机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA),是一种预先设定的程序,它通过模拟并且增强人与计算机的交互过程,将基于规则的常规操作自动化,例如读取邮件、对账汇总、检查文件、生成文件和报告等枯燥、重复、标准化的工作,都可以让RPA机器人代为完成。
由来也科技、人民日报海外网联合电子政务理事会起草的《新智能•新效率,智慧中国机器人流程自动化(RPA)应用指南》即将发布。
继2019年11月19日“RPA应用指南专家研讨会·财税专场”,2019年12月18日“RPA应用指南专家研讨会·投资人专场”举办后,再次迎来“RPA应用指南专家研讨会·MSRA专场”。
2020年1月16日,微软亚洲研究院院长洪小文、副院长张益肇访问来也科技北京办公室,与来也科技董事长兼CEO汪冠春、联席CEO兼总裁李玮、CTO胡一川、高级副总裁褚瑞等,就RPA和AI如何结合以及落地,自动化流程发现等议题进行讨论交流。
微软亚洲研究院院长洪小文、副院长张益肇访问来也科技
本次“RPA应用指南专家研讨会”由胡一川主持,主要议题如下:
话题1:RPA+AI如何结合落地?
将AI打包成“傻瓜相机”
话题2:人机协同+流程发现
人类劳动力依旧需要尊重
话题3:RPA+Data
RPA的下一个路径
以下为研讨会精彩观点摘要:
话题一:RPA+AI如何结合落地?
RPA是自动化,AI是智能化,二者具有天然的亲近性,他们的关系犹如人类的双手和大脑。可是,如何把AI技术与RPA实现了真正意义上的结合?
对此,胡一川认为,RPA和AI结合的三大类的场景:第一类,把AI的能力作为RPA能够使用的技能,例如OCR或者NLP;第二类,把人机交互、智能对话、语音对话作为RPA前置的一个人机交互界面;第三类,在如何更高效地设计RPA方面,用机器去辅助人,去发现一些能够自动化的流程。
洪小文院长用OCR举例:其实那些功能叫不叫AI都不重要,OCR就是傻瓜式使用,你给我一张图片,我返回给你文字就可以了。它叫AI也好,不叫AI也好,你只要告诉我这个功能干什么(功能描述)?能出什么(对外接口)?同样的,从自然语言中抽取信息,变成各个领域的一些名词,那个功能也应该做成越傻瓜越好。傻瓜相机任何人都会用,如果你们能够把AI能力包装成任何人都能用,到那个地步你们就能解决很多事情。
RPA+AI的结合,应该是弱耦合。张益肇表示,针对第一种应用场景(把AI的能力作为RPA能够使用的技能),RPA和AI之间,进行软件设计的时候,应该做到弱耦合。RPA+AI有很多意义,RPA要去连接很多不同的程序,如果某些程序是AI,你只要联上来,只要它的接口不改,遇到能力升级或者模型更新之类的,用户就能拿到更好的版本,对于RPA而言应该不需要做任何事情。如果接口改了,那么RPA是需要重新做的。这个角度比较直接:AI只是RPA里面接的这些不同的应用里面其中一个应用,其中一个环节,不管是OCR,或者自然语言抽取出实体等,都是这样。比如说OCR,OCR在云上面也有,OCR通过不停地更新数据,后面的模型也会相应更新,我们只需要每过一段时间下载一些新模型,更新一下就好了。
话题二:人机协同与流程发现
尽管RPA+AI能够运用的场景十分广泛,但是仍不能替代人类劳动力。
李玮说到,我们早期和企业提起RPA的时候,企业负责人第一反应就是这个东西是不是要把人替代掉?其实现在的人工智能技术还没法完全替代一个活人,RPA机器人其实就是一个智能助手,它只能干那些重复性的、协作性的事情,但是这些事情在办公室中又经常发生。所以说人机协同是RPA最需要理解的一个重要概念。
洪小文院长认为,有一个场景,可能不一定叫AI,它跟人类智能(human intelligence)有关。直观的说,就是把整个项目全部外包给别人,这里面不仅有AI,还有人。相当于有一个外包服务,外包怎么做你不需要管,但可以达到你要的效果,这里面必须有人的参与。如果全部被自动化,客户会说你直接卖我软件就好了。没有自动化的地方,里面一定有人,人接进去协同工作。说实在的,最后卖的是全盘的外包服务还是人机交互?很难切分。
在RPA+AI中,流程发现工具能够有效帮助企业发现重复性高的工作,从而部署RPA机器人。同时,也要看到人类思维和行为的复杂性,流程发现工具依旧无法全部替代人类劳动力。
洪小文院长提出一个问题:在流程自动发现的过程中,如果只是跟机器打交道,可以用流程将它们连起来。但是如果有超出系统边界之外的操作,流程自动发现是发现不了的。可能打了一个电话,或者出去找了某个人呢,这个流程发现是没有办法做的,AI也没有用。因为这些是人跟人对接的。流程发现在学术界叫做program synthesis,就是说自动产生pragram,program synthesis就跟我们讲的流程发现一模一样。
即使做出流程发现来了,怎么样可视化,也是值得思考的问题。洪小文院长认为,因为流程发现不会百分之百正确,那么,在不是百分之百正确的时候,人如何进行干预?如果所有问题都由技术来解决,这是不可能的。因为目前机器不可能知道人的脑袋里想什么,所谓的人机协同就需要提供一种途径,将人的知识,人的判断输入到流程中去,运行到某个时候,弹出一个界面,用比较规范的语言,将用户的判断和抉择告诉机器。包括如何调试这个流程,如何追踪这个流程是否正确,这个更重要,知道哪里有没有错,有错我还可以改过来。
话题三:RPA+Data
大数据时代下,从大数据中分析和挖掘的过程是RPA非常宝贵的一个过程,因为它可以提供分析能力来检查不同数据系统中的数据。借助于RPA的自动化和来自大数据的洞察力,公司有可能将数据和行动结合起来。
“这是一项新的东西,叫RPA+Data。”洪小文院长说到,今天所有RPA做的这些工作,用户能够直接看到数据是很有限的,因为人的眼睛实在是很有限,这个时候,RPA+Data(RPA数据可视化)其实可能是一个很好的结合。什么意思呢?简单来说就是给出报表。可视化的东西就是看清大数据。数据很大,人是不可能看得到那么大那么全,但如果每次只是需要看某些固定地方的数据,那么就可以用RPA自动化,或者写一些SQL脚本来完成这项工作,固定去产生一些报表,尤其是在找数据的错误或者说数据违规的时候,特别有用。这个跟RPA+AI不太一样,可以单独拿出来讲。
褚瑞表示,洪院长的重要讲话为我们开拓了RPA+AI的新思路,用RPA获得原本分散的数据,并用AI技术对数据进行整合、交叉验证、可视化展示等。和已有的数据仓库+BI等技术相比,这种思路是一种很好的补充,RPA获得的数据虽然零散,但这种位于边缘的数据在整合后常常能发挥以小博大的价值,AI则大大增强了数据处理的深度。实际上我们前段时间为某个大型零售企业做的RPA+AI自动匹配和修正小票金额和POS系统金额的机器人,就起到了类似的作用。当时我们只用了简单的决策树来进行数据修正,就收到了较好的效果。
汪冠春补充说,RPA机器人一定程度上可以解决数据隐私和分散的问题。有些敏感数据不放心让人去接触,但是可以交给RPA机器人按特定规则去获取和使用。有些情况大规模数据集必须分块以适应人类的记忆和处理能力,但是用RPA机器人就可以集中处理。这些都是RPA来替代人做的一些事情。
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