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（22）什么是數(shù)字化勞動力（下）

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在本節(jié)中，我將從人的角度再次分析數(shù)字化勞動力的形成基礎，以及未來真實的人類員工和數(shù)字化勞動力員工之間的定位和分工問題。上一節(jié)我們談到了人的工作事項可以劃分為做事情、想事情、分析事情和休息這四類動作。我們再從辦公室里邊真實的人的情況，我們再次分析一下。比如說，當我們?nèi)俗谵k公桌前，我們用到的主要能力有哪些呢？

從下邊來講，首先會看到的是你的手，手的作用是什么？手主要用來點擊鼠標，敲擊鍵盤，做出對各種計算機的這樣一個操作，這是我們一個白領員工坐在辦公室里邊，手的最基本用途，也是工作中最常使用的一個能力。

我們再往上看，其實就會到你的嘴。當然，嘴除了呼吸之外，我們工作中主要的用途就是用來溝通和講話，當然，說不是為了大家能夠聊八卦，主要是為了談工作上的內(nèi)容。再往上看，嘴往上就是鼻子。我想除了一些特殊的工種之外，我想大多數(shù)員工在工作中是不需要使用鼻子的能力的。

那左邊和右邊就是我們的耳朵，耳朵的目的主要是用來聽別人講話，把這些聽到的文字吸收進來，然后再在工作中加以使用。再往上，就是我們?nèi)祟惖难劬?，在工作中眼睛的主要作用是什么呢？一方面主要是用來看我們的電腦屏幕，需要去讀文檔，看圖片和圖像。這是眼睛的主要作用。再往上，就是到了我們?nèi)祟愖詈诵牡牟糠?ldquo;大腦”。人類的大腦主要是用于記憶思考和分析，也是各種能力的控制中心。

我們把人整個在辦公室中所能用到的各種技能梳理了一遍，我們一個個講。在技術方面我們看怎么去來實現(xiàn)這些人的能力。

第一，手的能力的替代。手剛才我們談到主要是對計算機的操作，這個時候RPA技術就是最擅長的。所以，我們經(jīng)常談到說，RPA的技術能力主要就是來替代員工手的這樣一個能力，但是它比手的能力會更迅捷，而且會更準確，而且不會累。

第二，嘴的能力。嘴的能力如果是靠技術實現(xiàn)的，主要是包括對于語言的組織和語音的形成的這部分能力，目前來看，主要就是要應用NLP，就是自然語言處理，以及語音合成技術，就是我們經(jīng)常說的TTS，就是Text To Speech，就是文本轉(zhuǎn)語音的技術。今天我們看到很多能夠給孩子講故事，讀文章的一些機器人，大多數(shù)都是這種技術的應用。所以，嘴的能力也是可以通過一定的技術能力去實現(xiàn)的，而且這項能力來說，目前來看是非常成熟的。

第三，耳朵的能力，也就是聽的能力。聽的能力目前主要是依賴于ASR技術，就是叫自動語音識別技術（Automation Speech  Recognition），然后現(xiàn)在很多自動的語音導航，自動翻譯的軟件都應用了這種技術。所以大家可以看到，其實這項技術的成熟度也是非常高的。

我們可以綜合來看，對于嘴和耳朵，以及手其實在技術上的能力準備都是比較成熟的，應用的場景也是非常多。接下來，我們看看對于眼睛能力的技術支持情況。眼睛能力大概我們可以分為兩種：

第一類，員工需要看計算機界面的屏幕，比如說，我們要閱讀電子表格、文檔、網(wǎng)頁這種計算機能夠產(chǎn)出或者識別的結(jié)構化數(shù)據(jù)。

第二類，眼睛看的內(nèi)容，比如說是我們物理的一個紙張，或者說我們電腦里的圖片、圖形、標牌，或者掃描儀掃描之后的那些電子文檔，我們統(tǒng)稱為這一類都叫做所謂非結(jié)構化數(shù)據(jù)，也就是說計算機無法對里邊的內(nèi)容去直接獲取這樣的一類數(shù)據(jù)。

我們先看第一類數(shù)據(jù)，就是格式化的這類結(jié)構化數(shù)據(jù)。其實這一類數(shù)據(jù)是RPA非常容易能夠讀取和處理的，而且也是很成熟的。但是，其中如果涉及到一些復雜的文檔和一些內(nèi)容是用自然語言表述的時候，那就需要利用到NLP自然語言處理技術。現(xiàn)在NLP技術也大量的結(jié)合了AI的能力，所以我們綜合的在這種NLP的技術上也有了大幅的一個提升。但是，目前對于一些復雜的、專業(yè)的，比如說合同或者法律的文檔，在NLP的閱讀理解上還是存在著一定的缺陷。

第二類我們談到的就是這些非結(jié)構化數(shù)據(jù)。為了能讓計算機可以去處理這些數(shù)據(jù)，其實首先要把這些非結(jié)構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構化數(shù)據(jù)，這時候就需要用到OCR技術，就是光學識別技術。同樣，OCR目前也結(jié)合了大量的深度學習模型，AI的訓練以及GPU，就是常說的圖形處理器的計算能力。所以，目前對于一些比如說我們國內(nèi)看到的一些標準格式的非結(jié)構化數(shù)據(jù)，例如：發(fā)票、火車票、身份證、護照等這些內(nèi)容的識別率已經(jīng)非常非常高了，甚至我們很多的內(nèi)容是可以直接用于自動化處理應用的。而對于一些手寫的一些文檔，目前的識別率還是有所欠缺的。

綜合來講，對于各項技術，對于眼睛這項能力的替代或者輔助水平也是非常高的。當然，這首先決定于在企業(yè)內(nèi)是否已經(jīng)大量的實現(xiàn)的信息化的能力。如果一個企業(yè)里面大量的還是利用了紙質(zhì)文檔，手工的處理，這個時候?qū)τ谧詣踊奶幚砟芰蜁鄬Φ南陆岛芏唷?/p>

最后一部分，也是最核心的，我們通常講到，比較難模擬的就是人類的大腦。當前的技術發(fā)展現(xiàn)狀，我們很難講是說，技術可以替代大腦。所以，從自動化的領域看到，我們更多是去輔助大腦來工作。大腦其實主要分為左腦和右腦。左腦是決定人的邏輯思維能力，也就是通常我們講的人的理性的一面，而人的右腦是傾向于藝術思維能力，也就是說我們談到的感性的一面。所以，我們每個人其實是由左腦和右腦組成，也就是是由邏輯思維能力和感性方面和理性方面共同組成的。右腦這部分的技術是很難實現(xiàn)的，所以我們講藝術家不管在任何時代都有其特定的歷史意義。

但是，對于商業(yè)的日常工作中，其實各個企業(yè)的運營環(huán)節(jié)都是盡量要避免員工感性的這一面的，都希望員工對工作中做出的都是理性的判斷，而理性的判斷主要就是按照業(yè)務規(guī)則、業(yè)務邏輯來辦事情。當我們回歸理性之后，可以發(fā)現(xiàn)計算機的技術就能幫助很多。例如，可以幫助人來整理和匯總數(shù)據(jù)，RPA就可以做到。對于一些數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)的相關技術又可以做到。做出決策和判斷時，可以利用規(guī)則引擎技術、知識圖譜技術，或者知識庫技術等，又可以輔助做到。

在這期間，如果人是可以放心把決策權交出來，其實現(xiàn)在很多內(nèi)容，機器是可以幫助去做判斷的，最后再由人去做校驗就可以了。我們?nèi)巳绻幌虢怀鰶Q策權，其實我們可以讓機器幫助人類整理好數(shù)據(jù)，分析好結(jié)果，人依據(jù)這個分析結(jié)果來做出判斷。綜合下來，我們看到其實技術也已經(jīng)輔助人腦，甚至替代人腦的職場工作了，這些技術準備也已經(jīng)做好了。

回顧一下我們把上面的各種談到的各項技術如果綜合在一起使用，我們是不是用這種技術可以組合，或者模擬出一個數(shù)字化員工呢？這個員工利用各項綜合技術來去辦理業(yè)務，雖然他沒有一個物理的形態(tài)，但是他的能力已經(jīng)變成了我們辦公室中的一名員工。

總結(jié)一下，其實人類員工和我們剛才談到的數(shù)字化員工有很多的相同點和不同點。比如說他們的相同點都可以操作計算機的系統(tǒng)，使用鍵盤、鼠標，也能看懂各種的界面，然后能通過各種手段獲得信息，也可以按照規(guī)則去執(zhí)行。數(shù)字化員工比人類員工更具優(yōu)勢的是說，數(shù)字化員工的執(zhí)行速度會更快，操作過程也更準確，而且他不會疲憊和懈怠，可以快速的擴張規(guī)模，也不會產(chǎn)生什么不良的情緒，而且它是非常容易被調(diào)度和聽從指揮的。人類員工比數(shù)字化員工的優(yōu)勢就是人類員工更有創(chuàng)造力，同理心，懂得溝通，一些事情懂得更靈活的處理，而且會容易學到新的知識。數(shù)字化員工在真實的工作中肯定并非能夠完全獨立工作，它也不可能百分之百的替代人類工作。

所以，在未來的工作場景中必然出現(xiàn)一種人類員工和數(shù)字和員工共同工作的工作場景。所以，我們就把它叫做數(shù)字化勞動力。而我們今天在市場上看到，如果能夠去管理這樣數(shù)字化勞動力的平臺，我們叫做“數(shù)字化勞動力平臺”。在這個過程中，人類應該充分發(fā)揮自己其他特有的優(yōu)勢，完成那些具有創(chuàng)新性、溝通性、學習性的工作，而數(shù)字化員工主要應該去承擔那些固定規(guī)則、重復執(zhí)行、業(yè)務量比較大的工作任務。對于其他的一些類的任務，更多是采用一種雙方協(xié)作來共同完成的工作方式。

很多專家也預測，在未來隨著企業(yè)中數(shù)字化員工的占比越來越大，整個社會也會迎來一場數(shù)字化勞動力的革命。作為我音頻分享中模塊一的最后一部分內(nèi)容，我通過兩節(jié)內(nèi)容的描述，對數(shù)字化員工這個概念做出了較為全面的介紹。當您在未來需要面對一名數(shù)字化員工時，您又會做何感想呢？接下來我將開始和您分享模塊二的內(nèi)容，即從更加宏大和歷史的視角來去解讀RPA這一領域。謝謝您的收聽，我們下次再見！

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