智能ai机器人软件 AI如何与RPA深度融合？AI技术的未来可以说

RPA（机器人流程自动化）在2019年演进势头比较强劲，各大企业运用RPA软件机器人执行数据输人、数据采集、交叉信息检查和验证信息等操作。

现在，大量的RPA软件机器人还仅限于辅助人工完成基础的数据输入和应用调度等简单、重复、有规律的任务，只是帮助人执行预先定义好的步骤，需要人在初始化和运行的过程中参与监控，以保证实行的精确性。

RPA技术和AI技术在过去经常被视作互相独立的两个领域，看似不相关的两个技术，实际上这两者高度互补，并不冲突。AI科技是RPA技术迅速发展的根基，RPA技术在A1技术的不断加持下，能够推动深度的业务场景的覆盖，完成复杂的平台操作和数据获得，达到接近人或超过人的精确率，打破了传统RPA只能根据特定规则处理业务的局限。

正在演变发展中的智能RPA，将借助AI科技（比如，图像OCR，文字词义理解NLP），自动化处理目标文档中的非结构化数据，如发票或往来客户邮件。智能RPA每次执行的动作都是一致的，他们会从每天的重复执行动作中去进行“学习”，不断的为OCR获取更多的数据集，增加NLP的语义库，但智能RPA不会在一天程序化的工作中进行自我优化和寻找更优的解决策略。

AI如何与RPA深度融合？

AI科技的今后发展态势可以说是RPA技术的演进驱动力。业内普遍觉得，AI科技的主要发展态势是运算智能，感知智能和思维智能的演进。其三者意义包括：

1运算智能是指计算机迅速计算和储存的能力。

2感知智能是指借助各种传感器获得信息的能力，即借助视觉、听觉、触觉等认知能力。人和动物都具有，能够借助各种智能感知能力与自然界进行交互。如语言辨识、计算机听觉、人机交互等。

3认知智能即能理解会探讨，指机器具备主动思考和理解、推理的素养。不用人类事先编程就可以实现自我学习，有目的的推理并与人类自然交互，如机器智能决策等。

在不久的以后，RPA技术在计算机算力和存储力不断提高下，通过认知智能（如语音辨识、手写识别、图像识别等）、认知智能（如人际交互、智能阅卷等）相结合，打造出才能模拟人类进行业务决策和业务处理的智能RPA机器人。智能RPA软件机器人可以学习人的业务处理经验，协助人类在业务场景下做出决策判断并完成复杂的平台操作。

业内普遍觉得，感知智能的目标是推动高可用的认知智能，让机器有更多感知能力；其任务主要包含语音辨识、手写识别、图像识别等。通过语音辨识一方面可以降低RPA软件机器人操作的信息输人，另一方面可以让人与智能RPA软件机器人借助语音进行操作交互，随时改变操作步骤，灵活调整RPA软件机器人工作方法。

通过认知智能赋能手写识别，可以增加OCR对静态手写单据的辨识精确率，从而减少RPA机器人操作的精确率。智能RPA软件机器人与图像辨识和计算机听觉技术的整合极大的扩充了RPA的能力边界。

以下以两个画面展现RPA+AI实现的智能自动化场景。

供应商/用户准入管理步骤机器人

应用背景

在企业的供应商/用户管理步骤中，往往必须对方向公司提供这些相关的材料智能ai机器人软件，包括但不限于企业营业执照、组织机构代码、税务登记证、财务报表、产品测试报告等，管理平台基于这种信息或者公司设置的预制公式和审核规则来进行判定：供应商是否有提供相应服务的资质，或者我们能为用户提供多少信用额度，以便决定对其服务的价格等。

从收集各报告中的关键信息，到跨平台查询工商信息等工作，这个过程必须花费大量的专业人力，并且无法立即受到升级。此类难题在生产、零售、服务和快消等产业非常普遍。

供应商/用户准入管理步骤自动化在整个自动化步骤中，传统型RPA能够较好地完成跨平台查询的工作，查询的信息包含企业信息、法人是否失信、是否受过行政处罚等。但针对需要抽取财务报告或其它测量报告中的关键指标数据的状况，一般会遭受以下问题。

1各家企业报告的格式不尽相似，利用传统科技根本难以有效辨识和提取非固定模板的内容。

2科目体系、科目名称、语义表达千差万别，需要超强的中文及财务理解素养。

3关键信息会随机散落到报告中的文本段落、主表、附表等不同的位置，除此之外，通常还必须区别信息是单体公司的抑或集团合并的数据。

4难以实现对无边框表格的甄别与数据抽取。

5对财务报告内的数据能够推动智能校验智能ai机器人软件，例如，表内纠错、上下文、表内表外内容一致性核对等。

自然语言处理才能迅速推动对各种报告的信息解析，以做到精确理解、关键信息抽取和智能审核。RPA系统的智能机器人，根据经过NLP处理的各种信息，按照预定的规则自动核对文档，生成企业资质评分表，并发送短信通知相关业务人员进行二次审查。

烦琐的数据采集工作，降低因为人工操作失误而造成的出错；同时机器人迅速高效的工作，使得用户评分环节能够迅速参考更多、更新的信息，从而控制由于信息不对称所造成的评分不精确的风险。

NLP技术的采用，解决了特色RPA流程中只能进行人工操作而不能推动自动化的关键难题，整体工作步骤耗时从原本的数小时缩短至十几秒钟，在持续减少人员工作量的同时，为用户的准入评分下降了更多的管控维度，使得整个管理过程非常科学、客观、严谨。

券商智能审核机器人

应用背景券商行业的文本和文档数量大，文本处理画面多，例如，篇幅较长的招股说明书、上市公司财报、审计报告等。下面以私募的主营业务债券承销为例，债券承销涉及长期的文件材料，用于申报监管机构和对外通告，其中债券筹集说明书的每份文档均在数百页左右，且审核规则复杂，传统的人工审核费时费力，容易错误。

采用NLP+RPA的智能审核机器人，可以在持续增加人工费用、提升业务人员效率的状况下，大大增加业务风险，从而使报送更精确、更安全。

文档审核流程自动化

智能审核机器人借助深度学习建立专门的语言建模，针对债券募集说明书、招股说明书、年报、审计报告等不同类别的文档进行处理，让机器可以分辨出多字、漏字、同音字、形近字等常用错误，准确率可超过90%以上。

同时，利用视觉评估技术可以分辨出文件中的各类样式的表格内容，并结合语言建模和关键信息抽取来定位表格中单位缺乏、标题不一致、语法出错等各种表格内容错误。

除一些基本错误之外，金融类文档中还存在着长期的财务数据，分布在文字句子和表格当中，智能审核机器人内置的建模可以智能识别财务数据的指代关系，有效验证文件中上下文财务数据的一致性，实现表内纠错、表表纠错以及表文纠错的功能。

优化工作流程，提高工作效率

随着企业针对RPA的接受和应用越来越多，原本用于这些特定业务的集成服务平台可以整合成一个非常智能的平台，在企业外部自我管控各种组件。

比如，在企业中，系统可以对外部数据与外部核心平台数据进行交互应用，以提升业务人员的工作步骤和强度。例如管理分析，系统从业务人员的日常数据沉淀中，可以改进业务人员工作模式，使业务人员从简单的、重复的、单调的工作中释放出去，将时间与精力投入到自身价值的提高中。

RPA的应用使人类的工作像之前的自动化热潮一样出现了变革，自动化平台如何能够更好地替代并改进工作步骤和管控方法，是将来不断实践和构建的目标。业务人员有更多精力在自身培训方面多做规划，真正超过人机协作的完美融合。

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