在2019年全球經濟壞境下行、科技行業集體寒冬的情況下，RPA（機器人流程自動化）的出現，仿佛是一盞照亮整個寂靜夜空的指路明燈。這個蟄伏了十幾年的行業突然在今年開啟了“暴走模式”，RPA賽道的增長速度之快令人瞠目結舌，2019年更是被稱為“RPA元年”。

從年初到目前為止，全球有10多家RPA廠商共獲得8億美元以上的融資。其中RPA領域的頭部玩家UiPath更以70億美金的估值，拿到了D輪5.68億美元融資，一舉成為全球估值最高的RPA企業。而Blue Prism則早在2016年便在英國成功上市，Automation Anywhere得到了日本軟銀集團的支持獲得了3億美元的融資，并且得到孫正義先生的高度肯定，為其舉辦的活動站臺助威。

雖然國內的RPA行業也在迅速升溫，但是相比國外的三大巨頭還有一定的差距。近日，RPA中國采訪了達觀數據的創始人兼CEO陳運文博士，與他詳談達觀數據是如何打造更懂中文的RPA，以及如何看待中國RPA行業的發展趨勢。

達觀數據創始人兼CEO陳運文

以下是RPA中國和達觀數據創始人兼CEO陳運文的訪談，經RPA中國的編輯整理：

RPA中國：請您向我們先介紹一下達觀數據

陳運文：達觀數據成立于2015年5月，是國內首家將 RPA引入到文字自動處理的企業。作為全球領先的文本智能處理專家，我們的核心團隊由來自騰訊、盛大、百度、阿里等知名企業的高管和技術專家組成。目前除了RPA之外，達觀在大數據方面也有不錯的成績，已經為華為 、招商銀行、中興等大型企業提供了知識管理、文檔智能審閱和個性化推薦服務。

RPA中國：什么是文本智能處理？

陳運文：文本處理：形象來說就是從A資料中提取有用的信息，將這些有用的信息生成我們想要的樣子，形成B資料，也就是信息處理的過程。

智能處理：就是上述整個流程幾乎不需要人工參與。

用銀行開戶的例子來看，幾年前，我們去銀行開戶需要排長隊，等待銀行工作人員一個個地進行純手工開戶，工作人員的操作就是將提供的信息（eg.身份證、手機號、簽名等）匯入電腦系統。而如今，已可實現全自動開戶。

RPA中國：目前國內哪些行業應用RPA比較多？

陳運文：其實RPA的應用范圍還是很廣泛的，但就業務量和使用頻率來看是金融行業。因為銀行每天有大量的財務數據需要處理，如：財務數據的核對、錄入、監管報送、數據備份等流程都非常的繁瑣。我們都知道金融行業對數據的要求是非常嚴謹的，可能一個小數點就關系上千萬的折損。而目前銀行完成這些流程多數情況下還是靠人工在操作，需要在不同的系統之間進行切換來處理數據，不僅效率低而且極易出現人為錯誤。

達觀數據的一個銀行客戶在使用RPA之后，可以將開戶、審計、外匯這些業務流程完全實現自動化并且保證處理結果100%正確。

而在這個自動化的過程中，非結構化數據處理方面就需要AI的協助。

讀懂提供的信息→AI（NLP/OCR）

抓取所需要的信息→RPA

將所需要的信息填寫在恰當的位置→RPA

這就會涉及到一個訓練AI的過程，根據我們多年積累和客戶所提供的數據，可以完美地訓練AI并達到客戶需求的效果。

RPA中國：達觀數據RPA與其他廠商相比有哪些優勢？

陳運文：達觀是一個技術基因很強的公司，因為我本身也是做技術開發出身，所以AI領域一直也是達觀的強項。達觀的智能RPA采用的是“RPA+AI”模式，結合兩者的易用性與準確率，通過自然語言數據提取、識別和深度學習模式預測，將RPA的應用場景覆蓋率提升到80%以上，從而更好地解決傳統RPA無法處理的非結構化數據問題。

尤其是在處理中文文檔方面，達觀自主研發的NLP系統經過眾多央企、四大銀行多年的使用驗證，其可用性和準確率得到了高度認可。雖然其他RPA公司也會采取NLP模塊來做文本處理，但如果在調用國外第三方NLP模塊時，由于部分原因識別中文信息不理想，則RPA的效率會大打折扣。所以達觀數據自主研發的RPA更符合中國企業的需求，在數據提取、識別、處理方面也更加優秀。

此外，達觀數據的智能RPA已具備強大的語義分析能力，達觀智能RPA集成了自主研發的文檔智能審閱系統，它的功能主要用來：信息智能抽取、文檔智能比對、風險智能審核、文檔智能糾錯等。當我們需要判斷那些需要人為審閱的數據時，如比對賬目信息，查看提取的數據是否準確等，就可以通過這個平臺完美的替代人力。用戶通過這些強大的AI語義分析功能，可將那些非結構化文檔完美的進行提取和處理。

同時達觀RPA支持跨平臺部署，適用Linux、Windows、Mac、國產OS等操作系統，并支持無人值守、有人值守和人機交互等多個工作模式。

RPA中國：如何看待RPA與IPA之間的區別？

陳運文：RPA英文全稱為Robotic Process Automation，但是對于大部分中國用戶來說，單指這三個詞匯還是太抽象。雖然中文譯為機器人流程自動化，是指通過軟件的方式來模擬人類行為，自動處理那些基于規則、重復、繁瑣的業務流程。但很多人第一次聽到，首先會認為是具有實物的硬件機器人，其實RPA就像一個數字員工，是去協助完成工作的。

RPA這個概念在上世紀90年代便已經存在了。不過那個時候因為技術與成本等因素，多數情況下只應用于大型企業之中，每家企業都會根據自己的實際業務情況量身定制，市面上也幾乎沒有流通的產品。

傳統RPA有個最大弊端，就是只能處理有規則的結構化數據，無法處理那些復雜的非結構化數據，這也使RPA的應用范圍受到了一定的局限。例如：RPA可以輕松處理那些數據上傳、下載、查詢這樣的固化工作流程，但是它無法提取JPG、PDF等格式上的信息，之后RPA慢慢地進入了沉寂期。

隨著AI的出現和技術不斷迭代完善，再加上全球各行各業正在進行數字化轉型，RPA又重新步入企業的視線，并且與AI的結合使RPA的自動化應用范圍得到了前所未有的拓展。所以，IPA就是指將傳統的機器人流程自動化與目前領先的人工智能技術結合使用（例如：OCR、NLP、ML等），去處理那些復雜、繁瑣的非結構化數據。

我自身對IPA也有一個體會：當時達觀數據與四大有一個項目合作，他們在推廣RPA時發現很快就遇到天花板，想突破這個天花板RPA就必須具備AI能力。而我們負責開發的NLP系統，可以對接到他們的RPA系統，所以我發現原來AI和RPA是可以天然地結合在一起的，并且可以處理很多以前無法完成的非結構化數據。

RPA中國：達觀數據如何打造更適合中國企業的RPA？

陳運文：從目前市場行情來看，國外的RPA在技術、資金、市場、規模化層面都領先我們國內RPA廠商，這是一個不得不承認的事實。但是國外RPA在處理中文文檔時，據很多企業客戶反饋處理效果非常不理想，這可能是由于語言、技術等諸多因素造成的。當時達觀在做中文文本處理方面是非常出名的，服務過很多央企、500強、上市公司等大型企業，所以前面提到四大在開展中國RPA業務時找到了我們為他們開發NLP系統。

在2018年1月份的時候國內銀行界最早做RPA的企業也找到了我們，希望與達觀合作為他們的RPA提供AI技術支持。后來我們發現，原來AI技術與RPA有這么緊密的結合，加上達觀數據是以技術見長，所以后來就推出了針對中國企業業務流程的RPA工具。

達觀推出的RPA除了傳統的自動化流程之外，主要處理那些非結構化數據，例如：我們想提取一家公司的年凈利潤率信息，這個數據可能存儲在表格里，也可能是一段文字。如果想讓RPA自動完成這一過程，需要知道關鍵要素在哪個地方。當時我們開發了一個叫“關鍵要素抽取”的具有AI功能的文本挖掘系統。先由這個AI系統抽取關鍵信息，然后進行數據轉化再交由RPA來做基于規則的自動化流程。所以達觀的強項AI處理能力在這個過程中發揮了重要作用，處理的結果也符合客戶的要求。

RPA中國：如何看待中國RPA生態的建設？

陳運文：目前來看國內RPA行業還處于最初的萌芽期，雖然很多大型企業已經應用了RPA，但是數量更多的中小型企業還屬于觀望期。達觀作為目前國內唯一集成NLP、OCR、RPA全面自主研發的人工智能企業，正在積極攜手行業伙伴打造“RPA+”生態體系建設，擴展更多RPA場景，加速RPA+AI生態在中國企業中的智能化應用落地與創新。

達觀智能RPA團隊擁有十余年行業技術經驗，可提供不同用戶的個性化定制。同時，達觀智能RPA還支持二次開發，全面支持用戶的業務需求。目前，達觀智能RPA已推出銀行、財稅、政務、保險、證券基金等數十種不同崗位的“虛擬數字員工”。在售后工單處理、商業案例報告生成、智慧政務行政審批、金融文檔的抽取驗查等場景已完全實現機器人流程自動化，整體工作效率提升顯著。

希望有更多的企業，更多的開發者以及職場人員能了解和認識到RPA，并且能夠通過RPA工具，為企業和個人創造更多有用的價值，我們期望的繁榮的中國RPA生態愿景還需要與各位同仁攜手共建。

攝影/ 少澤；來自：甲乙視界

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