什么是IA智能自动化?与RPA+AI有何区别?

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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