基于AI平台的RPA应用

基于AI平台的RPA应用汇报人:XXXXX年XX月XX日-目录-CONTENTS背景介绍1基于AI的RPA智能流程自动化服务能力3AI平台能力2

RPA即“机器人流程自动化”，由配置在电脑等智能设备上的RPA机器人模拟人类的点击、输入等人机交互操作，完成基于固定规则的重复性工作，比如财务数据汇总、业务信息归纳整理，或者在不同软件与系统间操作，完成数据提取和处理。

现代企业业务较为复杂，因为员工必须寻找到越来越多合适的系统和应用程序来执行日常工作，不断变化的业务迫使员工不断地执行手工、耗时和重复的任务来完成他们的工作，这种情况常常降低员工的生产效率，这会直接影响到公司的效益，数以百万计的重复手工过程导致了丢失无数的珍贵生产力和工作满意度。生产效率增长下降50%以上日常手工任务耗时数十亿小时提供解决方案的程序和公司在过去4年增长近70%背景介绍|关于RPA背景介绍|RPA的功能和特点控制平台设计平台机器人控制平台监控，管理多个机器人运行机器人执行设计平台预先定制好的流程流程分发、定时计划管理者规划者执行者控制平台用来集中调度、管理和监控所有机器人和流程，包括机器人集群管理、流程任务分发、定时计划，提高机器人的利用率。设计平台编辑工具，利用可视化界面设计出各种自动化的流程。机器人机器人负责执行设计平台设置好的流程，运行方式可分为无人值守和有人值守，无人值守可在包括虚拟环境的多种环境下运行，有人值守需人来控制流程开关。数据量大、重复度高、规则明确、跨业务系统、高人力成本的业务场景；RPA主要构成模块7×24小时无休不依赖复杂开发全程可控可被追溯非侵入式开发RPA特点适用场景背景介绍|RPA的优势0102030405【整体成本下降】部署和运行成本远低于1个同等的全职雇员，并随着大规模部署而降低。

【速度与生产力】RPA比人工快2-3倍，即便机器人按照与人相同步调工作，机器人也比人更准时。

【准确性与合规性】机器人运行的准确性可达100%，并确保合规，通过规避人工操作失误从而节省成本。

【规模化与灵活性】机器人可以很容易地扩充或缩减规模，以应对需求的浮动与季节性波动。

【优化非增值流程】使普通劳动力升级为当前岗位的决策制定者。

-目录-CONTENTS背景介绍1基于AI的RPA智能流程自动化服务能力3AI平台能力2AI中台系统架构业务层控制平台机器人设计平台RPA流程自动化AI能力OCR文字识别NLPASR语音识别TTSNLU自然语言理解机器学习知识图谱智能决策......云服务平台解析中心（AI赋能）大数据分析计算（数据赋能）各类业务应用“平台+AI服务+场景应用”的端到端人工智能平台“平台+服务+应用”的生态链条从服务效果来看，河北人工智能平台能实现人工智能应用场景快速构建，为应用场景建设提供底层硬件资源、模型调研、结果输出等全流程服务，实现应用场景的快速构建。数据层视频平台场景数据办公系统数据......智能AI中台开发中心资产中心服务中心数据处理数据集成数据预处理数据标注特征工程数据处理可视化建模自动化线建模生产线建模深度学习框架Notebook建模模型发布效果测试OCR文字识别样本库数据源管理样本管理样本共享样本审核模型库模型管理模型共享模型评估模型审核端模型转换模型安全OCR文字识别通用AI服务自然语言技术人脸识别语音识别图像识别专用AI服务头像分析人脸核身烟火浓烟识别故障智能识别异物识别表记识别缺陷识别异常行为识别数据资源管理模型训练管理模型服务管理平台基础管理运营监控管理模型迁移和实施业务层智能业务应用1智能业务应用2智能业务应用3......平台能力特点全栈能力支撑专用属性平台松耦合视觉、语音、NLP、OCR等全栈技术，两百多项通用AI服务能力

模型和算法，具备行业属性，准确高效易用，累计几十种专用能力和算法所有通用技术组件、数据服务组件兼容底层异构云平台，并开放底层技术能力模型和算法，具备属性，准确高效易用，累计几十种专用能力和算法平台松耦合

提供全面的AI基础能力|统筹智能化升级专属人工智能平台集约化管理AI能力统筹智能化升级智能AI中台统一的AI基础能力底座数据资源管理模型训练管理模型服务管理平台基础管理运营监控管理模型迁移和实施试探性、分散的，在单一场景下试水分散应用垂直深化企业AI中台企业AI大脑AI应用场景不断垂直化和深入，更多业务领域，所需AI技术不同，不同的业务部门各自为战，缺乏统一管理，重复制造一个又一个“烟囱”；单点AI技术常见企业AI能力建设路径AI中台全面的AI技术能力AI中台具备视觉、语音、自然语言理解等全面的AI技术能力，全面的AI技术能力积累能在业务有需求时随时应用，无需从头开发；统一的开发平台

具备统一的开发平台，去管理数据、算法和前端应用，使得AI能力与应用场景深度结合，更好地满足企业的需求；数据安全和可持续迭代每一个场景都在AI平台进行数据采集、模型训练，以保证数据的安全和可持续迭代；构建“平台+服务+应用”的生态链......NLP智能决策知识图谱语音识别服务缺陷识别服务隐患识别服务作业安全识别服务智能RPA流程自动服务通道巡检通道应用客户信息管理计费管理卡表管理计量管理安全作业AI基础能力底座以AI中台为基础，打造全生态链条硬件资源模型训练数据处理样本库统一的AI基础设施实现AI资产的共建共享敏捷的智能应用开发......-目录-CONTENTS背景介绍1基于AI中台的RPA智能流程自动化服务3AI平台能力2RPA作为流程自动化软件，通过AI平台能力的加持，提升感知非结构化数据能力和聊天机器人联动能力，帮助RPA提升易用性，业务端应用向前端迁移，通过AI+RPA从手段工作的范畴提升到脑力活动的范畴，最终获得虚拟员工。RPA-手脚模仿人的机械操作网站爬虫批量审批、批量入账、批量回退；邮件、OA工单处理；跨系统对接；外部系统依赖；外部系统报备；AI-大脑听说读写思OCR聊天机器人；服务运筹管理；智能决策；NLP；知识图谱；操作感知+认知真人员工智能RPA虚拟员工AI+RPA(智慧大脑）Robot决策引擎监控引擎运筹引擎控制引擎工作数据反馈工作指令交互OCR|NLP|语音交互等AI能力应用算法训练，自身学习，更优路线运行AI赋能RPA|构建智能自动化虚拟员工OCR文字识别财务票据、证照识别、文档识别、生产监控...语音文本应答、文件转录、语音呼入呼出、智能导购...NLP自然语言分类、理解、情感监测、文本解析、商品推荐...机器学习通过AI能力对用户意图智能识别，AI进行指令下发、运筹调度、模型加载智能决策客服工单处理、智能纠纷处理、智能判断软件环境知识图谱建模业务知识，如公司图谱、合规规则、信贷规则等拓展RPA能力边界AIRPA流程自动化认知自动化AI+RPA打造新的能力边界AI+RPA打造新的能力边界AI赋能RPA|打造新的能力边界RPA和AI相互赋能，实现更多自动化RPA—自动化基础设施基于语音识别、语音合成、对话机器人等AI能力，让用户通过自然语言对话控制RPA机器人。基于文字识别、自然语言处理等AI能力，让机器人在流程中对非结构化的文档进行识别和理解。基于大数据、机器学习、强化学习等技术，对人操作计算机软件的行为进行记录、分析和挖掘。智能对话文档理解流程发现RPA|流程自动化AI|认知自动化RPA和AI相互赋能，实现更多自动化

尤其是针对复杂场景的解决方案，常常会涉及非结构化数据、复杂元素识别等RPA无法处理的环节，企业个性化程度高，解决方案定制化强，由此给RPA的发展造成羁绊。而与AI能力的结合，可以提升感知非结构化数据能力和聊天机器人联动能力，帮助RPA提升易用性，业务端应用向前端迁移。除此之外，AI还能帮助RPA更好处理软件环境的变化，降低运维成本，满足客户智能审批、智能合规、智能信贷流程、智能风控等要求，在复杂应用场景中帮助RPA构筑高壁垒。提供智能流程自动化服务能力|AI智能对话+RPA—实现更高效的人机协同RPA语音识别语音合成指令结果CRMOAERPFileDatabaseWeb...执行操作智能对话系统对话管理（DM)RPA自然语言生成（NLG)帮我查广州去北京的机票语音识别（ASR)自然语言理解（NLU)帮我查18号广州去北京的机票意图：查询机票出发日期：2021.7.18出发城市：广州到达城市：北京语音合成（TTS)自然语言生成（NLG)语音识别（ASR)对话动作：询问出发和到达城市“请问您从哪里到哪里？”“查询指令”“结果反馈”

企业在任务和动作方面缺乏自动化。随之而来的是学习不足。这种缺陷会导致解决时间长，人工分类，重复任务以及经常脱节且不能令人满意的客户体验。此外，孤立的系统和高数据量也带来了长期的问题，结果是用户无法享受他们期望的快速简便的解决方案。现状情况

将智能对话技术和RPA结合起来，实现更高效的人机协同,在一些涉及到人与人沟通的业务流程中，通过智能对话技术实现全业务流程的自动化。此外，在RPA流程执行的过程中，有些情况需要用户提供信息，RPA机器人根据用户的输入再自动将流程执行下去。AI智能对话+RPA企业业务中存在大量非结构化的数据，其中以文档类型的数据居多，各种文档中包含了大量的信息，但这些信息因为没有被结构化，无法直接被计算机处理，导致很多涉及到文档的RPA流程无法落地。现状情况

文档理解基于光学符号识别（OCR）、自然语言处理（NLP）等技术，实现对文档内容的识别、分类和理解，将非结构化的文档数据转化为可被计算机处理的结构化信息。AI文档理解文档理解（OCR|NLP)发票号码、发票金额...日期、航班号、票价...姓名、身份证号、有效期...合同编号、合同金额...邮件分类、邮件摘要...发票行程单身份证合同邮件从文档中提取对业务有价值的信息提供智能流程自动化服务能力|AI文档理解+RPA—实现非结构化数据的流程自动化

例如企业合同的自动录入——企业在经营过程中会签署大量不同类型的合同，这些合同都需要录入系统。传统场景下，需要人工将合同进行扫描转化为电子版，同时将合同中的相关信息录入到系统中，由于合同的种类繁多，不同种类的合同需要录入到系统中的信息都不一样，这极大地增加了人工的工作量。基于文档理解技术，我们可以对文档先进行识别，将图片转化为文本，然后，对文档进行分类，确定属于哪一类合同；最后，根据合同的种类，使用自然语言处理技术从中提取相应的信息，交由RPA机器人自动录入到系统中。AI+RPA智能流程自动化服务能力|AI文档理解AI文档理解通用文字识别通用表格识别票据识别卡证识别OCRWORD|PDF|JPG|PNG|TIFF等格式的原始文档文档信息抽取文档分类NLP结构化数据非结构化图片OCR结构化信息非结构化文本NLP类目返点收益（占比销售额）前端摄像机类产品10.00%大屏类产品5.00%存储类产品8.00%线缆类产品3.00%AI+RPA智能流程自动化服务能力|AI文档理解—OCR能力通用文本识别检测出图片中的文本并识别；主要用于各种类型文档的电子化；功能及场景应用性能特点基于深度学习，印刷体识别准确率99%；输出识别后的文字和位置，供后续业务流程使用；通用表格识别检测图片中的表格，识别表格中的行与列，以及单元格中的文本内容；用于识别包含表格的文档；功能及场景应用性能特点支持有框线表格，无框线表格、含合并单元格的表格；准确识别单元格内的汉字、字母、数字、小数点等；输出包含表格信息的结果，Excel/CSV/JSON等；票据识别增值税发票识别；银行回单识别；火车票|机票行程单

；......功能及场景应用性能特点输出为结构化数据；对于通用标准票据，开箱可用；对于非标准票据，可定制模型进行识别；卡证识别身份证识别；护照识别；户口识别；功能及场景应用性能特点营业执照识别；社保卡识别；银行卡识别；输出为结构化数据；对于通用标准卡证，开箱可用；对于非标准票据，可定制模型进行识别；文档信息抽取基于深度学习的匹配与抽取不需要字面上完全一致，只需语义上相似；强大的处理性能每秒可处理1万字；灵活易用的抽取引擎只需配置匹配模板，不懂编程也可使用；AI+RPA智能流程自动化服务能力|AI文档理解—NLP能力文档分类基于深度学习，无需进行特征工程

使用预训练语言模型，在小样本时也能取得超过95%的准确率；

快速响应，一篇文档分类耗时200ms;

提供智能流程自动化服务能力|AI流程挖掘+RPA—实现自动流程挖掘

传统的RPA项目实施，通常由RPA咨询顾问与企业内部业务人员共同梳理业务流程，提炼出可被自动化的流程。这不仅要耗费大量的时间和人力，而且也无法覆盖企业中所有的业务场景。通过AI流程挖掘技术，我们能够以更低的成本和更高的效率发现业务中适合自动化的工作流程,基于AI流程挖掘技术的程序运行在业务人员计算机上，收集并分析业务人员对各种软件的操作行为，识别出哪些工作流程适用于RPA，生成相应的自动化流程脚本，从而实现自动化的流程发现。行为记录行为分析流程挖掘流程自动化智能RPA员工AI流程发现+RPA实现自动的流程发现全自动流程发现挖掘现状情况AI流程挖掘+RPA系统价值|作为接口实现多系统联动，优化人力资源成本，利于企业创新

从业务层面来看，RPA致力于将繁琐、重复的流程实现自动化操作，并通过触达不同软件数据打通企业上下游业务，实现整条业务线自动化。从工作层面来看，传统软件在数据管理环节有一定缺失，且存在数据质量差、手工处理费时费力的痛点，RPA软件在满足自动化的基础上降低人力成本，减少人为失误，可以24小时不间断工作，将员工从低效工作中解放出来，以便处理更高阶的工作，利于企业创新。从技术层面来看，RPA作为自动化流程软件可以嵌套在其他软件中完成部门重复类工作，也可以直接连接顶层软件而不侵入企业原有系统,增加软件系统稳定性。随着数字化时代的到来，利用高新技术来取代低效率的劳动力付出，是必然的发展趋势。业务价值|作为接口实现多系统联动，优化人力资源成本，利于企业创新技术层面工作层面业务层面RPA可嵌套至其它软件上运行流程协同系统数据库数据RPA连接运行在更高的软件层级，不会侵入已有的软件系统影响其功能与稳定性。作为自动化技术与其它软件嵌套和接入，系统稳定性高，部署灵活数据质量差；软件缺少数据整理环节；手工数据整理费时费力；员工操作降低人力成本；