共计 3789 个字符，预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。
作者：胡一川 来也科技 CTO
曾任百度视频技术负责人，「今晚看啥」联合创始人兼 CTO。宾夕法尼亚大学机器学习博士，清华大学本科。
在 2019 年的世界人工智能大会上，某国内顶级投资机构合伙人曾提到：他们对 50 家全球财富 500 强企业 CIO 进行了调研，发现大家对 AI 的欢迎程度几乎达到 100%。RPA（机器人流程自动化）和 Chatbot（聊天机器人）作为早期 AI 产品的代表，已经体现出了巨大价值。
到了 2020 年，RPA 和 Chatbot 作为企业实现智能自动化的利器，继续展现出巨大的价值和快速的增长。表面上看，RPA 和 Chatbot 虽然是两类不同的产品，但本质上它们有共同之处。
如果将 RPA 和 Chatbot 结合起来，可以实现端到端的自动化，产生 1 加 1 大于 2 的效果。
来也科技作在 RPA 和 Chatbot 领域都有深厚的积累，拥有自主研发 RPA 平台产品“来也 UiBot”以及 Chatbot 平台产品“来也吾来”。本文基于来也科技多年的实践，探讨 RPA 和 Chatbot 的结合点、价值和未来发展方向。
1. 来也科技的机器人进阶之路
2015 年，来也科技成立，团队有一个共同目标：让机器人助力每个人。
我们第一款产品是面向 C 端用户的微信智能助理，通过自然语言对话的方式为用户提供各类生活服务。
这种新颖、高效的交互方式立刻吸引了一批种子用户，但用户的增长速度并没有想象中的快。随后，团队意识到，相比对个人而言，Chatbot 对企业的价值更大。于是，在 2017 年，我们推出了面向企业的 Chatbot 平台“来也吾来”。
“来也吾来”的定位是一个企业级的对话式 AI 能力平台，帮助企业快速搭建、发布和维护 Chatbot。“来也吾来”被广泛应用于企业前台与用户交互的客服、营销等场景，极大地减轻了前台人员与用户交互的工作压力。
来也吾来有以下几大优势
- 零代码即可搭建 Chatbot，机器人不仅能被动响应用户，也能够主动询问用户，还能够基于用户标签提供个性化的对话体验。
- 支持几乎所有常见的即时通信渠道，可一键将 Chatbot 接入钉钉、企业微信、微信公众号、微信小程序、网页等渠道。
- 基于深度学习技术，语义理解准确率高达 95%，并通过预训练提升在小样本情况下的效果。
- 作为一个对话能力 PaaS 平台，提供丰富的 API 接口，能够与企业的其他 IT 系统进行对接，扩展对话机器人的能力，为机器人打通前台和后台提供可能。
“来也吾来”的四大优势
差不多同一时间，我们的另外两位创始人，李玮和褚瑞在“按键精灵”受到亿级用户的拥趸之后，意识到软件机器人除了能给 C 端用户带来便利，也可以用于企业，提升知识工作者的生产力。
于是，他们再次开始创业，成立奥森科技并推出 RPA 平台产品“来也 UiBot”。基于十几年在技术和生态方面的积累，“来也 UiBot”推出后，市场反响热烈。
当两个团队的创始人共同探讨企业级智能自动化机器人的发展时，大家都意识到：不论 RPA 机器人还是 Chatbot 机器人，都只是企业智能自动化现阶段的一种形态，未来机器人一定会融合各种技术不断演进。
2019 年 6 月，来也科技和奥森科技正式合并，成为全球第一家拥有自主研发 RPA 产品和 Chatbot 产品的公司。
2. RPA 和 Chatbot 的结合
两者的异同
在讨论 RPA 和 Chatbot 该如何结合前，我们先来分析它们的差异和共同点，这样才能更好地理解二者结合如何能形成有价值的解决方案。
- 首先，RPA 和 Chatbot 技术原理不同。
RPA 机器人通过非侵入的方式实现跨系统的业务流程自动化，本质上是基于规则处理结构化的数据。
Chatbot 利用自然语言处理等技术使计算机具备和人进行对话式交互的能力，本质上是基于模型处理非结构化的数据。
- 其次，RPA 和 Chatbot 的应用场景不同。
RPA 常常被用于财务、法务、人力资源等“后台”业务场景中，典型应用场景是解决跨系统、重复性的数据录入工作。
Chatbot 的典型应用场景则是在企业需要和用户进行交互的“前台”业务，如客服、销售等。
虽然 RPA 和 Chatbot 的定位有所不同，但它们本质上有两个共同点。
- 第一，RPA 和 Chatbot 都是“连接器”。
RPA 连接企业中不同的 IT 系统，将它们之间的数据打通，从而实现流程自动化。
Chatbot 连接企业和用户，使得不同用户都可以通过一种统一的交互方式和企业进行互动，获得信息和服务。
- 第二，RPA 和 Chatbot 给企业带来的价值都体现在 3 个方面：
降低成本、提高效率、提升质量
因此，基于这些共同点，RPA 和 Chatbot 完全具备相结合的可能性，并且通过合并实现 1 加 1 大于 2 的效果。
两者结合的方式
下面，介绍如何基于“来也 UiBot”和“来也吾来”将 RPA 和 Chatbot 结合起来，形成整体解决方案。
前面提到，“来也吾来”是一个对话能力 PaaS 平台，因此它可以和其他系统进行对接。
同样，“来也 UiBot Commander”也是一个开放的平台，拥有丰富的 API，供第三方应用实现对 RPA 机器人的管理和调度。
因此，基于“来也 UiBot”和“来也吾来”，RPA 和 Chatbot 的结合很容易，主要分为以下几个方面：
- 企业基于“来也吾来”搭建 Chatbot，并通过各种即时通信渠道接入用户，Chatbot 理解用户的自然语言，将其转换为结构化的语义信息。
- “来也吾来”和“UiBot Commander”通过 API 进行对接，吾来将用户的语义信息以参数的方式传递给 Commander。相反的，Commander 也可以将 RPA 机器人执行的结果反馈给“吾来”。
- “UiBot Commander”基于“来也吾来”传递的参数，通过队列等机制调度不同的 RPA 机器人（UiBot Worker），执行不同的任务。不同的 RPA 机器人之间也可以通过 Commander 实现协同，共同完成某项任务。
具体如下图所示：
人与机器人交互的特点
当把 RPA 和 Chatbot 结合起来后，机器人便同时具备了执行任务和与人交互的能力。未来工作中，人与机器人的交互会像今天人与人的交互一样常见。人与机器人的交互会有以下几个特点。
- 首先，人与机器人的交互是双向的。也就是说，既有人主动和机器人的交互。比如人通过对话发出指令，然后机器人去执行某个业务流程，也有机器人主动和人的交互，让机器人在执行业务流程的过中，遇到异常或问题时主动寻求人的介入。
- 其次，在一些复杂的场景下，人和机器人的交互需要通过多轮对话才能够完成，机器人需要具备理解上下文并进行主动询问或澄清的能力。
- 最后，人与机器人之间的交互是多模态的。除了文本，还会包含语音、文件、图片、视频等，就如同今天我们在工作中通过即时通讯工具或者邮件与同事沟通一样。
未来，人与机器人进行双向、多轮、多模态的交互将成为一种常态。
3. RPA+Chatbot 的应用场景
前面探讨了 RPA 和 Chatbot 的结合方式和特点，下面我们具体来看一看 RPA 和 Chatbot 结合之后能够在哪些场景中应用。
- 场景 1：为用户提供端到端的自动化客户服务
Chatbot 最常见的应用场景之一是客服。
在客服场景中，单纯使用 Chatbot 只能回答“前台”常见的问题或执行简单的任务，很多依赖跨系统、复杂操作的工作依然需要人工通过后台操作来完成。如果将 RPA 和 Chatbot 结合起来，则能够大大扩展 Chatbot 的任务执行能力，为用户提供端到端的自动化客户服务体验。
设想一个电商的场景，当用户在网上购物下完单需要修改地址时，用户可以对 Chatbot 说“我要修改地址”。前台的 Chatbot 经过多轮对话确认用户要修改的订单和地址，然后调度后台的 RPA 机器人操作订单系统完成地址更改，整个过程无需人工客服参与，大大提升了服务效率和服务体验。
- 场景 2：成为员工的智能助手
当企业中的 RPA 机器人数量不断增加时，员工将面临一个困境，不知道有哪些 RPA 机器人以及如何正确地使用 TA 们。
这种情况下，可以通过 Chatbot 给每位员工提供一个统一的入口，员工通过自然语言的方式表达需求，Chatbot 进行语义理解后调度不同的 RPA 机器人执行具体的任务。
通过这种方式，我们相当于为每位员工配备了一个智能助手，员工跟智能助手的交流就像和其他人的交流一样，不同的是，智能助手可以做到 7 *24 极速响应。
- 场景 3：实现更紧密的人机协同
RPA 机器人在执行流程的过程中，常常会遇到异常需要人工介入。目前，针对这类情况的处理，通常是将这些异常放置到一个队列中，事后由人工统一来处理。
这种方法虽然可行，但效率和时效性都不够。如果将 RPA 机器人通过 Chatbot 和人连接起来，则可以实现准实时的响应和处理。
举个例子，当 RPA 机器人在自动处理财务报销时，如果遇到不合规的报销，可以实时通过 Chatbot 询问提交报销的员工，员工通过 Chatbot 进行补充说明或重新提交材料后，RPA 机器人继续按照原流程执行报销操作。
通过这种方式，企业可以实现更紧密的人机协同。
4. 总结
上面所介绍的几个场景都是今天已经真实发生在企业中的案例。
可以看到，RPA 和 Chatbot 已经开始融合，而这种融合带来的最显性的价值，是让机器人从幕后走到台前，不仅具备执行后台工作的能力，也具有在前台和用户直接进行交互的能力。
随着越来越多的软件机器人在企业中落地，人机协同的工作方式将成为主流，RPA 和 Chatbot 也将进一步融合，实现端到端的自动化，为企业和员工带来更大的价值。