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RPA是全球企业软件领域中增长快的细分市场13868850106
社会正处于一个由信息化向自动化https://www.ai-indeed.com/，由自动化向智能化转型的时代，人工智能正渗透到各行各业，然而在面对个性化的场景、分散的系统和散落的数据时，如何通过人工智能为社会带来价值？构建数据中台或者PaaS平台也许是好的选择，但这些举措往往成本高企，过程漫长，前期企业很难为此买单，相比之下，RPA（机器人流程自动化）作为一个成熟却受限的应用一直被低估，它有着成本低，落地快的优势，可以成为当下人工智能的接盘侠。
基于这个目标，我们提出了“章鱼数字员工”的概念，RPA相当于章鱼的多条触手，执行多项复杂操作，AI相当于章鱼的大脑，做出合理的智能决策，组合而成就是一个无实体形态的“章鱼·数字员工”。设想一下，未来一个人带领一群机器人工作的场景，这将成为我们看到的未来。相比于唤作机器人，我们更愿意称之它为“数字员工”。
「实在智能」的产品以AI+RPA为主打，由AI云脑(Z-Brain)、机器人工厂(Z-Factory)、中枢控制台(Z-Commander)、终端机器人(Z-Robot)四部分组成，其中终端机器人(Z-Robot)可单独使用，也可结合企业所需嵌入某流程中使用。
一、Z-Factory机器人工厂
RPA的核心部分，又叫流程编辑器。基于前期对企业客户及RPA的研究调查，我们配置的流程编辑器拥有强大的稳定性和兼容性，同时内部组件库深度汲取了人工智能“SOTA”技术，能充分适应企业级复杂流程的创建与运行。
1、可视化低代码，小白也能轻松上手
当用户登录Factory系统的时候，可以快速的开启原历史打开或创建的应用。我们可视化的、流程块的节点编辑，通过简单的拖拉拽，就可以搭建符合当前用户场景的业务逻辑。如果对业务流程一知半解也没关系，我们内置了丰富的典型案例，用户可以在这案例的基础之上去构建适合它的场景的应用，做相应的简单的改造。当然也可以直接运行典型案例的流程，享受流程自动化带来的快感。
2、精准处理复杂流程，企业级管理就是小case
我们自研的RPA流程引擎相较于传统的开源的Work Flow的流程引擎，它能支持复杂场景的流程设计，并支持多任务进行以及支持流程节点的异常处理。以下面两个真实的案例客户为案例：
从这个流程图当中可以看到，在繁杂的业务流程中，Factory能完成多任务并行，同时处理各种异常情况的扭转，我们也在这个流程节点中加了一些Try-Catch的机制，方便我们用户处理各种异常情况。
3、智能检索+超丰富组件库，花式打造各种流程
我们的AI能力通过组件化低门槛的方式，方便用户进行简单的调用，同时我们也支持私有化的部署。我们自研的基于计算机视觉的cv的组件，当前已支持了Flash、Sliverlight以及PDF相应的一些图片上面的元素的拾取和操作。当然在其他类型，如OCR类型，我们已支持常见场景的图片类识别，比如说身份证、银行卡、对账单、保险单、工业巡检等；在NLP这个类型中支持了具有通用性原则化的一些分词，包括关键词提取、语义分析、语义相似度分析等。，我们可以根据客户的场景去研发符合业务需求的能力。
4、公共参数可视化，既是拥抱变化也是维持稳定
大家都知道在互联网行业里，我们听得多的一句话就是拥抱变化。RPA数字员工，在安装部署的过程当中对环境的要求是非常的高，如果任何一个环节出现了变化，它的可用性就基本上降为0。有了公共参数可视化的配置组件，就完全可以解决以上这个问题，让我们数字员工具有能够拥抱变化的能力。它的实现的原理跟机制是把我们流程当中具有可变的因素、条件设为全局变量，支持可视化的配置输入，然后就可以提升我们整个流程应用的一个可维护性、可适配性。
二、Z-Commander中枢控制台
充当流程的指挥官。顾名思义，统筹多台设备上客户端机器人的管理和监督、进行智能运筹调度、任务计划制定。它具备一高一低两个特性：一、产品的稳定性高，二、维护成本低。
三、Z-Bot终端机器人
任务的执行者，其中Bot包含三种模态：任务式，流程式，交互式。它们可以灵活部署在客户端设备上，并通过时间轴和数据看板的方式展现Bot各个时间节点上，每个任务执行情况以及执行结果，让效率进一步得到提升。同时Bot也具备了Z-Commander的一些基础的能力，它可以脱离Z-Commander的进行灵活的一个控制，灵活的任务管理，灵活的定时任务设定。
四、AI云脑
实在智能在传统“三件套“架构的基础上，了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等算法。具备迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。
首先是云脑部分的起点——Data Hub多元异构数据平台，由它接触我们客户的业务系统，进行数据的采集以及进行简单的处理，并将处理过后的数据传输到我们的标注平台，我们的业务专家，在标注平台进行业务能力的一个标注，然后实现人工智能的人工部分，通过标注过后的数据，再以在线的方式传输到我们的算法平台，相当我们人工智能有了数据的石油，算法平台里面可以进行数据的提炼（预处理），包括模型的构建、参数的设置、模型的训练以及的打包发布，可以将模型直接发布到我们的决策平台，由决策平台来进行业务的对接以及模型的一个计算，决策平台会将后续从Data Hub过来的业务环境的数据进行一个模型的计算，输出计算结果或者是决策方案，然后由这个方案发布送到我们的Commander，Commander来调度具体的Bot来进行根据决策进行相应的一个执行。
这就是我们智能决策机器人的全链路，它实现了一个从数据到决策的闭环。我们相信AI+RPA有着无限的可能，在未来机器人的协作里，RPA的发展肯定是机器人之间的协同工作能够产生无限的自动化和智能化提效的解决方案，我们首先需具备AI加RPA的产品矩阵，并以此形成适用于各行各业的RPA解决方案库。
相关新闻：实在智能RPA一文读懂RPA与AI的结合过程
RPA与AI结合是RPA发展的趋势。RPA需要AI的技术能力拓展功能服务，AI需要RPA的应用场景落地。
RPA和人工智能AI结合后的应用范围超级广泛，一方面可以处理：登发邮件、Excel计算、整理文件这类简单重复性工作外；另外还能完成：身份信息智能审核、文本OCR智能分析、客服场景辅助决策与自动推荐等复杂决策类工作。
RPA会经历四个阶段的发展，前三代RPA不涉及到决策层，只是帮助人执行预先定义好的流程。需要人在初始化和运行的过程中参与监控，确保实施的准确性。而随着人工智能技术的日益成熟，便产生了第四代RPA发展阶段，即：AI+RPA。人工智能与机器人流程自动化有效结合，进行复杂场景的智能决策，其功能更加完善，应用场景更加广泛，适用范围更广，RPA机器人更加智能，我们具体展开来看这4个发展阶段。
四个发展阶段
个阶段 RPA1.0
RPA1.0可以理解为辅助人工，既简单的辅助人完成一些基础数据录入、文件打开类的标准化桌面工作，整个工作过程离不开人工干预，无法自动执行，效果往往是辅助单个员工提升较小幅度的工作效率。
第二个阶段 RPA2.0
RPA2.0，这个阶段的rpa可以部分解放人工，可以自动完成整个业务流程中部分（某个环节）的工作流程，机器人永远不会对这些重复性工作感到无聊，他们会完全按照预定的指示和规则，以的效率来完成这些任务，无需人工干预。
第三个阶段 RPA3.0
RPA3.0可以理解为增强智能RPA，3.0阶段的RPA可以简单融合感知技术，尝试部分获取相关的外部知识，自动化处理目标文档中的非结构化数据，例如发票信息（图像）和来自客户的邮件（文字）。但是本阶段的RPA每次执行的动作都是一致的，他们并不会从每次的重复执行中进行“学习”，也不会在每天的程序化工作中进行自我改进和寻求更优的解决策略。
第四个阶段 RPA4.0
RPA4.0概念，即通过感知技术(语音、人机交互、视觉)、认知技术(智能决策)、RPA技术相结合， 打造出能够模拟人类进行业务决策和业务处理的智能助理机器人。
智能助理机器人可以学习人的业务处理经验(数据)， 在复杂的业务场景下，达到接近人或超过人的决策准确率，打破传统RPA技术只能按照特定规则处理业务的局限，实现深度的业务场景覆盖。
例如：「实在智能」开发的“实在RPA”开启了RPA4.0时代，不仅从AI组件层面进一步完善和丰富了机器人功能，可以适应更加多样的应用环境，完成更多复杂任务。同时将机器人管理控制台从简单的指令、规则下发升级为智能决策中心，实现基于历史数据和经验积累的模型训练加载、运筹调度和一键部署。实在终端机器人在完成各项任务之后，也会采集相关数据闭环反馈至智能决策中心实现模型算法的高频迭代，不断升级优化，提升准确性、可用性和鲁棒性。
「实在智能」“实在RPA”由四部分构成：
· 机器人工厂（Z-Factory，即任务组件编辑器），丰富完善的Win组件库、AI组件库、行业模板库，清晰易用的拖拽式交互体验及一键生成代码的贴心设计，让零基础用户开发机器人的过程行云流水；
· AI云脑（Z-Brain，提供复杂场景智能决策解决方案）；
· 中枢控制台（Z-Commander，综合管理台，全面管理部署、实时监控、任务管理、运筹调度、机器人运行情况数据化展示）；
· 终端机器人（Z-Bot，虚拟员工端，支持无人值守、人机协同等多种交互形式）。
四者相互配合，方便开发者快速、便捷拓展应用场景，实现“生产-分配-管理-执行”的流程闭环。
一方面，RPA技术可以极大的降低用户的系统改造成本，完成数据获取与复杂的系统操作，另外一方面，RPA搭载AI技术后能让每一家企业拥有自己的数字员工，进入企业智能化时代。
一个令人惊讶的RPA4.0机器人的例子（实际案例）
在我们政策匹配场景的RPA实施过程中，我们成功的完成了一个RPA4.0的成功案例：政策计算器。
它是AI+RPA的典型应用，通过人工智能语义分析，构建政策要求与企业条件之间的匹配算法，实现企业与政策双向智能匹配。我们激动的发现，政策计算器可以有效的解决政府与企业信息不对称、政策自动化录入、自动化解析、自动化校验、企业政策推送、申请信息及时自动提醒等问题。
让人惊喜的是，政策计算器可以智能评估企业多维度发展指数，量化评估企业自身条件与激励政策之间的距离，并综合政策解读经验提供专属行动建议，达到了在政策发布与匹配场景下RPA4.0所具备的效果，为各级政府和企业的政策相关工作带来显著的提质降本增效！
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