智能自动化

（Intelligent Automation）

► 什么是智能自动化？

► 智能自动化与 RPA+AI 有何区别？

► 智能自动化有哪些特点

► 能为行业带来哪些价值？

 

 

智能化：弯道超车的机遇

 

近年来，电动汽车虽越发普及，但在使用体验上并没有本质的提升，在拥堵的城市道路上走走停停仍然很累，在找不到停车位时依然很崩溃。

 

当汽车增加了智能化之后，传统的玩法突然变了：

• 即使是智能化程度还不高的辅助驾驶，已经可以自动识别车道线，自动跟前车保持距离。
• 不久的将来，到目的地后，只管下车去潇洒，泊车的脏活累活都让 AI 去做。需要回家时，只要在手机上操作一番，车会自动开到身边。
• 更久一些的将来，真正实现了自动驾驶，800公里以内的路程都可以不用坐高铁。从家门出来就直接上车，在车里躺下睡一觉，让 AI 一路开到目的地，实现“端到端的自动化”。

 

车还是那个车，但增加了智能化以后，以前不想用车的场景（怕拥堵、怕难停车、怕路途太远），现在都可以放心使用了。用术语来说，就是进一步提高了汽车的渗透率，并且实现了“端到端”的使用体验。

 

渗透率和使用体验发生了革命性的改变后，产品的外部形态也许变化不大，但对于用户来说，使用场景已经不可同日而语。

 

如何实现弯道超车？

 

当 Automobile 变成 Intelligent Automobile（智能汽车）的时候，看起来一切都没有变，但实际上一切都变了。

 

那么，我们能不能把 Automation 变成 Intelligent Automation？

 

Intelligent Automation 能不能给我们的业务带来渗透率和使用体验的变化？

 

智能自动化如何类比智能汽车？

 

现在，有三辆车：

第一辆车比较便宜，但出厂不带倒车雷达和导航功能，需要后期加装；

第二辆车稍贵一些，出厂就预装了倒车雷达和导航，但各个部件之间没有任何联系；

第三辆车是智能化汽车，导航系统和雷达可以自动控制方向盘，各智能硬件之间全面联动，实现部分自动驾驶。

 

与三辆车相对应：

► RPA 厂商集成第三方的 AI 产品，就好比第一辆出厂没有导航和雷达、只能后期加装的汽车；

► “RPA+AI”，则好比第二辆出厂就自带导航和雷达的汽车，虽然各个智能硬件都有，但没有实现彼此衔接；

► 智能自动化平台就是第三辆智能化汽车，各个模块之间形成联动，可以实现企业业务流程的自动驾驶。

 

 

从RPA+AI到智能自动化

 

其实，早在 2019 年，自动化+智能化的思路就已初现雏形：RPA+AI，RPA 代表自动化，AI 代表智能化。

 

然而，从 RPA+AI 到智能自动化，至少有以下三个方面的不同：

 

01

名字不一样

RPA+AI 对客户来说很难理解：啥是RPA？啥是AI？加号是什么意思，为什么不是乘号？

 

早期的 RPA 特指基于 UI 的自动化，后来 API 自动化异军突起且与 UI 自动化相得益彰，RPA 的概念也在持续进化。

 

实际上，“人工智能”的概念从 1956 年问世至今，其范畴也在不断变化。现在的“人工智能”，一般特指里面的一个分支“机器学习”，甚至是“机器学习”的一个分支“深度学习”。

 

为什么是 RPA+AI 不是 RPA×AI ？因为乘号在电脑里面不太容易输入。

 

而把 RPA+AI 升级到“智能自动化”，名字清晰多了，容易让人理解。

 

今年两会期间，还有人大代表、政协委员提出了“数字化劳动力”相关的议案和提案。“数字化劳动力”概念比“智能自动化”更通俗一些，可以理解为“智能自动化平台”是一个工厂，在这个工厂里面生产出来的产品叫“数字化劳动力”。

 

 

02

形态不一样

看到 RPA+AI，特别是中间的那个加号，就会自然的把它当作一个解决方案，而不是一个产品。

 

所谓产品，是指这个东西在出厂的时候，所有的部件都安装好了。

 

所谓解决方案，是指为了满足一定的需求，把多个产品分别买回来，然后组装在一起，就像有的低端车型没有标配倒车雷达和导航，但我们可以在其他厂商那里买到，然后加装上去。

 

标配的和后面加装的倒车雷达，使用起来的感受完全不同。前者是浑然一体的产品，而后者总是会有一种突兀感。两者的可靠性也不可同日而语。

 

相比 RPA+AI，“智能自动化平台”让人看起来更像是一个完整的产品。

 

 

03

功能不一样

当我们把一个“解决方案”变成“产品”时，这个产品的各个部件就不是孤立的，它们之间可以协同工作，带来更丰富的功能，或者更好的使用体验。

 

以“给汽车加装倒车雷达和导航”为例：加装的导航虽然看上去不太协调，用起来功能也是一样，但对客户来说，它的功能仅限于导航而已，不会和车里其他部件产生互动。

 

真正的智能汽车里面的导航，除了给人导航以外，还能给 AI 提供导航。在它和毫米波雷达、高清摄像头的共同作用下，即使是自动驾驶技术还不够成熟的智能汽车，也能在高速公路上自动巡航，自动变道，或者是自动找到匝道下高速。

 

其实，我们的产品也已经有一些协同：

在「流程创造者」（原名“UiBot Creator”）里面，可以自由选择使用「人机协同中心」里面的某个表单；在「人机协同中心」里面，又可以选择使用「Laiye IDP 智能文档处理平台」里面的某个模型来识别某个字段。

 

在运行的时候，「流程机器人」（原名“UiBot Worker”)把图像发给「人机协同中心」，「人机协同中心」再调用「Laiye IDP」去识别，并判断识别结果是否需要人工校正。如果有校正，则「人机协同中心」一方面把校正后的结果返回流程机器人，另一方面，再把校正后的结果返回给「Laiye IDP」，供「Laiye IDP」 继续对 AI 模型进行训练。

 

对客户来说，基本感觉不到各个产品之间的切换。

 

这种一致性的使用体验，已经给来也科技带来了独特的竞争优势。

 

 

智能自动化平台有哪些特性？

 

作为智能自动化平台，最基本的要求是“统一”。它可能包含很多功能，但入口只有一个，而且具有一致的用户体验。

 

Microsoft Office虽然包含了 Word、Excel 等不同的产品，但在安装的时候，一个安装包就全部搞定（当然，可以选择只安装其中的一部分产品），在使用的时候，功能菜单也具有高度的一致性。

 

在使用的过程中，智能自动化平台里面的多个子产品之间是紧密配合，数据互通的。

 

来也科技的产品也是一样，平台只有一个，UI 自动化也好、文档抽取也好、智能对话也好，都是这个平台上的能力。我们还有很多围绕着自动化流程的周边产品，如：流程探索者、机器人创意中心、流程数据服务、人机协同中心等等，它们都会被连接起来，甚至通过高度一致的体验，让用户在切换这些子产品的时候，感觉不到自己是在切换。

 

另外，上面所提到的智能自动化，更多是让智能体现在自动化执行的环节。但实际上，在自动化的全生命周期中，都需要用智能化进行全面的覆盖。

 

在客户的规模化部署中，经常有客户会觉得遇到了瓶颈，不知道什么流程可以被自动化，以及没有合适的人来开发自动化。而这两点恰恰是智能自动化的优势：

 

01

不知道什么可以被自动化

这涉及到自动化生命周期中的机会发现。客户之所以不知道什么可以被自动化，是因为大部分日常工作的方法、规则、流程都掌握在员工的脑子里。只有通过和业务人员的沟通交流，才能发现和识别出自动化的机会。这个过程完全靠人，费时费力，难以规模化。

 

02

找不到合适的人来开发自动化

这涉及到自动化生命周期中的开发实施。虽然今天我们的产品支持低代码甚至零代码的开发，但学习和使用还是需要一定的成本。

 

例如，对于一个简单的任务：读取网页 A 中表格的 10 个字段并自动录入到网页 B 中表单对应的 10 个输入框中并提交。一个从来没有做过这项任务的人可能只需要花 1 分钟理解这个任务，就可以上手操作。不论网页如何变化，只要还是这 10 个字段，人依然可以完成。但如果要开发一个这样的 RPA 机器人，即使是熟练的开发者，仍然需要花 1-2 小时才能实现。

 

智能化在这两个过程当中都大有用武之地，让智能化全面覆盖自动化的生命周期，让自动化的发现、开发、运行、维护都变得智能化。

 

 

智能自动化能给客户提供什么价值？

 

如果数字化转型只是找几个供应商，买几个工具和服务，还是很难落地。因为数字化转型的最终目的是扭转人的思维。

 

如果基层员工对数字化转型无感的话，就会出现“推不动”的情况。所以，我们给客户提供的价值不仅仅是“自动化”，而是让更多的人认识到：他面前的电脑不止是一个劳动工具，电脑是可以让普通人创造出价值的。

 

沿着这个思路，我们的“智能自动化平台”就像是乐高积木，它的终极目标是希望我们的客户能在上面进行自己的创作。

 

智能自动化如何类比乐高？

为了让普通人能完成更精彩的创作，这套积木会有一个统一的底座，上面还需要有丰富的积木块，不仅有机械结构的积木块，还要有声、光、电的积木块。有了多种多样的积木块，乐高积木就不再是低龄孩子的玩具了，超过 10 岁的孩子也可以搭出更复杂的作品，这也提高了它的渗透率。另外，这些积木块显然应该是可以互相自由组合的，而不是积木块的插孔都不能彼此兼容，这也就是我们所说的“无缝集成”。

 

总之，我们给客户带来的价值，是让客户上手后，能够自己享受创作的成就感。

 

就像我们给孩子买乐高玩具，一定是把零件买回家，让孩子自己去创作，才有意义。如果给他买个拼好的模型摆在家里，孩子只能看个外形，整个过程就会索然无味。

 

 

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