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小A，HR一枚。

作為一個(gè)典型基層HR，他每天很大一部分工作，是在處理文檔手續(xù)：

辦入職、離職、休假申請(qǐng)、五險(xiǎn)一金，掃描各類文件，在系統(tǒng)里錄入員工信息，發(fā)郵件給各個(gè)部門(mén)……

忙碌且枯燥的工作，日復(fù)一日過(guò)去了?？粗渌块T(mén)的同事在做新產(chǎn)品、大項(xiàng)目，一本畢業(yè)的小A覺(jué)得自己屈才了。

但現(xiàn)在，這些繁瑣的事情，都可以交給智能自動(dòng)化機(jī)器人了。

錄入票據(jù)、處理文件、發(fā)固定格式的郵件……一切重復(fù)且繁瑣的工作，都能自動(dòng)搞定。

只要在操作界面上完成簡(jiǎn)單的設(shè)置，系統(tǒng)就可以自動(dòng)完成操作，調(diào)用各種視覺(jué)、語(yǔ)音的AI能力，完成那些此前辦公自動(dòng)化系統(tǒng)做不到的事情。

他使用的就是來(lái)也科技的UiBot Mage，于近日剛剛發(fā)布。

UiBot Mage上線后，將與UiBot家族原有的Creator（創(chuàng)造者）、Worker（勞動(dòng)者）、Commander（指揮官）三大模塊集結(jié)，分別為RPA機(jī)器人生產(chǎn)、執(zhí)行、分配、智能化提供相應(yīng)的工具和平臺(tái)。

UiBot Mage是什么

脫離機(jī)械勞動(dòng)、走向創(chuàng)造性工作，這聽(tīng)起來(lái)就很有未來(lái)感。

那UiBot Mage究竟是如何調(diào)用AI來(lái)自動(dòng)化完成工作的呢？

這要從RPA開(kāi)始講。

RPA，Robotic Process Automation的簡(jiǎn)稱，也就是機(jī)器人流程自動(dòng)化。

這類服務(wù)可以讓一些存在于電腦屏幕UI界面上繁瑣固定的工作流程自動(dòng)化，比如在財(cái)稅系統(tǒng)中完成固定操作流程、在電商后臺(tái)完成千篇一律的商品上傳/訂單處理任務(wù)、在教務(wù)系統(tǒng)中批量化地輸入學(xué)生成績(jī)等等。

但傳統(tǒng)的RPA不夠聰明，只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

就好像整理好的Excel表格可以完成機(jī)械化的排序、篩選、自動(dòng)做柱狀圖或餅圖，但零散記錄、沒(méi)有分門(mén)別類的數(shù)據(jù)就很難自動(dòng)處理了，需要借助人類大腦來(lái)手動(dòng)分析判斷。

Mage，中文名魔法師，接入了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等多類AI能力，給傳統(tǒng)的RPA接入各種AI模型API，讓只會(huì)機(jī)械化處理流程的RPA有了聰明的大腦，即使是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以看得懂、能處理。

比如，它支持用OCR技術(shù)將圖片轉(zhuǎn)化為文字的通用型文件，類似增值稅專用發(fā)票、各類證件等圖片，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型，可以直接把其中的主體、日期、數(shù)字等讀取出來(lái)，準(zhǔn)確率超過(guò)97%，所有模型都支持私有部署，保證這些文件上的信息不外傳。

讀取了圖片上的文本之后，UiBot Mage也具有文本理解能力，通過(guò)文本分類、信息抽取、文本匹配的預(yù)訓(xùn)練模型，像總結(jié)郵件主題、抽取合同中甲方乙方日期等核心信息、讀取簡(jiǎn)歷中的核心信息、判斷兩個(gè)地址是否屬于同一個(gè)地點(diǎn)等常見(jiàn)的NLP任務(wù)都可以自動(dòng)完成。

而且由于不同的用戶業(yè)務(wù)不同，使用過(guò)程中的語(yǔ)料庫(kù)自然也不同，因此還可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)性訓(xùn)練，提升模型在特定場(chǎng)景下的表現(xiàn)。

此外，來(lái)也科技希望RPA機(jī)器人能像真人員工一樣和人類領(lǐng)導(dǎo)交互，因此也接入了多模態(tài)人機(jī)對(duì)話功能，能夠?qū)崿F(xiàn)雙向交互和多輪對(duì)話。

UiBot Mage發(fā)布后，UiBot社區(qū)版用戶已經(jīng)可以直接用這些AI功能，企業(yè)版用戶也可以進(jìn)行定制升級(jí)。

由于RPA的低代碼特性，用戶可以利用UiBot自帶的Creator命令，只需要簡(jiǎn)單拖拽就能在RPA流程中使用AI能力，就像Scratch直接拖拽模塊一樣簡(jiǎn)單。模型既可以直接從公有云中調(diào)用，又可以私有部署；既可以調(diào)用“識(shí)別增值稅發(fā)票”這種通用模型，又可以進(jìn)行定制化任務(wù)的模型訓(xùn)練。

各類場(chǎng)景高效提速

有了UiBot Mage的這些功能，UiBot就實(shí)現(xiàn)了RPA+AI能力，能夠聰明地解決許多繁瑣工作。

換句話說(shuō)，那些“我也覺(jué)得很繁瑣，但是沒(méi)辦法總得有人干”的工作，統(tǒng)統(tǒng)可以交給機(jī)器人。

比如說(shuō)，同一品牌開(kāi)在各家商場(chǎng)的連鎖店管理。

萬(wàn)達(dá)、大悅城們等各家商場(chǎng)，每家的小票格式都不一致；但優(yōu)衣庫(kù)等連鎖門(mén)店卻開(kāi)在了不同商場(chǎng)里，門(mén)店內(nèi)部有POS系統(tǒng)，需要讓連鎖品牌門(mén)店的系統(tǒng)信息和不同商場(chǎng)的小票信息核對(duì)，來(lái)對(duì)賬明確訂單收入。

借助OCR+NLP技術(shù)，UiBot Mage就可以自動(dòng)抽取出不同系統(tǒng)中的產(chǎn)品名稱、件數(shù)、售價(jià)、總金額、交易時(shí)間等核心信息，用決策樹(shù)的方式核對(duì)是否一致，無(wú)需人工反復(fù)校對(duì)，自動(dòng)化完成對(duì)賬。

再比如醫(yī)藥公司推廣新藥的過(guò)程。

醫(yī)藥公司需要派出醫(yī)藥代表向醫(yī)生們推銷新藥，但醫(yī)生們不會(huì)只信醫(yī)藥代表的一家之言，會(huì)針對(duì)具體療效、不良反應(yīng)提出問(wèn)題。但醫(yī)藥代表們并不具備如此全面的專業(yè)醫(yī)學(xué)知識(shí)，會(huì)將這些問(wèn)題發(fā)給服務(wù)團(tuán)隊(duì)同事，由服務(wù)團(tuán)隊(duì)同事查詢大量醫(yī)學(xué)論文，找到證明藥效的學(xué)術(shù)研究發(fā)給醫(yī)藥代表，醫(yī)藥代表再反饋給醫(yī)生，來(lái)證明自家藥物有何等效果。

這個(gè)過(guò)程需要服務(wù)團(tuán)隊(duì)找大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，而且服務(wù)團(tuán)隊(duì)不能一天24小時(shí)在線；不同醫(yī)生提出的問(wèn)題也很相似，因此這個(gè)工作重復(fù)且繁瑣。

但借助UiBot Mage平臺(tái)的NLP能力，系統(tǒng)就可以自動(dòng)理解醫(yī)藥代表發(fā)來(lái)的問(wèn)題，在文獻(xiàn)庫(kù)里查找資料論文，自動(dòng)鎖定論文中描述藥效和不良反應(yīng)的段落，高亮標(biāo)出重點(diǎn)再發(fā)給醫(yī)藥代表，醫(yī)藥代表再將論文文檔給到醫(yī)生，這樣整個(gè)過(guò)程就會(huì)順暢、快速得多。

還有各地政府給群眾辦業(yè)務(wù)用的政務(wù)服務(wù)大廳，匯集了政府各個(gè)部門(mén)。

當(dāng)辦事群眾直接將辦手續(xù)的文件材料遞交給綜合窗口后，工作人員需要手動(dòng)分辨找哪個(gè)部門(mén)，將文件掃描上傳，打字錄入系統(tǒng)，跟進(jìn)辦理進(jìn)度。

但如果RPA+AI介入，就可以實(shí)現(xiàn)OCR自動(dòng)識(shí)別，抽取文本信息自動(dòng)錄入歸檔，并發(fā)給各局、查詢進(jìn)度，這個(gè)過(guò)程，就變得相當(dāng)簡(jiǎn)便高效了。

來(lái)也科技透露，UiBot Mage的所有AI能力均提供私有部署訂閱模式，一個(gè)實(shí)例每年5萬(wàn)元起，不同AI能力根據(jù)模型復(fù)雜度價(jià)格不同。

如果招一個(gè)團(tuán)隊(duì)的小助理需要50萬(wàn)年薪，那省下的成本還是不少。

來(lái)也科技的一家客戶需要郵件自動(dòng)分析歸類并回復(fù)的功能，每天都有上千封郵件需要處理。如果按人工處理一封郵件需要10分鐘、每天1000封郵件來(lái)計(jì)算，就需要20個(gè)人的精力。但如果改用RPA+AI來(lái)處理，那就可以把20個(gè)人解放出來(lái)，完成更有價(jià)值的工作。

萬(wàn)物皆可自動(dòng)化

效率驚人。

對(duì)比接入AI技術(shù)后的RPA產(chǎn)品，那些不夠智能傳統(tǒng)的RPA就變成了一個(gè)只能點(diǎn)按鈕的工具：不能識(shí)別掃描件的文字，不能自動(dòng)整理信息，能力受到了限制，用途也有些狹窄。

差距就像智能機(jī)和功能機(jī)一樣大。

傳統(tǒng)的RPA，就像一個(gè)普通機(jī)械臂，按照編號(hào)的程序，在固定位置完成固定動(dòng)作，無(wú)法應(yīng)對(duì)多變的環(huán)境。

加上AI功能之后的RPA，就像機(jī)械臂有了傳感器、大腦、執(zhí)行器，形成了輸入認(rèn)知、編排流程、輸出反饋的閉環(huán)，能完成更為復(fù)雜的工作，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化。

而且，系統(tǒng)自動(dòng)工作的范圍也變大了。

傳統(tǒng)RPA只能完成局部動(dòng)作，點(diǎn)幾個(gè)按鈕，就會(huì)發(fā)現(xiàn)接下來(lái)的步驟需要更聰明的“頭腦”才能完成；加上AI能力之后，就相當(dāng)于有了聰明的“頭腦”，整體工作全流程都可以自動(dòng)完成，也獲得了更大的應(yīng)用場(chǎng)景。

舉個(gè)例子，大部分人不會(huì)買一臺(tái)只能磨咖啡豆的機(jī)器，因?yàn)樽詣?dòng)磨完豆，還要手動(dòng)燒水沖泡；而如果是從磨豆、燒水、到?jīng)_泡全程都包攬的咖啡機(jī)就會(huì)更受市場(chǎng)歡迎。

而且，這種效率的提升不僅僅針對(duì)使用RPA+AI企業(yè)，對(duì)這些企業(yè)的員工來(lái)說(shuō)也是實(shí)現(xiàn)更大價(jià)值的機(jī)遇。畢竟，如果天天都在做重復(fù)性工作，35歲之后是很可能被裁掉的。

拋開(kāi)用戶端，從供給端來(lái)講，將AI落地到RPA這件事情本身，也是在幫助更多“有屠龍之力”的AI模型找到落地接口。

絕大多數(shù)AI模型——無(wú)論是自動(dòng)識(shí)圖、自動(dòng)轉(zhuǎn)文字、自動(dòng)翻譯——本質(zhì)上做的都是“批量快速自動(dòng)化完成需要簡(jiǎn)單動(dòng)腦的工作”這件事。而那些能快速批量化工作、解放人類雙手的AI模型們，離商業(yè)化應(yīng)用差的就是一個(gè)落地接口。

如果獲得了一個(gè)接口，就相當(dāng)于讓這些AI模型獲得了一個(gè)施展才華的平臺(tái)，而模型背后的開(kāi)發(fā)者也會(huì)借此獲得更多好處。開(kāi)發(fā)者會(huì)訓(xùn)練更好的模型、更高效地服務(wù)用戶，更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、更多的用戶也會(huì)反過(guò)來(lái)激勵(lì)開(kāi)發(fā)者們的研發(fā)工作。

有了從研發(fā)到落地整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的正向推動(dòng)力量，萬(wàn)物皆可自動(dòng)化的世界也就不遠(yuǎn)了。