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智能自动化平台实现个性化智能服务

「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」,推出线上分享,共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式,与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点,盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破,展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。

本文为来也科技企业解决方案总经理郑曙光于「重塑产业的AI科技」系列主题,「企业数字化转型」专场的分享内容节选。点击进入「机器之心Pro」,查看更多优质内容。


智能自动化平台实现个性化智能服务


郑曙光表示,在没有应用智能自动化技术之前,政企组织中存在大量的垂直IT系统,这些系统虽然有效地实现了局部业务的管理与能力,但是从组织的全局看,割裂的系统反而成为业务进一步提升的阻碍——因为需要投入大量的人工来弥合系统的断点。这些问题在十几年前已经被提出,但是在智能自动化平台出现之前,企业通常需要投入大量的时间与成本来打通相互独立的系统。在技术与业务快速变革的今天,这些打通的动作尚未完成往往就会出现新的断点。这些断点包括在线系统与系统之间的断点,也包括线上与线下(纸媒数据、文档、非数字化的语音等)的断点等。


而如今,郑曙光表示,智能自动化平台提供了结合AI能力的自动化技术,能够帮助组织快速解决系统断点,以技术平台加持来改善低效的人工工作,从而达到高效、自动的状态,解放人力去满足更高阶层的业务需求。具体而言,智能自动化平台通过非侵入的技术,可以模拟人的操作来实现对相互独立的IT系统的联通、对线下数据的自动化处理并与线上系统联动;通过AI能力与知识管理,可以实现智能的业务助手等。


郑曙光介绍道,来也科技的智能自动化平台是一个完整的、包含智能自动化全生命周期各个阶段所需要的能力的平台,它的核心组成部分是RPA+AI。在这个领域里,来也科技是头部厂家中唯一在RPA和AI领域并行发展创新的公司,具体到产品融入的思考和建设包括:


第一,产品的设计是贴近业务的,包括预置丰富的组件。这些丰富的预置组件,用来帮助人去完成一些低效的、不断重复的操作。我们都有这方面的体验:在电脑上去操作的时候,有各种各样的软件、各种各样的交互和操作的模式,比如说在判断软件是不是有一个特定的按钮或菜单时,需要判断系统是不是给出了一个给定的消息。这些场景大多情况下不需要基于AI的能力,因为按钮上的字是明确的——"确定"按钮、"取消"按钮或"下一步"按钮等等,只需要基于规则就可以了,但是仍然需要能够去兼容这些环境。


第二,除了上述场景,还有很多场景需要AI能力,为此来也科技提供开箱即用的AI能力,实现AI能力更容易地被应用。具体举例来说,发票的识别、火车票的识别、登机牌的识别等各种各样票证的识别场景或需求,其实可以提前做好预训练,来也科技的开箱即用AI能力便做好了这些通用能力的训练模型,用户无需自己投入训练即可使用的AI能力。但是,如果仅有开箱即用的AI能力,对一些个性化的业务是无法有效支撑的,因为大多数开箱即用意味着它具有比较好的普适性。来也科技的AI能力还包括基于小数据样本集的自训练能力。之所以要提供这样的能力,就是因为通过厂商的这种预训练,提供出来的开箱即用AI能力,一定没有办法覆盖所有行业所有客户具体的AI需求,同时来也又不希望这个AI平台最后变成每一个用户需要花大量的人工去做标记和训练,所以我们基于一个预训练技术提供半成熟模型的方式,提供了一些应该非常接近于开箱即用的AI能力。这些AI能力在满足企业客户个性化AI需求的同时并不要求企业投入大量的人工进行标记和训练。


除了提供丰富预置组件和开箱即用的AI能力,郑曙光表示,来也科技还做了非常好的生态建设。有了这些预置的丰富组件,平台的使用就不是开发模式:软件的开发是基于开发语言由开发人员去写代码的方式,来也科技的AI能力都是基于流程的鼠标交互的方式,不需要通过键盘操作就可以完成过程定义或者流程定义,这样设计大大降低了自动化与AI能力的应用门槛。


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最后,郑曙光总结道,来也科技提供的AI能力是贴近业务的,大部分的时候是开箱即用的,但对于一些个性化的AI需求也可以通过小数据样本极快速的完成一个自训练的过程。来也科技的智能自动化产品也是一个全生命周期自闭环的整体平台,即产品本身从RPA到IDP到Chatbot都有成熟的产品,而且互相无缝集成。同时来也IDP也开放可以兼容第三方AI能力,目前已经集成了一些常见的AI能力,并且来也科技智能自动化平台的其他模块也可以无缝访问和调用这些集成的AI能力,而用户或开发者本身并不需要关注这些能力到底是谁提供的基本能力。


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郑曙光表示,智能自动化领域是新兴的,但同时也是潜力无限、方兴未艾的领域,是帮助政府、企业实现进化、完成数字化转型、展开智能化画卷的技术、能力与产品。在未来,数字化劳动力将越来越多地引入到政府、企业的管理与业务过程中;越来越多的智能自动化相关的项目会落地,同时也会有越来越多的组织开始小范围试水式的开始智能自动化的建设;但更多情况下智能自动化平台并不是去替代,而是弥合现有IT系统中断点及非智能的缺陷,传统开发式IT项目的建设与智能自动化平台支撑的数智化建设并存。






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