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近年來，隨著諸多企業完成數字化轉型升級，RPA 應用越來越受關注，RPA 是機器人流程自動化的簡稱，即以軟件機器人及人工智能為基礎的一種業務過程自動化技術。

以一個中大型企業最日常的財務報銷審核工作為例，如果財務人員人工操作，可能每天都要面對成百上千張的報銷憑證和報銷單進行處理，不僅工作量大、重復性高，而且還經常被其他部門抱怨效率慢，但如果有了 RPA 工具，我們就可以把繁瑣枯燥的工作交給這個虛擬機器人完成，自動進行信息的提取、核對等操作，而且可以 7X24 小時不間斷工作，財務人員只需進行關鍵結果的確認即可，各個部門之間的協作效率得以大幅提升。

圖｜政企審批服務系統 RPA 流程

而我們企業日常工作流程中可能不只是財務部門，很多部門都涉及到各種文檔資料、圖表、總結報告、申報表單等流程，對 RPA 的靈活運用足以產生更大的降本增效的價值。

作為中國本土的 AI+RPA 企業，達觀數據目前專注在自然語言處理技術和 RPA 相結合的自動化軟件研發方向，在最新的技術方向上還融合了 OCR 等計算機視覺技術，其文本智能處理技術和商業應用逐漸得到了資本和市場的青睞。

2020 年 5 月份，達觀數據宣布新完成 2.7 億元 B+ 輪融，DeepTech 采訪到達觀數據董事長兼 CEO 陳運文，進行了一些行業交流。

本土 RPA 賽道投融資升溫

陳運文本人是復旦大學計算機系博士，曾歷任百度搜索核心技術工程師、騰訊文學高級總監、盛大文學首席數據官等職位，并于 2015 年創辦達觀數據。回顧公司這些年的發展歷程，陳運文表示，人工智能項目成功的關鍵還是要找對應用場景，讓 AI 技術真正能夠發揮作用。

以達觀數據的文本智能處理技術來講，它的第一大特點就是接地氣，對很多企業來說拿過去直接就能用起來，它可以大幅地讓計算機系統代替人去完成日常的辦公工作，比如自動匯總材料、自動填表，自動起草一個報告等等，這些工作對于很多崗位可能是每天或者是每周都要做的一些規律性、重復性的工作，現在都可以交給機器人自動去做了。

根據 HFS Research、Gartner 等機構的研究數據顯示，2018 年，RPA 全球市場規模為 17.14 億美元，近三年的年均增速超過 50%，預計到 2022 年，RPA 全球市場規模將達到 43.08 億美元，其中，2019 年中國 RPA 市場規模是 17 億元，預計 2022 年將增長到 31 億元。

國外已有比較成功的商業案例，在 2018 年全球 RPA 市場中，UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、NICE、Pegasystems 等五家企業占據了全球市場份額的 47%，UiPath 目前已是一家估值 70 億美元的公司，Automation Anywhere 估值也達到 26 億美元。相比較國外的發展進程，中國 RPA 市場近年來才剛剛起步與滲透，資本助推之下，一批中國本土起家的 RPA 企業正在形成新的市場競爭力。

圖 | 國內重點企業投融資進度

對于當前市場競爭情況，陳運文認為，目前國內 RPA 市場還處于早期發展階段，相比較計算機視覺和語音技術的大規模商業落地，以智能文本處理技術為核心的整個 RPA 市場發育成熟和爆發期可能還要晚幾年。

另外，分析文本的 AI 技術相對來說更難一些（涉及到自然語言處理、理解等），沒有當前圖像、語音識別技術那么成熟，這也是文本語義理解技術被稱為 “人工智能皇冠上的明珠” 的原因。不同場景下的文字表達是人類智慧高度抽象凝練的一種方式，就像濃縮咖啡，能把大量的信息濃縮在短短的幾個字中或者用短短一句話來表示，讓計算機去用去重新解讀這些文字背后的含義，相當于要把咖啡粉再沖泡開來，整個過程是充滿挑戰的。

“到今天為止，我覺得自然語言處理的技術都還遠稱不上成熟，仍有很多難題等待突破。國內市場也非常大，涉及到的垂直行業千差萬別，所以我覺得雖然同一個賽道里會有很多企業入局，但目前還是一個大家各自充分發展的階段，還沒到市場飽和或存量廝殺的階段，我覺得談競爭為時過早。”陳運文說。

AI+RPA 打造行業通用性辦公機器人

在國內市場，達觀數據較早把 RPA、自然語言處理、知識圖譜以及 OCR 光學字符識別等技術銜接到一起開發數字化辦公機器人，可為大型企業和政府機構提供機器人流程自動化、文檔智能審閱、垂直搜索、智能推薦、客戶意見洞察等解決方案，進而在技術和方案方面形成了一定的差異化和壁壘，這是整個行業目前最新的技術趨向，整體的技術方案也具備較強的行業通用性。

陳運文舉例，比如企業要做財務報表的自動化審核，就是一個典型場景，現在已可以讓計算機像財會人員一樣自動去進行財務核算、自動報稅、自動填寫財務報表等，這個 “財務機器人” 的 RPA 系統，在幾乎所有行業里都用得到，包括金融信貸、能源、大型制造業、科技互聯網等企業，財務工作的很多流程是類似的。

另外，例如“社保機器人”，機器人每個月底能像 HR 一樣去幫員工交社保，交社保是一個非常煩瑣的工作，而且全國各省市交社保的規章制度流程還有所不同，對于一個大型企業來說可能在全國多個省市都有分支機構，需要填哪些表單、怎么計算社保比例等等，原先到月底都需要 HR 團隊多人忙上好幾天才能完成，現在則可以讓機器人替代這部分繁瑣工作。

圖｜達觀數據董事長兼 CEO 陳運文

關于商業模式，陳運文表示作為一家純 ToB 的公司模式其實相對簡單，就是通過給客戶來提供智能化的軟件服務進行收費，收費方式也比較靈活，既有軟件 License 授權收費，也有按客戶處理的業務規模來收費的方式，也有幫客戶部署一整套智能辦公機器人的系統來收費的模式，針對不同業態的客戶服務方式并不固定，有的可能還需要定制開發。

機器人在效率上無疑是要完勝人類的，但可靠性與工作質量如何保障？在陳運文看來，目前 RPA 類軟件更多傾向于機器人和人來互相配合的工作方式，原來人做的工作全部交給計算機，在今天還有些理想化。

更實際的情況是，機器人把一些重復性繁瑣性的工作做完以后，如果操作到一些關鍵性的步驟，還會交給人類做最后的確認。機器人未來可能做 99% 的那些重復性的工作，但是 1% 的最關鍵的確認或者決策權利還是由人主導，機器人會成為我們工作中的一個非常好的助手，目的并不是去取代人類崗位。

比較目前市面上不同 RPA 機器人之間的先進性程度，陳運文認為主要體現在以下三方面：

1、自動化程度。計算機除了最簡單的工作以外，能否深入比較復雜的應用場景，比如在銀行，除了一些基礎審核的流程，能否做一些貸款的貸款報告寫作等工作，包括貸后每個季度的日常管理的這些操作。流程處理的智能化程度，是體現系統先進性的一個方面。

2、文本處理的效果。RPA 在處理復雜文本時需要用到語義理解技術，通俗講就是計算機能夠在多大程度上自動理解文字背后的含義，這其中準確率和召回率都是語義理解效果的參考指標。

3、穩定性和易用性。這些集中在用戶體驗的層面，目前國內很多 RPA 軟件系統還是處在比較初期的摸索狀態，產品有很大的改進空間，能夠把產品做得更方便易用，能夠讓使用方覺得配置簡單，使用靈活是商業落地的關鍵。

就目前國內外市場競爭來看，中英文文本理解的天然不同為國內廠商提供了一道護城河，因為中英文本身語言表達的差距非常大，一個能很好處理英文文檔的機器人來處理中文，效果會大打折扣，國際頭部廠商如果要進入中國落地勢必需要走過一個本土化的適應過程，而這個空隙階段對于國內廠商而言是一個崛起的窗口期，來開發更適合中國人自己用的辦公智能機器人。

圖｜達觀數據自研的“字 - 句 - 篇” 算法模型

放眼這個行業的未來，語言理解模型的創新和突破仍是一個關鍵的技術變量，例如谷歌 AI 團隊在 2018 年發布的 BERT 模型，在機器閱讀理解頂級水平測試 SQuAD 中趕超人類，在 11 種不同 NLP 測試中創出了最佳成績，為自然語言處理技術帶來了里程碑式的改變，而隨著 5G 時代的到來，對大規模數據的分析挖掘和學習將成為數字化企業的標配，高速網絡也將提升各種各樣智能化終端 RPA 機器人的執行效率，這些因素都會間接促使 RPA 行業不斷進化。

疫情有望激發新一輪市場滲透

2019 年末到 2020 年上半年的新冠疫情蔓延給多數企業的經營造成了消極影響，不過陳運文對接下來的 RPA 行業的發展保持著非常樂觀的看法，這是一次展現企業辦公機器人優勢的大好機會。

疫情對人的影響其實是最大的，很多企業發現在一些突發異常情況下，人員沒有到崗很可能就無法正常推進業務流程，比如財務人員因為上不了班，開不了票，做不了結算，不少企業的業務運轉一度面臨停滯的困局，如果這些工作很多都是由機器人自動化去完成的，那自動化系統可以 24 小時不間斷工作，而且能夠確保工作結果是穩定可靠的，接下來會有越來越多的企業提高對 RPA 的認知程度和采用意識。

“我們的愿景是想做到中國文本智能處理領域的 NO.1，做業內領先的文本智能處理專家，我們一開始就想得很清楚，所以今天也一直是沿著最初設想的路徑在前進，沿著自己堅信的方向去克服困難打磨好產品，我覺得這是創業這些年最大的體會。”陳運文最后說道。

特別聲明：

文章來源：DeepTech深科技

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