI技術，從NLP到OCR，從對話機器人到UiBot Mage，從單個AI技術到搭建人工智能平臺，一步一個腳印，堅定而執著。
從誕生，到走向市場，UiBot Mage邁過了關鍵性的一步。現在，不妨讓我們一起感受UiBot Mage帶來的神奇變化。
特別聲明：
文章來源：來也科技（laiye_bot）
作者：RPA資深專家袁博
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/DWspckhqCf_UpId9c1Y4zg
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