來源丨數(shù)字化企業(yè)
受內(nèi)外部環(huán)境變化以及競爭壓力的影響，企業(yè)紛紛將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心戰(zhàn)略，旨在充分運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)推動商業(yè)模式、研發(fā)模式、制造模式、服務(wù)模式、運(yùn)營模式和決策模式的轉(zhuǎn)型，進(jìn)而塑造面向未來的企業(yè)競爭力，實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的業(yè)務(wù)增長。
企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，業(yè)務(wù)流程自動化無疑是其中至關(guān)重要的一環(huán)。通過將自動化作為充分且必要元素納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程，企業(yè)就能在業(yè)務(wù)運(yùn)營中獲得速度、準(zhǔn)確性和成本效益等方面的競爭優(yōu)勢。
也正是在這樣的背景下，機(jī)器人流程自動化（Robotic Process Automation，RPA）因能通過替代人工操作，簡化任務(wù)并優(yōu)化流程，同時將員工從低價值的工作中解放出來，使其專注于更高價值的工作，進(jìn)而大幅提高效率、降低成本，而越來越受到企業(yè)的關(guān)注。特別是在經(jīng)歷新冠疫情后，我們可以很明顯地感覺到，企業(yè)無論是對于RPA的投資意愿還是投資力度都顯著增強(qiáng)，RPA的應(yīng)用也呈星火燎原之勢。
然而，RPA也并非沒有局限性。特別是當(dāng)企業(yè)希望將RPA的能力擴(kuò)展到除了業(yè)務(wù)層以外的其它領(lǐng)域時，RPA的局限性也越發(fā)明顯。
RPA的優(yōu)點(diǎn)與局限性
美國電氣和電子工程師協(xié)會（ IEEE ）認(rèn)為，機(jī)器人流程自動化（RPA）是在數(shù)字系統(tǒng)中模擬和集成人類行為以優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的軟件機(jī)器人。
RPA的核心在于以軟件機(jī)器人模擬和替代人類在計算機(jī)等數(shù)字化設(shè)備中的操作，并利用和融合現(xiàn)有各項技術(shù)減少人為重復(fù)、繁瑣、大批量的工作任務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化，從而有效提升工作效率，減少錯誤。它能自動化捕獲數(shù)據(jù)、運(yùn)行應(yīng)用程序、觸發(fā)響應(yīng)并與其他系統(tǒng)通信以執(zhí)行各種任務(wù)。
它的優(yōu)勢在于以非侵入的方式直接在軟件前端用戶交互界面上仿照人工操作使用方式第三方獨(dú)立運(yùn)行，而且它支持低門檻的基于圖形化界面的自動化流程設(shè)計，能跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化。RPA具有不修改原有軟件基礎(chǔ)架構(gòu)，不需要原有軟件進(jìn)行代碼級修改，不增加原有軟件運(yùn)行風(fēng)險，不干擾原有軟件運(yùn)行秩序，不影響原有軟件權(quán)限管理模式，不依賴原有軟件定制程序接口，數(shù)據(jù)交互符合軟件定義邏輯，軟件架構(gòu)兼容性高，可7×24小時全天候不間斷運(yùn)行，以及業(yè)務(wù)人員在無需IT人員介入的情況下即可上手使用，易用性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)。
RPA在諸多場景中被應(yīng)用為成熟的虛擬勞動力
（來源：安永）
近幾年來，RPA已經(jīng)開始各行各業(yè)逐步滲透和落地，應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，橫向涵蓋了各個通用職能部門，如財務(wù)、采購、人力資源、IT等，縱向覆蓋了各個垂直行業(yè)、多種業(yè)務(wù)場景，如制造、金融、地產(chǎn)、物流、零售、醫(yī)療、通信、政務(wù)等。RPA協(xié)助人類完成大量規(guī)則較為固定、重復(fù)性較高、附加值較低的工作，不僅能將工作時間從“小時”級被壓縮到“秒”級，并確保極高的精準(zhǔn)率，而且也能讓員工從繁瑣的重復(fù)性流程中解放出來，將精力聚焦于有更高價值的分析、決策等環(huán)節(jié)。
RPA使用的場景條件（來源：愛分析）
不過，RPA也并非是萬能的。它執(zhí)行的業(yè)務(wù)流程需要基于明確且相對固定的規(guī)則，也就是流程標(biāo)準(zhǔn)化的程度要足夠高。這就造成了RPA有多少優(yōu)點(diǎn)，就有多少缺點(diǎn)與局限性。換言之，RPA的缺點(diǎn)與其優(yōu)點(diǎn)同樣明顯通常只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如果遇到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如音頻、視頻信息等），RPA機(jī)器人就會無法感知，導(dǎo)致“看不懂“和”聽不明“；無法在流程中作出復(fù)雜判斷，也無法從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，不能用于對業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。
因此，當(dāng)企業(yè)希望將隨需應(yīng)變的智能工作流作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略最核心的支撐力量，以實現(xiàn)卓越運(yùn)營，并驅(qū)動業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新時，將RPA技術(shù)與AI（人工智能）技術(shù)相結(jié)合就成為必然。而RPA與AI的結(jié)合，也推動著RPA向IPA進(jìn)化和發(fā)展。
流程自動化再進(jìn)化：從RPA到IPA
AI技術(shù)的優(yōu)勢在于，通過一整套算法，加上大量的樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后，能夠執(zhí)行需要人類智慧完成的任務(wù)，如視覺感知、語義識別、智能翻譯、智能對話、語音識別等。因此，在現(xiàn)有的RPA工具中融入AI技術(shù)，將RPA與AI和其它數(shù)字自動化工具結(jié)合，就能夠克服現(xiàn)有的局限性。
RPA與AI的關(guān)系（來源：BCG分析）
RPA與AI技術(shù)高度互補(bǔ)。如果將RPA比作人的雙手，那么AI就相當(dāng)于人的大腦。RPA將簡單重復(fù)的工作自動化，并且為AI提供大量的數(shù)據(jù)，AI則根據(jù)RPA提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)并且改善RPA流程。RPA與AI相結(jié)合，即形成了智能流程自動化（IPA）。
在麥肯錫看來，IPA包括五項核心技術(shù)：RPA（IPA的基礎(chǔ)）、智能工作流（Intelligence Workflow）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、自然語言處理（Natural language Processing，NLP）、智能感知主體（IntelliSense Subject）。
智能流程自動化五項核心技術(shù)（來源：麥肯錫）
機(jī)器人過程自動化（RPA）：通過記錄現(xiàn)有使用者的界面操作，將例行任務(wù)自動化，如數(shù)據(jù)抓取與清理等。
機(jī)器學(xué)習(xí)：通過“監(jiān)督”式和“無監(jiān)督”式學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中找出固定分析模式，自動生成數(shù)據(jù)洞見。
智能工作流：將人工團(tuán)隊與機(jī)器共同執(zhí)行的任務(wù)整合起來，通過簡化固定流程，提升端到端全流程效率。智能工作流一般應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部行政審批、業(yè)務(wù)審批和月末財務(wù)流程等。
自然語言處理（NLP）：讓人與計算機(jī)之間通過自然語言實現(xiàn)有效溝通，達(dá)到人與機(jī)器的無縫式互動。由于企業(yè)可以獲取的客戶信息大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，NLP可以分析和利用這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，理解和生成自然語言。智能感知主體：是指將真實行為如語音、視頻等，通過攝像頭、麥克風(fēng)或其他傳感器的硬件設(shè)備進(jìn)行收集，再借助語音識別、圖像識別等前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，最后將這些數(shù)字信息進(jìn)一步提升至可認(rèn)知的層次，比如理解、規(guī)劃、決策等。人機(jī)界面的交互在智能感知過程中尤為重要。
IPA本質(zhì)上是將AI作為大腦去指揮RPA完成工作。它以RPA為基礎(chǔ)，融合了AI的復(fù)雜性，通過NLP（自然語言學(xué)習(xí)）、ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）等輔助技術(shù)，擴(kuò)大了機(jī)器人的能力邊界，拓展了機(jī)器人的工作范圍，進(jìn)一步釋放了自動化的潛力與價值。智能流程自動化的變革潛力在于，它創(chuàng)造了通過無縫集成技術(shù)、工作流程和人員來重新構(gòu)思企業(yè)如何運(yùn)作的機(jī)會。
相較于傳統(tǒng)的RPA，有著AI技術(shù)加持的IPA在讀取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、做決策、保障執(zhí)行任務(wù)準(zhǔn)確率、銜接人機(jī)交互任務(wù)上更加具有優(yōu)勢，能夠完成復(fù)雜應(yīng)用場景的流程替代，為實現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流程自動化創(chuàng)造條件。通過智能自動化再造以后的業(yè)務(wù)流程，可以有效摒棄原有的手工操作模式，串接前后臺業(yè)務(wù)流程，打通跨部門甚至是跨企業(yè)之間的壁壘，形成人機(jī)協(xié)作運(yùn)營流程，進(jìn)一步提高工作效率，提升工作質(zhì)量，更好地解放員工雙手，讓員工有更多的時間專注于更核心、更關(guān)鍵的工作任務(wù)。
IBM Cloud Pak for Automation
當(dāng)前，IBM正致力于積極推動自動化技術(shù)向AI賦能的智能自動化發(fā)展。IBM AI賦能的自動化方法采用業(yè)務(wù)和IT自動化系統(tǒng)相融合的形式，通過發(fā)現(xiàn)、決策和行動來不斷優(yōu)化，使整個企業(yè)的流程實現(xiàn)智能自動化。
IBM最新的IPA產(chǎn)品 Cloud Pak for Automation，作為一款簡單、易用、高效、穩(wěn)定的超級智能自動化平臺， 對IBM的自動化產(chǎn)品進(jìn)行了海量集成，包括：多種嵌入式AI、智能決策、工作流、內(nèi)容編排、文檔識別、無代碼、機(jī)器學(xué)習(xí)、低代碼開發(fā)工具、智能分析、容器部署（RedHat OpenShift）和混合云平臺等，能幫助企業(yè)和組織將業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)智能自動化，快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以節(jié)省時間、提高效率和優(yōu)化運(yùn)營成本。
來源丨數(shù)字化企業(yè)
關(guān)于騰訊AI加速器
騰訊AI加速器是騰訊產(chǎn)業(yè)加速器的重要組成部分。其背靠騰訊產(chǎn)業(yè)生態(tài)投資，依托騰訊AI實驗室矩陣的核心技術(shù)，騰訊云的平臺、計算能力以及豐富的應(yīng)用場景，為入選項目提供課程、技術(shù)、資金、生態(tài)、品牌等層面的扶持；并與入選項目共同打造行業(yè)解決方案，推動AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用落地。
AI加速器已經(jīng)舉辦四期，過往三期在一年時間的加速中都取得了非常不錯的成績。騰訊AI加速器三期成員經(jīng)過一年期加速奔跑，60%企業(yè)獲得新一輪融資，全員與騰訊達(dá)成多層次聯(lián)動，涉及50+產(chǎn)品及業(yè)務(wù)合作。在前兩期AI加速器中，從全球2000+項目中甄選出的65個項目，整體估值662億+，形成行業(yè)解決方案50+。
騰訊AI加速器四期自2019年9月啟動以來，吸引全球超1000家優(yōu)質(zhì)AI企業(yè)報名，復(fù)試首次舉辦騰訊產(chǎn)業(yè)加速器“AI+開放日”，助力企業(yè)鏈接更多合作商機(jī)。最終TOP40入選名單于2021年1月21日出爐，入圍率僅4%，聚焦垂直領(lǐng)域AI應(yīng)用場景，覆蓋工業(yè)、企業(yè)服務(wù)、文旅、零售、醫(yī)療、政務(wù)、出行、農(nóng)業(yè)等11大行業(yè)。騰訊AI加速器四期希望與優(yōu)秀的AI企業(yè)一起，加速推進(jìn)新基建在AI領(lǐng)域落地。
