15 天内 3 家 RPA 机器人公司宣布融资，这家 AI 公司要做你“最懂中文的机器人同事”
企业数字化浪潮中，RPA（机器人流程自动化）会是重要的推动力。一方面，数字化过程中的一个重要议题是打通系统，实现数据的流动和深层次应用。RPA 部署的灵活性和非侵入性，能“绕开”原有的系统服务商，实现数据的提取和整合。另一方面，面对“人工越来越贵”的趋势，“机器人同事”替代人类员工处理那些不断机械重复的任务，将人从重复的劳动中解放出来，大大提高了任务完成的速度和准确性。
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7 月 26 日，人工智能公司达观数据在北京发布了自己的 RPA 产品。结合自研的 OCR（光学字符识别）和 NLP（自然语言处理）技术，希望能解决流程自动化“最后一公里”的问题。
RPA，即机器人流程自动化。简单来说 RPA 是一套智能化软件，能根据预先“录制”好的规则，模拟人在各个软件界面进行点击、复制、输入等操作。
想象一个工作场景，你登录外部网站，打开 ERP，在 EXCEL 等各个界面中摘录信息，汇总，并进行相应的计算。这实际上是通过人的操作，将系统数据和外部数据打通。
现在 RPA 可以录制你工作的流程，并且结合 NLP、OCR 等技术读懂页面上的信息，然后模仿人的操作进行计算、分析等后续工作。
因而在媒体上，RPA 也经常被比作“机器人同事”，这个比喻恰当地说明了 RPA 在消除输入错误，加快流程，降低成本上的优势。而基于强规则、重复性高、需要在不同系统间跳转，则是 RPA 能创造价值的典型场景特征。
RPA 并不是什么新东西。
目前全球估值最高的 RPA 公司 UiPath 成立于 2005 年。阿里云 RPA 则在 2011 年诞生于淘宝，赋能集团内部，并在 5 年后对外开放。
假设你在飞猪发起了赔付流程，这背后可能就是一个自动赔付机器人，自动获取的相关订单信息，按照列表申请赔付，最终批量旺旺反馈给联络人。当然，它还完成了后台的记录。
然而直到去年年底，RPA 才引发资本的普遍关注。在刚刚过去的六月，3 家 RPA（机器人流程自动化）公司：弘玑 Cyclone、云扩科技、AI 公司来也科技与 RPA 公司奥森科技合并成的“新来也”，分别获得超过千万美元融资。
2019 年 6 月 RPA 赛道融资情况
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很多第一次接触 RPA 的人会问一个问题：RPA 的数据打通听起来比 API 接口麻烦这么多，还要模拟人去各个界面提取数据，为什么不直接接 API 呢？
可以这么说，现在的 RPA 正是在为“目前企业底层系统很难用 API 打通”的问题提供解决方案，并在此基础上实现自动化的智能处理。
毕竟过去很多的企业系统没有开放 API，底层数据库的 API 接口更是想都不要想。而这意味着，要想不改换核心系统而通过 API 对接数据，需要与包括办公自动化、文档处理、舆情等等在内的诸多系统服务商进行合作，改造系统。这个工作量、投入的资金和时间都是现在产业数字化进程中的企业们所无法、也不愿意承受的。
达观数据 CEO 陈运文认为：“最便捷的方法就是用 RPA 技术去完成。”他打了个比方，将 RPA 比作胶水，而达观数据在做的事，就是把一个智能化模块用胶水“RPA”粘接到客户原有的信息化系统里面，然后智能化数据模块能够替代人自动化地进行文档处理工作。
达观数据更为人熟知的身份是国内 NLP 领域的头部玩家。为客户提供关键信息抽取、文档审阅、智能推荐等行业解决方案，达观的客户名单上既有平安、招行等金融巨擘，也有联通、华为、顺丰等产业巨头。在 2018 年，达观数据完成了 1.6 亿元 B 轮融资。
2018 年底，达观数据正式开始 RPA 产品的研发。
为什么一家在 NLP 领域做得不错的公司会选择进军 RPA？有前景？前景多大？有优势？优势如何落地？他们做得怎么样？
在可以想见的未来，RPA 又会给产业数字化带来怎样的变化？国内的 RPA 生态又将如何？
近日零壹财经在上海专访了达观数据创始人兼 CEO 陈运文。陈运文是复旦大学计算机博士，曾担任盛大文学首席数据官、腾讯文学高级总监、百度核心技术研发工程师。在机器学习、自然语言处理、搜索推荐等领域有丰富的研究和工程经验。
NLP 大佬做起了 RPA
在达观数据自己下场做 RPA 之前，很多 RPA 公司来上门寻求合作接入达观 NLP 产品，因为他们发现要进行更深一步的应用，需要系统“更聪明”，“读得懂文档”，知道接下来怎么做。
这恰恰是达观的长项。
人工智能领域，达观数据拿过不少的奖，包括有中国人工智能最高奖之称的“吴文俊奖”。不过比起奖项，产品更能说明实力。
据陈运文介绍，达观数据的文档智能审阅系统 IDPS，可以让系统自动化阅读文档资料，抽取出关键信息，自动完成比对、审核、纠错等等具体动作，大幅度减轻人的工作负担。
这个系统花费了团队大量的心血和精力，可以应用在包括金融、政务等文档信息抽取、审阅等多个场景当中。但相比于智能审阅的需求，企业更希望一个能对全业务流程进行处理的智能系统。而一旦涉及多个业务流程操作，对不同系统的数据调用问题便成为一道难题。
RPA 的非侵入性，恰恰就能“绕开”原有的系统服务商，实现数据的提取和整合。2018 年，达观正式开始 RPA 产品的研发。
达观将 IDPS 系统植入到 RPA 体系里面去，大量涉及到文本处理、自然语言分析的任务就能通过 IDPS 串联在一起。“这样不管是结构化的数据还是非结构化数据，不管数据在各种各样 ERP 系统、excel 表格里面，都可以用机器人自动化阅读和处理工作。不管是半自动的 RPA 还是全自动的 RPA，在有非常聪明大脑之后可以让整个系统非常顺畅的运行起来。”
达观智能 RPA 产品分为四个组件：开发平台、控制中心、日常工作机器人以及 AI 模块。
在设计之初就将 AI 组件融合在整个 RPA 系统之中，陈运文认为这是达观智能 RPA 产品与竞品们最大的差异。通过 OCR 与 NLP 的无缝结合，“过去 RPA 可能只能服务 20% 的场景，现在这个数字可以提升到 80%。”陈运文表示。
控制中心的设计则显示出这个产品的野心和信心。陈运文相信在未来企业当中，企业采购的机器人不是一个两个，而是成百上千个，这就需要一个任务调度中心，更好地管理和调度这么多的机器员工去工作。它可以给每个机器人分配任务，管理每个机器人的工作状态，并且知道什么时候可以用一个机器人代替现有机器人的工作，从而让成百上千个机器人互相配合在一起完成复杂的作业流程工作。
在实际工作场景中，RPA 机器人完成一个任务所遇到的底层系统状况可能很复杂，需要调用的程序也可能非常多。这时候就非常考验产品的开放性和兼容性。
达观智能 RPA 实现了跨平台部署，可以在 Linux、Windows、Mac、国产 OS 等系统运行；支持各种应用程序，包括 Chrome、IE、Firefox、ERP、Email 及各种 APP。达观智能 RPA 机器人所能覆盖的场景就具有很大的想象空间。
RPA 主战场：金融、政府、大型制造业企业
RPA 离产业和生活比我们想象的更近。
达观智能 RPA 的第一个客户是上海市某区政府，他们希望解决外籍人士在上海地区办工作证需要跑多个部门填报材料，审核流程长，等待时间久的问题，实现“一网通办”。
外国人来华工作需要先后申请获取健康证明、工作许可证、居留许可证三个证件，填写的内容字段近百项。这不仅给申请人填报带来了很大负担，也给行政人员逐项审核核对带来很大工作量。申请人需要将各个材料提交给不同部门，要走线上预约、窗口受理、现场见面等流程。更为棘手的是各部门的审批流程之间具有严格的先后顺序，系统又是来自各大厂商，协调起来难度比较大。
达观数据对整个流程进行了改造，从填报到审批。
第一步就由传统的填表改成了附件上传。上传附件后，机器对内容进行识别，将附件中需要填写的信息抽取出来，自动填写至页面中，用户只需要核实信息即可。通过智能识别，人工录入的内容从 94 项降低到了 27 项。
之后系统通过 RPA 机器人自动将申请递交到不同受理部门，实现流程由串联改并联，提升审批效率，节省申请人的等待时间。
第二步，进入审批环节。
首先是机器进行预审，达观数据通过引入 NLP、OCR 等人工智能技术对用户提交的材料完备性、一致性、合规性、真实性进行审核。然后进行人工复核，确认是否通过。审批时间由原来 12 天减少到了 5 天。
这是系统改造和流程自动化所带来的巨大价值。在前台，用户只需要跑一次窗口，而在后台，人社局条线、公安出入境条线、卫生局体检中心诸多系统，都在 RPA“员工”的帮助下，流畅地配合起来，最终实现“一网通办”。整个流程也由原来的一个半月变为一周。陈运文表示，这也是他所知道的政府系统首次对 RPA 的应用。
政务场景之外，另一个普遍存在于零售和制造行业的场景是供应商的核实准入。
管理上下游客户是企业的刚需，一般而言一些公司会制定应收客户的准入规则。过去企业的审核人员要从三大财务报表中把一些关键要素抽取出来，包括财务指标、工商信息、法人信息、企业情况等等，计算分数，形成客户信用等级指标等各种评价，决定是否将这个客户放入客户管理库中。整个过程由人来做的话，耗时超过五小时。
而企业营收、社会影响等相关信息可能每个月都有变化，这些信息都会影响到企业的信用和服务价格。这意味着这样枯燥而专业、繁琐的计算可能每个月都要来一次。
达观数据将智能 RPA 引入到这一场景中，针对财务报表和营业执照进行关键要素抽取，跟不同数据源包括关联方信息等进行打通，自动计算，实现整个流程的自动化。将审核人员的效率提升了 10 倍。
陈运文认为金融行业、大型制造业企业、政府一定是未来 RPA 落地的主战场。
因为金融行业的文本非常多，尤其是数字，处理繁琐，对准确性的要求也很高；制造业企业需要处理订单工单，对用户的意见进行分析等等；政府机构则有大量的公文，大量的资料报送等等，这些工作非常繁琐。
而繁琐、对准确性要求高，恰恰是 RPA 的优势。
此前，达观数据与某地产头部企业达成了合作，在不改变企业现有作业流程的前提下，通过应用科技的手段，实现发票的自动录入，合同、产值及付款单等文本信息的智能化审核。达观还为某大型能源企业提供了自动巡检 RPA 机器人，用“机器人”登录电力设备，查看运行状态，报告异常数据。
和其他企业服务一样，RPA 是一个头部效应明显的行业。服务好头部，其他客户自然会来。而一旦进入到企业客户的工作生态中去，只要“机器人能力越来越强，越来越聪明。他对文字语义理解深度越来越深，这样的话它就能做越来越复杂的工作。”达观数据此前在 NLP 领域的客户和经验积累，不容小觑。
据陈运文介绍，2017 年，成立两年多的达观数据实现了收支平衡。这在人工智能行业殊为难得。他对此的总结也十分落地，一个是技术接地气，能直接用；另一个是商业拓展的能力。
一方面达观数据在近 4 年发展过程中，在上海、北京、成都、深圳、西安等地都建立了完善的商务拓展团队；另一方面，达观数据也在与四大会计事务所等行业伙伴共同搭建中国 RPA 生态，拓展更多商务渠道。
巨头环伺之下，底气何在？
RPA 将成为企业数字化、智能化浪潮里最重要的推动力之一。
数字化过程中的一个重要议题是打通系统，实现数据的流动和深层次应用。过去我们用人连接系统，现在我们用 RPA 替代人连接系统，而用 API 连接系统，陈运文认为这个过程可能需要十几年。
他以美国举例，“美国的企业信息化程度比中国领先好多年，RPA 依然在大规模的应用，这也说明 RPA 是目前企业解决信息化向智能化迈进过程中（异构系统问题）最好的粘合剂。”
站在过去的角度，我们可以说 RPA 是过去十几年里企业信息系统难以打通的产物和救星。站在未来的角度，RPA 也不会被 API 完全取代，毕竟“机器人同事”除了数据对接还有智能化处理的一面。
陈运文认为哪怕 API 接口打通了，“只要有人类员工适合工作的界面，就有 RPA 机器人适合工作的场景。”比如每个人都有邮箱，公司都有 ERP，都要上去填材料。这些网站、邮箱、ERP 系统是会长期会存在的。只要这些系统存在，就有 RPA 生存的土壤，RPA 就可以替代人去操作这些界面。甚至未来只要你需要在不同场景完成不同的工作，都可以配上不同的机器人小助手。
实际上在目前的国内 RPA 市场上，既有平安、阿里这样坐拥场景、身怀技术的巨头，也有艺赛旗、金智维这样专注 RPA 领域多年的专业厂商，还有与咨询公司、IT 服务商合作的外国厂商们虎视眈眈。四大之一的德勤就是 UiPath“在大中华区唯一的钻石级合作伙伴”。
面对国际巨头 Uipath 进军中国市场的竞争，陈运文表示“在某些方面他们是我们学习的老师，但大家都有各自擅长的，达观数据要打造的是最懂中文的 RPA。”因为语言的不同会带来底层技术路线的差异，这本身就是一道壁垒，在中文 NLP 领域多年的积累，达观数据在语义理解处理上具备明显的优势；其次，加上市场环境的差异，中国企业的组织架构复杂，对权限的划分要求严格，不同部门、等级、流程的机器人也要有不同的权限。达观数据对此的解决方案做好不同部门、职级、角色的机器人隔离设计。
而对于前两类友商，陈运文认为，达观数据的优势在于 NLP 领域的深耕，“对行业的了解要建立在有非常优秀的语言模型的基础之上，计算机系统要能够有深入的文字语音理解的能力，才能完成相关的工作。”
在一些企业不愿意透露内部文档的场景，技术能力带来的灵活性或许更为重要。以对数据安全尤为在意的金融业为例，达观自研的 NLP 和 OCR 组件能够部署在本地，而无需通过云端使用，避免了数据泄露的风险。进一步的，将 OCR、NLP 和 RPA 进行有机结合，通过迁移学习或者微小的调整，达观智能 RPA 能够在“不能看数据的场景”中快速落地。
“无论国内国外，这个行业最后的赢家和引领者需要有最底层的核心技术和研发能力。”陈运文总结说。
技术决定产品的灵活性和场景的广度。而 RPA 产品的标准化程度则决定了扩张的速度。
而想要更快的速度当然是上云，这会给后期的维护带来便利。“这和企业的业态是相关的。”陈运文将互联网和金融两个行业客户作对比，前者对上云是拥抱的，而后者还处于过渡阶段。至于中国的大型企业和政府，在上云的节奏上可能会更慢一点。“我们的 RPA 系统是尊重中国用户使用习惯的。会根据企业现阶段的需求和习惯来灵活部署。”
RPA 在 2018 年的爆发，离不开技术和市场的相对成熟。
RPA 被视为 AI 最佳的落地场景。从业者们常常将 RPA 比作人类的手，将 NLP 比作人类的脑，将 OCR 比作人类的眼睛。手脑眼的结合，让 RPA+AI 能够一定程度上将人类员工从枯燥繁杂的工作中解放出来。
软银孙正义甚至提出“世界经济将在 RPA(机器人流程自动化) 和 AI(人工智能) 的帮助下，迎来第二次经济大飞跃。”他认为“RPA 正在被全世界各行各业所应用，并实现业务流程自动化，在为企业节省成本的同时极大的提高工作效率。”
依据 IT 调研与咨询服务公司 Gartner 的数据，2018 年 RPA 市场总收入略低于 8.5 亿美元。然而，RPA 是 Gartner 正式跟踪分析的增长速度最快的软件领域，2018 年同比增长超过 63%。
“放眼未来，我们觉得重复性、机械性文字的处理能力，计算机很快就将超过人类。十年以后有超过 50% 的基础性办公工作都可以由 RPA 机器人替代人来完成。未来公司形态是这样的，企业会雇佣人力员工同时会雇佣 RPA 机器人，他们各司其职共同完成企业的工作。这会成为一件稀松平常的事。”陈运文对于技术的进步充满期待。