AI拯救“工具人”：RPA+AI，让一切自动化小A、HR合一。作为一名典型的基层HR，日常工作中有很大一部分是在处理文件手续：办理入职、离职、请假、五险一金、扫描各种文件、在系统中录入员工信息、发邮件给各部门……忙碌而无聊的工作，一天天过去了。看到其他部门的同事都在做新产品和大项目，一本书毕业的小A觉得自己很自卑。而现在，这些繁琐的事情可以交给智能自动化机器人来完成。输入收据、处理文件、发送固定格式的电子邮件……所有重复繁琐的工作都可以自动完成。只要在操作界面上完成简单的设置，系统就可以自动完成操作，调用各种视觉和语音AI能力，完成以往办公自动化系统做不到的事情。他用的是来也科技的UiBotMage，最近刚刚上线。UiBotMage上线后，将与UiBot家族原有的Creator（创造者）、Worker（劳动者）、Commander（指挥官）进行整合，为RPA机器人的生产、执行、分发和智能化提供相应的工具。和平台。UiBotMage是什么？脱离机械劳动，走向创造性工作，听起来很有未来感。那么UiBotMage是如何调用AI来自动化工作的呢？这从RPA开始。RPA是RoboticProcessAutomation的缩写，即机器人过程自动化。这类服务可以将存在于电脑屏幕UI界面上的一些繁琐固定的工作流程自动化，比如在财税系统完成固定的操作流程，在电商后台完成相同的产品上传/订单处理任务，以及在教务系统中批量输入学生成绩等。但传统的RPA不够智能，只能处理结构化数据，不能处理非结构化数据。就像在排序后的Excel表格中进行排序、过滤、自动制作直方图或饼图一样，但是对于零散的记录和未分类的数据，很难自动处理，需要借助人脑进行人工分析判断。Mage，中文名魔术师，接入计算机视觉、自然语言处理等各类AI能力，将各种AI模型API与传统RPA对接，让只能将处理过程机械化的RPA拥有了聪明的大脑。也可以理解和处理结构化数据。例如，它支持使用OCR技术将图片转换成通用文件，如增值税专用发票、各种证件等图片。通过预训练模型，可以直接读取主题、日期、数字等，准确率超过97%，并且所有模型都支持私有部署，保证这些文件的信息不会泄露。读完图片上的文字，UiBotMage也具备了看懂文字的能力。通过文本分类、信息抽取、文本匹配的预训练模型，如总结邮件主题、提取合同甲乙双方日期等核心信息、阅读简历等常见的NLP任务作为中的核心信息，判断两个地址是否属于同一个地方等都可以自动完成。而且，由于不同的用户有不同的业务，使用过程中的语料库自然也不同，因此也可以实现针对性的训练，提高模型在特定场景下的表现。此外，来也科技希望RPA机器人能够像真实员工一样与人类领导进行交互，因此也接入了多模态人机对话功能，可以实现双向交互、多轮对话。UiBotMage发布后，UiBot社区版用户已经可以直接使用这些AI功能，企业版用户也可以自定义升级。由于RPA的低代码特性，用户可以通过UiBot自带的Creator命令，通过简单的拖拽操作，在RPA流程中使用AI能力，就像直接从Scratch拖拽模块一样简单。模型可以直接从公有云调用，也可以私有部署；可用于调用“识别增值税发票”通用模型，也可针对定制化任务进行模型训练。多种场景高效提速借助UiBotMage的这些功能，UiBot实现了RPA+AI的能力，可以智能解决很多繁琐的工作。换句话说，那些“我也觉得很麻烦，但没办法有人去做”的工作，都可以交给机器人。比如在各个商场开设的同一品牌的连锁店经营。万达、大悦城等商场收据格式不同；而像优衣库这样的连锁店，开在不同的商场，店内都有POS系统。检查收货信息以核对订单收入。借助OCR+NLP技术，UiBotMage可以自动提取不同系统中的商品名称、件数、售价、总额、交易时间等核心信息，并通过决策树的方式检查是否一致，无需人工校对，自动完成对账。另一个例子是制药公司推广新药的过程。药企需要派医药代表向医生推销新药，但医生不会只相信医药代表说的话，还会询问具体的疗效和不良反应。然而，医药代表并不具备如此全面的专业医学知识。他们会将这些问题发送给服务团队的同事。服务队同事会搜索大量医学论文，找到证明药效的学术研究，发给医药代表。医药代表随后将反馈给医药代表。医生，要证明自己的药有多有效。这个过程需要服务团队查找大量的医学文献，服务团队不可能24小时在线；不同医生提出的问题也非常相似，所以这项工作是重复和繁琐的。而借助UiBotMage平台的NLP能力，系统可以自动理解医药代表发来的问题，在文献库中搜索信息论文，自动锁定论文中描述疗效和不良反应的段落，突出重点，发给医药代表，医药代表再将纸质文件交给医生，这样整个过程会顺畅很多，速度也快很多。还有地方政府为群众办事用的政务服务大厅，汇集了各个政府部门。市民直接向综合窗口提交办理手续的文件材料时，工作人员需要人工识别找哪个部门，扫描上传文件，录入系统，并跟进流程进度。但如果RPA+AI介入，可以实现自动OCR识别，提取文本信息自动录入归档，发送到各局查看进度。这个过程变得非常简单和高效。来也科技透露，UiBotMage的所有AI能力都提供私有部署订阅模式，单机5万元/年起，不同的AI能力根据模型的复杂程度价格不同。如果需要50万元的年薪，为一个团队招一个小助理，节省下来的成本还是不少的。来也科技的一个客户需要自动分析、分类和回复邮件的功能，每天需要处理上千封邮件。如果人工处理一封邮件需要10分钟，按每天1000封邮件计算，需要20个人的精力。但如果改用RPA+AI，可以腾出20个人去完成更有价值的工作。一切都可以以惊人的效率实现自动化。与接入AI技术的RPA产品相比，那些不够智能的传统RPA变成了一个只能点击按钮的工具：不能识别扫描文档的文本，不能自动组织信息，能力有限，用途有限有点狭窄。差距就像智能手机和功能手机一样大。传统的RPA就像一个普通的机械臂，按照编号的程序在固定的位置完成固定的动作，无法应对不断变化的环境。加入AI功能后，RPA犹如机械臂，拥有传感器、大脑、执行器，形成输入认知、编排过程、输出反馈的闭环，可以完成更复杂的任务，实现端到端的自动化.而且，系统自动工作的范围也变大了。传统RPA只能完成部分动作。点击几个按钮后，你会发现接下来的步骤需要更聪明的“大脑”才能完成；加入AI能力，相当于拥有了更聪明的“大脑”，整体工作完全可以自动完成，获得了更大的应用场景。例如，大多数人不会购买只能研磨咖啡豆的机器，因为咖啡豆自动研磨后，需要手动烧水冲泡；但如果他们从磨豆、烧水到冲泡都做到了，那么咖啡机在市场上会更受欢迎。而且，这种效率提升不仅是对使用RPA+AI的企业而言，也是这些企业员工实现更大价值的机会。毕竟，如果每天都在做重复性的工作，35岁以后很可能会被裁掉。不管从客户端，从供给端，AI到RPA的落地本身也在帮助更多的AI模型与《屠龙之力》寻找实现接口。绝大多数AI模型——无论是自动图像识别、自动文本转换还是自动翻译——本质上都是“批量和快速自动化需要简单脑力劳动的任务”。而那些能够快速批量工作、解放人手的AI模型，只是商业应用的一个落地接口。如果得到一个接口，就相当于给了这些AI模型一个施展才华的平台，而模型背后的开发者也会从中获得更多的收益。开发者将训练出更好的模型，更高效地为用户服务。更丰富的应用场景和更多的用户会反过来激励开发者去做研发。在从研发到落地的整个产业生态的正向驱动下，万物皆可自动化的世界已经不远了。
