打造最懂中文的RPA 現實路漫漫 達觀數據能否實現預期？

作者：夏天

審校：一條輝

來源：GPLP犀牛財經（ID:gplpcn）

RPA(軟件流程自動化)在2018年的爆發(fā)，離不開技術和市場的相對成熟。

達觀數據就是RPA這一賽道的新玩家。

其能否成功占領這一賽道并且成為領導者？

現實顯示，達觀數據想要實現目標有點難。

達觀數據變身記

RPA被視為AI最佳的落地場景。圈內從業(yè)者們常常將RPA比作人類的手，將NLP(自然語言處理)比作人類的腦，將OCR(光學字符識別)比作人類的眼睛。

手腦眼的結合，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。

成立于2015年的達觀數據正是RPA這一賽道的新玩家，雖是新人，但卻頗受資本青睞：

達觀數據曾于2015年獲真格基金領投，眾麟資本和掌門科技跟投的1000萬元天使輪融資；

2017年獲軟銀賽富和方廣資本5000萬元A輪融資；

2018年11月，達觀數據宣布成功完成1.6億元B輪融資，由寬帶旗下基金晨山資本領投，元禾重元、聯想之星、鐘鼎資本及老股東等跟投。

事實上，直到2018年底，達觀數據才正式開始RPA產品的研發(fā)。

2019年7月，達觀數據推出達觀智能文本RPA，也是國內首款將語義分析技術引入到 RPA中的產品。這個平臺能夠將人工智能植入機器人流程自動化，解決識別、分類等問題。

事實上，達觀數據最開始并不是專注于做RPA的，達觀數據更為人熟知的身份是國內NLP領域的頭部玩家，為客戶提供關鍵信息抽取、文檔審閱、智能推薦等行業(yè)解決方案。

為何達觀數據會轉身PRA賽道呢？

RPA（Robotic Process Automation），機器人流程自動化可以模擬白領的手去進行鼠標和鍵盤的操作，實現自動化。NLP (Natural Language Processing) ，自然語言處理可以讓計算機模擬白領的大腦運轉，實現閱讀和理解；

而如果只有RPA技術，計算機只能承擔初級的工作，但是有了NLP技術的幫助，就可以做更復雜的任務，真正承擔起虛擬員工的角色。

這跟其創(chuàng)始人有關。

達觀數據創(chuàng)始人兼CEO陳運文創(chuàng)業(yè)之前曾擔任盛大文學首席數據官、騰訊文學高級總監(jiān)、百度核心技術研發(fā)工程師等職位，一直從事文本挖掘相關工作。

陳運文認為，NLP+RPA在中國大有可為，NLP和RPA的結合將可以實現白領部分工作的自動化，未來將是一片藍海市場。

但是，從目前達觀數據的智能RPA來看，其融合了NLP+OCR技術，能夠實現圖片驗證碼、證件識別以及合同、報告、財務報表等文字抽取工作，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，手腦眼三者結合承擔更復雜的流程化工作。

但說實話，現在的人工智能并沒辦法完全解放人類雙手。就說文本挖掘工作，中華語言文化博大精深，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”，但表達的是兩個意思。

這么看來，文本挖掘工作，既是一個數學問題，通過后臺大量的數學運算對文字進行解讀，同時也需要將語言學等偏藝術領域的知識納入進去，才能讓計算機更好的解讀文字，甚至代替人完成一部分文字撰寫的工作。

事實上，與人類相比較，人工智能與還存在著沒有意識、不能思考、不能推理等一些根本性的差異；當前的人工智能所用的深度學習算法還有兩大“軟肋”：一是不具備小樣學習功能，二是沒有知識，更不必說用知識進行推理。

因此，雖說前方是一片藍海，但是真正能做多大，還是一條未知路。

場景應用是關鍵，RPA的路不好走

任何高精尖技術判斷其價值在于真正落地到每個客戶的應用場景中。

簡單來說，就是相當于未來每個人都有一個“數字機器人”幫助甚至可能會代替你完成工作，，越來越多的企業(yè)認可使用數字化機器人代替人去完成工作

從目前來看，達觀數據的NLP+RPA主要替代一些高重復、標準化、規(guī)則明確且高準確率要求的工作。以金融行業(yè)來說，金融行業(yè)過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)務為例，貸前基于OCR可以幫助銀行工作人員對提交材料進行人物、事件、數值等關鍵信息抽取和審核；貸中支持合同多版本比對，對合同關鍵要素進行智能審核，防止陰陽合同風險；貸后對貸款項目評估報告關鍵信息提取及結構化，并對企業(yè)進行實時輿情分析監(jiān)控，實現有效跟蹤和監(jiān)督。

雖說現在現在有一定的應用場景，但是企業(yè)數字化和流程成熟度參差不齊，因為RPA依托業(yè)務流程落地，而這背后需要有成熟的 IT環(huán)境，以及企業(yè)內部的流程足夠標準化、數字化。

但是目前國內企業(yè)的現狀是，很多企業(yè)內部有許多流程仍然需要人工參與，流程不夠標準化；另外像一些大型企業(yè)就算使用，也會優(yōu)先選擇國外的RPA產品，因為其產品穩(wěn)定性和拓展性較為領先，比如國外產品的會調用谷歌、微軟等公司的OCR、NLP模塊，對中文支持效果尚不是特別理想。

另外，由于電子化程度還沒足夠高，國內就已興起數字化轉型，新老軟件共同存在于企業(yè)當中，會導致應用間的斷層。并且因為沒有經歷完完整的信息化、SaaS、ERP等產品還在進行中，中國公司的流程普遍不標準。

而且更重要的是中國企業(yè)很多時候沒接受RPA的理由是，他們認為做自動化能夠一次到位，就像傳統(tǒng)軟件一樣，而現在RPA 只能部分實現。

因此，不單單是像達觀數據這樣的創(chuàng)業(yè)公司還需要時間成長，市場也需要時間成長和成熟。

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