文/夏天 審校/一條輝 新媒體編輯/李珠江
不單單是像達(dá)觀數(shù)據(jù)這樣的創(chuàng)業(yè)公司還需要時(shí)間成長(zhǎng)，市場(chǎng)也需要時(shí)間成長(zhǎng)和成熟。
RPA(軟件流程自動(dòng)化)在2018年的爆發(fā)，離不開技術(shù)和市場(chǎng)的相對(duì)成熟。
達(dá)觀數(shù)據(jù)就是RPA這一賽道的新玩家。
其能否成功占領(lǐng)這一賽道并且成為領(lǐng)導(dǎo)者？
現(xiàn)實(shí)顯示，達(dá)觀數(shù)據(jù)想要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)有點(diǎn)難。
RPA被視為AI最佳的落地場(chǎng)景。圈內(nèi)從業(yè)者們常常將RPA比作人類的手，將NLP(自然語(yǔ)言處理)比作人類的腦，將OCR(光學(xué)字符識(shí)別)比作人類的眼睛。
手腦眼的結(jié)合，讓RPA+AI能夠一定程度上將人類員工從枯燥繁雜的工作中解放出來(lái)。
成立于2015年的達(dá)觀數(shù)據(jù)正是RPA這一賽道的新玩家，雖是新人，但卻頗受資本青睞：
達(dá)觀數(shù)據(jù)曾于2015年獲真格基金領(lǐng)投，眾麟資本和掌門科技跟投的1000萬(wàn)元天使輪融資；
2017年獲軟銀賽富和方廣資本5000萬(wàn)元A輪融資；
2018年11月，達(dá)觀數(shù)據(jù)宣布成功完成1.6億元B輪融資，由寬帶旗下基金晨山資本領(lǐng)投，元禾重元、聯(lián)想之星、鐘鼎資本及老股東等跟投。
事實(shí)上，直到2018年底，達(dá)觀數(shù)據(jù)才正式開始RPA產(chǎn)品的研發(fā)。
2019年7月，達(dá)觀數(shù)據(jù)推出達(dá)觀智能文本RPA，也是國(guó)內(nèi)首款將語(yǔ)義分析技術(shù)引入到 RPA中的產(chǎn)品。 這個(gè)平臺(tái)能夠?qū)⑷斯ぶ悄苤踩霗C(jī)器人流程自動(dòng)化，解決識(shí)別、分類等問(wèn)題。
事實(shí)上，達(dá)觀數(shù)據(jù)最開始并不是專注于做RPA的，達(dá)觀數(shù)據(jù)更為人熟知的身份是國(guó)內(nèi)NLP領(lǐng)域的頭部玩家，為客戶提供關(guān)鍵信息抽取、文檔審閱、智能推薦等行業(yè)解決方案。
為何達(dá)觀數(shù)據(jù)會(huì)轉(zhuǎn)身PRA賽道呢？
RPA（Robotic Process Automation），機(jī)器人流程自動(dòng)化可以模擬白領(lǐng)的手去進(jìn)行鼠標(biāo)和鍵盤的操作，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。 NLP (Natural Language Processing) ，自然語(yǔ)言處理可以讓計(jì)算機(jī)模擬白領(lǐng)的大腦運(yùn)轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)閱讀和理解；
而如果只有RPA技術(shù)，計(jì)算機(jī)只能承擔(dān)初級(jí)的工作，但是有了NLP技術(shù)的幫助，就可以做更復(fù)雜的任務(wù)，真正承擔(dān)起虛擬員工的角色。
達(dá)觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO陳運(yùn)文創(chuàng)業(yè)之前曾擔(dān)任盛大文學(xué)首席數(shù)據(jù)官、騰訊文學(xué)高級(jí)總監(jiān)、百度核心技術(shù)研發(fā)工程師等職位，一直從事文本挖掘相關(guān)工作。
陳運(yùn)文認(rèn)為，NLP+RPA在中國(guó)大有可為，NLP和RPA的結(jié)合將可以實(shí)現(xiàn)白領(lǐng)部分工作的自動(dòng)化，未來(lái)將是一片藍(lán)海市場(chǎng)。
但是，從目前達(dá)觀數(shù)據(jù)的智能RPA來(lái)看，其融合了NLP+OCR技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖片驗(yàn)證碼、證件識(shí)別以及合同、報(bào)告、財(cái)務(wù)報(bào)表等文字抽取工作，解放員工的手和腦。
其中，OCR 如同人的眼睛，NLP 如同人的大腦，RPA則是人的雙手，手腦眼三者結(jié)合承擔(dān)更復(fù)雜的流程化工作。
但說(shuō)實(shí)話，現(xiàn)在的人工智能并沒(méi)辦法完全解放人類雙手。 就說(shuō)文本挖掘工作，中華語(yǔ)言文化博大精深，例如，“天很冷，能穿多少穿多少”和“天很熱，能穿多少穿多少”，同樣是“能穿多少穿多少”，但表達(dá)的是兩個(gè)意思。
這么看來(lái)，文本挖掘工作，既是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，通過(guò)后臺(tái)大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算對(duì)文字進(jìn)行解讀，同時(shí)也需要將語(yǔ)言學(xué)等偏藝術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)納入進(jìn)去，才能讓計(jì)算機(jī)更好的解讀文字，甚至代替人完成一部分文字撰寫的工作。
事實(shí)上，與人類相比較，人工智能與還存在著沒(méi)有意識(shí)、不能思考、不能推理等一些根本性的差異； 當(dāng)前的人工智能所用的深度學(xué)習(xí)算法還有兩大“軟肋”： 一是不具備小樣學(xué)習(xí)功能，二是沒(méi)有知識(shí)，更不必說(shuō)用知識(shí)進(jìn)行推理。
因此，雖說(shuō)前方是一片藍(lán)海，但是真正能做多大，還是一條未知路。
場(chǎng)景應(yīng)用是關(guān)鍵，PRA的路不好走
任何高精尖技術(shù)判斷其價(jià)值在于真正落地到每個(gè)客戶的應(yīng)用場(chǎng)景中。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是相當(dāng)于未來(lái)每個(gè)人都有一個(gè)“數(shù)字機(jī)器人”幫助甚至可能會(huì)代替你完成工作，越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)可使用數(shù)字化機(jī)器人代替人去完成工作
從目前來(lái)看，達(dá)觀數(shù)據(jù)的NLP+RPA主要替代一些高重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)則明確且高準(zhǔn)確率要求的工作。 以金融行業(yè)來(lái)說(shuō)，金融行業(yè)過(guò)半員工在與文本合同打交道，但是他們90%的工作都是可以被替代的。
以信貸業(yè)務(wù)為例，貸前基于OCR可以幫助銀行工作人員對(duì)提交材料進(jìn)行人物、事件、數(shù)值等關(guān)鍵信息抽取和審核； 貸中支持合同多版本比對(duì)，對(duì)合同關(guān)鍵要素進(jìn)行智能審核，防止陰陽(yáng)合同風(fēng)險(xiǎn)； 貸后對(duì)貸款項(xiàng)目評(píng)估報(bào)告關(guān)鍵信息提取及結(jié)構(gòu)化，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)輿情分析監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)有效跟蹤和監(jiān)督。
雖說(shuō)現(xiàn)在現(xiàn)在有一定的應(yīng)用場(chǎng)景，但是企業(yè)數(shù)字化和流程成熟度參差不齊，因?yàn)镽PA依托業(yè)務(wù)流程落地，而這背后需要有成熟的 IT環(huán)境，以及企業(yè)內(nèi)部的流程足夠標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化。
但是目前國(guó)內(nèi)企業(yè)的現(xiàn)狀是，很多企業(yè)內(nèi)部有許多流程仍然需要人工參與，流程不夠標(biāo)準(zhǔn)化； 另外像一些大型企業(yè)就算使用，也會(huì)優(yōu)先選擇國(guó)外的RPA產(chǎn)品，因?yàn)槠洚a(chǎn)品穩(wěn)定性和拓展性較為領(lǐng)先，比如國(guó)外產(chǎn)品的會(huì)調(diào)用谷歌、微軟等公司的OCR、NLP模塊，對(duì)中文支持效果尚不是特別理想。
另外，由于電子化程度還沒(méi)足夠高，國(guó)內(nèi)就已興起數(shù)字化轉(zhuǎn)型，新老軟件共同存在于企業(yè)當(dāng)中，會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用間的斷層。 并且因?yàn)闆](méi)有經(jīng)歷完完整的信息化、SaaS、ERP等產(chǎn)品還在進(jìn)行中，中國(guó)公司的流程普遍不標(biāo)準(zhǔn)。
而且更重要的是中國(guó)企業(yè)很多時(shí)候沒(méi)接受RPA的理由是，他們認(rèn)為做自動(dòng)化能夠一次到位，就像傳統(tǒng)軟件一樣，而現(xiàn)在RPA 只能部分實(shí)現(xiàn)。
因此，不單單是像達(dá)觀數(shù)據(jù)這樣的創(chuàng)業(yè)公司還需要時(shí)間成長(zhǎng)，市場(chǎng)也需要時(shí)間成長(zhǎng)和成熟。
特別聲明：
文章來(lái)源：首席創(chuàng)業(yè)官（CEfirst）
作者：夏天
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/9fFJTYBCpd8rIWhhtT5Ejg
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