近日，國外RPA企業FortressIQ宣布獲得B輪3000萬美元融資。此輪融資由微軟旗下的風險基金M12和老虎全球管理基金領投。

資料顯示FortressIQ創立于2017年，聯合創始人兼首席執行官Pankaj Chowdhry曾是知名BPO（業務流程外包）公司Genpact的AI部門主管。

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正是因為在Genpact的工作經歷，讓Pankaj看到了RPA行業的商機并創立了FortressIQ。

FortressIQ的產品主打RPA+AI的模式，通過將RPA與計算機視覺、機器學習、深度學習、自然語言處理和光學字符識別等AI技術相結合，來幫助組織處理更繁瑣、復雜的非結構化業務流程。

適用的行業包括，金融、零售、制造、物流和醫療保健等。FortressIQ表示，這些AI技術在處理自動化業務過程中，主要有以下優點：

計算機視覺：計算機視覺為計算機提供了對數字圖像和視頻的高級理解的能力，因此計算機可以根據生成的圖像集識別并做出決策。該技術已經發展為包括面部識別和識別交通信號，停車標志和行人等物體。

汽車工業中使用計算機視覺來創建防碰撞檢測技術，以提高車輛安全性。通過增強對MRI，X射線和其他掃描圖像的檢測，在醫療保健中也很受歡迎，可以改善對患者的診斷。在財務部門，它可以快速識別和處理發票，提高整個業務流程的處理效率。

機器學習：機器學習技術可以快速地從大量數據中進行推斷，而如果人類執行相同的任務，則可能要花費數百個小時。因此，機器學習無需進行顯式編程即可進行數據預測。

組織可以使用機器學習來完成任何事情的預測，例如，廣告公司通過機器學習從Google，Twitter和Facebook等公司收集的匯總用戶數據，來向更有可能購買產品的用戶投放針對性廣告。

信用卡公司可以使用機器學習來快速處理數千個應用程序，并監視用戶的購買和付款歷史記錄，以提供諸如信用額度提高的功能。

深度學習：深度學習技術是機器學習的一部分，它使用算法以有監督或無監督的方式進行學習。例如，它可用于對大型數據集進行分類或識別和分析該數據中的模式。然后，使用這些模式來預測可能的結果。

在業務中，這通常稱為“預測分析”。簡而言之，深度學習用更多的數據驅動型決策取代了傳統的直觀決策。

在供應鏈方案中，深度學習可用于減少產品建模方案的數量，并將精力集中在那些將帶來最大收益的模型上。

自然語言處理：自然語言處理是計算機程序理解文本的能力。生成文本時，計算機將使用旨在提取與短語和句子相關的含義的算法，然后從中收集必要的數據。

當啟動大型社交媒體營銷活動時，可以使用自然語言處理來實時跟蹤趨勢和客戶的脈搏，并且可以直接解決營銷活動的互動并對其進行個性化設置，這是成功進行品牌營銷的關鍵要素。

Pankaj表示，微軟之所以成為FortressIQ主要投資者之一，是因為在2019年11月份時二者便進行了技術合作，隨后在今年4月份時再次進行合作。

FortressIQ主要為微軟的RPA產品Power Automate提供AI服務，能夠在Power Automate的300多種基于API不同連接器之間進行混合和匹配，并將它們與屏幕自動化結合在一起，從而幫助組織快速實現業務流程自動化。

這種基于AI、API和UI的自動化流程，對于擁有數千個應用程序進行管理和優化的組織而言顯得至關重要。

M12執行董事Tamara Steffens說：“很高興FortressIQ成為M12投資產品之一。面對爆炸性的數據增長，機器人流程自動化對于組織擴展和競爭能力越來越重要。

FortressIQ能夠幫助企業快速識別效率低下的業務流程并將其實現自動化，以改善員工的體驗和工作效率。”

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