《推动数字战略实践，2021中国RPA行业发展洞察报告》正式发布，点击图片下载完整版报告

近年来，中国人工智能产业规模迎来爆发式增长，随着国家政策的倾斜以及5G、AI等相关基础技术的发展，人工智能凭借独特优势站上了时代的浪尖。在人工智能领域，杭州实在智能科技有限公司崭露头角，作为一家人工智能科技公司，聚焦AI+RPA赛道，打造了各类智能软件机器人“实在RPA数字员工”。本次RPA中国专访了实在智能CEO孙林君，孙林君先生向我们介绍了实在智能的发展历程和其独特的“IPA”技术沉淀，对行业发展也表达了前沿观点。

实在智能迎来迅速发展期

实在智能成立于2018年7月，由原阿里巴巴资深算法专家孙林君，原中国电信翼支付副总经理高扬及原某金融科技领军企业联合创始人张俊九联合成立。目前，团队300余人，核心成员半数来自阿里巴巴，另一些则来自于百度、腾讯、美团、网易、搜狐等一线互联网企业。团队仅成立25天便快速获得中国工程院陈纯院士种子轮投资、国内顶级VC“君联资本”天使轮投资；2020年一年内获得三轮投资，创造了RPA赛道最快融资记录。近期，据悉又完成了B1轮融资。

“疫情阴霾笼罩下也催生了提质降本增效的新需求，RPA行业迎来巨大的发展机遇，仅在2021年，我们就举办了三次产品升级发布会，不断加快产品优化和迭代，持续引领行业技术成熟和创新。”孙林君表示，每一次发布会都会给业内带来新的思考和新的技术，尤其是最近的产品发布会，发布了“智能融合拾取”技术，突破了传统RPA行业所面临的通过Windows底层很难控制各种各样软件等瓶颈，这在目前整个行业，包括国内外厂商都是比较领先的。实在智能不断推出最新产品，受到客户的广泛认可，生态用户数量也呈现指数级增长趋势，在这个背景下，实在智能迎来高速发展期。

基于AI核心优势，推进RPA向IPA进化

随着RPA的影响力和关注度不断提升，越来越多的厂商进入这一领域，AI技术与RPA技术十分互补，成为应用RPA技术的标配，实在智能团队拥有AI基因，在NLP/CV/OCR/智能决策领域均有深入研发。因此，实在智能将产品定位在“AI+RPA”，并率先在业内提出通过AI技术，推动RPA向IPA发展，目前已拥有丰富的行业成功案例，不断引领行业的发展潮流。

据孙林君介绍，IPA不仅仅是AI和RPA的简单加法，实在智能依托全国产全自研AI技术，通过无感知的流程修复、无锚点的元素拾取、业务操作视频自动生成流程机器人等行业领先的技术亮点，在拾取能力、稳定性、性能、开发效率和体验等方面实现大幅提升，有效解决传统RPA产品操作方式割裂、拾取精度不高、受环境限制影响等巨大瓶颈和问题。

对于实在智能的自研AI能力，孙林君介绍，实在智能是一家以AI见长的公司，团队在人工智能方面有近十年的技术积累。基于此，实在智能看待RPA行业的视角和其他同行也有些许区别。在同行看来，RPA可能更是一种底层技术，它跟AI没有什么直接关系，甚至大家所理解的RPA跟AI结合，就是AI与RPA的简单加法，然后整合成一个解决方案。其实并非如此，传统RPA有很多局限性和不稳定的因素，在RPA大规模的部署时缺乏稳定性。在软件应用场景中，软件控制力也是一个瓶颈，因此，当前RPA行业进入门槛低，天花板也低。实在智能认为，AI技术和RPA融合是大势所趋，需要有足够的AI能力，把RPA逐步的推向IPA的全新阶段，整个行业的发展一定是沿着这个方向，未来会有越来越多的数字员工高效稳定地在客户的工作场景中运行。业务人员只需简单学习一下RPA的产品，那就可以像使用Excel一样使用自动化工具来为自己的工作赋能。

实在智能业内独创的“智能融合拾取”技术，突破了RPA的行业天花板，使软件元素拾取不再是难事，该技术在操作易用性、软件覆盖度、拾取精细度、环境适配性、运行高效性及拾取稳定性等方面相对传统RPA都有巨大的提升，堪称是流程自动化的一次生产力革命性飞跃。

孙林君介绍，智能融合拾取技术其实是把Windows底层的拾取能力和计算机视觉CV识别能力整合到了一起，其他竞品需要三种组件，比如普通拾取组件、CV拾取组件以及深度拾取组件，在不同的场景下需要选用不同的组件，如果在该场景下受到一些技术上的限制那么就只能去适用另外一种组件，并且组件跟组件之间的搭配，也会受到选哪种组件的约束，所以在使用的过程中复杂度比较高。因为使用门槛高，所以很难达到人人可用的状态。而实在智能的智能拾取技术不仅精度高，在各种分辨率下都非常稳定，使用门槛也非常低。

数字化与自动化实践思考：由点及面，底层实践与顶层规划相结合

谈到数字化，孙林君表示，这是时代大背景下的必然趋势，中国适龄劳动力人口，从1990年往后的十几年时间下降了将近50%的比例，社会要持续发展就要提高生产力，进行数字化转型。

“从转型的过程中，有成功案例也有失败案例，这取决于使用者如何正确的看看待新技术。我们既不能把它过于拔高，也不应该过于的看低。就RPA技术来讲，它和AI的结合，现在已经可以大规模的在工业化场景上去普及和应用，给我们带来非常大的人力替代作用，大幅的减少由于劳动力不足导致的工作压力。企业也应该树立正确的技术使用观念，相信大部分案例都将是可以成功的”，孙林君说道。

对于组织如何更好的进行实践，是应该遵循自上而下从顶层规划到底层落地执行，还是自下而上由点及面铺开？孙林君表示，更加实际的方式是由点及面，从一些典型场景开始去尝试自动化，当使用者对于自动化技术有了一定认知的时候，就可以把它提炼成整体的解决方案。

“自动化技术是非常贴近一线业务人员的，能够迅速的看到实践效果。如果反过来从顶层做一个非常完备的设计，不一定能够完全契合一线的业务人员需求，最终成为空中楼阁。因此结合企业自身情况来进行实践是非常重要的。”孙林君说道。

数字员工拉开人机协同序幕

RPA生态发展迅速，是企业数字化转型的重要抓手，如流程挖掘、数字员工、数字孪生以及超级自动化的相关技术也得到了飞速发展。

孙林君认为，尽管有些技术还没有到完全实用的阶段，但是非常看好数字员工的未来，未来几十年，办公场景下一定是少数的人，加上很多的软件、机器人就可以完成很多人才能完成的工作，这些软件机器人就是数字员工。它可以创建一种“人机协作”的工作模式，由RPA来完成底层简单的工作，再由人来完成决策方面的内容。

“数字员工必须具备两个特点，第一是自动化、第二是智能化，在当下，AI和RPA结合，就是数字员工的基本形态，符合社会发展方向。接下来，实在智能会在数字员工领域不断发力，去创新迭代产品，帮助各行各业解决重复繁琐的业务流程。”孙林君说。

谈及企业在实现自动化方面能达到什么程度？孙林君介绍，当时阿里巴巴客服人员的增长非常快，所以做了很多的探索，希望通过构建自动化的脚本代替人工。实践发现，大概20%~30%的纯粹重复性工作可以通过纯粹的RPA去解决，当 AI和RPA结合起来，还可以替代淘宝小二去做智能的决策。这在阿里巴巴是一次非常成功的尝试，在“垂直”场景下，甚至能做到90%以上的业务替代，有效的提升了工作效率，这个规律在其他的劳动密集型行业也是可以成立的。

另外，实在智能也非常看好机器人之间的协同工作。孙林君表示，高密度机器人大规模部署也是一个趋势，当一个机器人工作失败以后，会有其他机器人进行工作承接，这是更高效的协同能力和更强的技术发展方向，对于头部企业来讲，这是一个刚需。

从底层自研，布局多平台兼容适配战略

对于实在智能是否考虑未来做跨平台，兼容MAC，Linux，麒麟统信等操作系统，孙林君表示，其实在选型的时候，实在智能就已经考虑跨平台这个方面，实在智能始终坚持自主研发并坚定支持国家信创，目前产品已分别通过“统信、麒麟”等国产系统以及国产芯片的全面适配认证，并且前端的框架本身就是跨平台的，包括所使用的CV等技术也是跨平台的，并且已经有了相关的客户实践案例。所以说，实在智能在跨平台、跨操作系统上的能力是非常强的。

加深行业认知，构建产品技术壁垒，助力更多行业数字化转型

经过三年的发展，实在智能入选杭州“准独角兽”企业，先后获得国家高新技术企业、CMMI-3等认证，拥有百余项自主知识产权，另外，还获得国家科技部火炬中心人工智能创业大赛全球总冠军、2020数字中国创新大赛数字政府赛道冠军等五十余项荣誉。

实在智能围绕金融、运营商及数字政务三个核心领域，同时也为电商、能源、交通等领域客户服务，帮助客户提质降本增效。公司营收来自标准化平台、部分定制服务及数字员工每年的License费用。

“从机器人订阅规模来讲，我们有个大客户，有上千机器人在客户现场运行，另外我们还服务了数百家行业头部客户。”孙林君表示，目前，实在智能已有包括中国移动、中国电信、国家电网等数十家大客户，在众多客户案例中，其中有深入合作的电商客户已经做到了第五、六期的深度，客户不止给实在提供需求去做相关场景，他们自己也有相应的人员在做场景，并且已经通过实在的产品，实现了数百个应用场景，且已经上线稳定运营。

在产品创新方面，孙林君表示，由于实在智能没有什么历史包袱，所以是一个全新的视角来看待RPA行业，从未来向现在回望，实在智能的产品紧紧围绕打造AI和RPA技术结合的实用型的技术去做创新，像智能拾取技术，包括无锚点的元素拾取以及其他一些相关技术都是建立在实在智能对这个行业未来认知基础上的。

未来几年，实在智能希望更多的去引导客户去主动学习使用RPA技术，在企业中，过去十年人人都会使用Excel办公，未来的十年应该是一个人人都会使用自动化工具的时代。

对于今后发展的重点方向，孙林君表示，实在智能将紧紧围绕技术创新，不断突破行业的天花板，一方面，将不断加深行业的渗透率以及客户数量，另一方面，也将不断进行产品创新以及构建产品的技术壁垒，进一步规划打磨产品，夯实提升AI能力，更新完善自身的产品和服务，助力更多行业实现数字化转型。

关于RPA、AI、企业数字化转型

行业知识交流分享，结识扩展人脉圈层

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如今，随着人才评定、教育培训、补贴政策的逐渐增多，企业单位的人力资源部每天都要接到一大堆询问电话，例如“请问如何申请人才补贴，需要什么资料，我可以申请吗?”“请问哪里可以看到课程的培训资料，该要如何下载?”“请问想要评配高级职称需要什么证明材料?有学习资料提供吗?”回复这些问题不仅要了解咨询者的实际情况，同时面对不断更新的政策文件，人事们的知识库也需要不断更新迭代，占用了大部分时间，

实在智能章鱼数字员工凭借「AI+RPA」技术在人力资源管理里的组织结构、工资和福利、劳动分配、人才选择、人才评价、人才储备、学习和开发等项目或环节里都能提供强有力的数字化解决方案，「实在智能」本次携手国家电网金华供电公司打造了人力资源数字员工——明婺机器人，有效缓解了传统人力资源部的压力，释放员工价值，同时灵活控制企业资源输入和输出，有效刺激人才活力。

接下来通过三个案例，让我们来了解智慧人资数字员工——明婺机器人有着哪些精彩表现吧!

1. 秒级评估匹配，答疑解惑

帮助员工自助完成人才申报

「 新入职员工小王想要进行评定高级职称，却不知需要什么材料。此时，她只需要在明婺机器人的系统里输入工作经历、现岗位以及所获荣誉，“明婺”通过自己的知识图谱迅速匹配，就给出小王的职称评定结果，并告知提交时间及地点，将所需申报资料并提交给公司人力资源部，而这整个反馈过程花费不到半秒钟。

“明婺”机器人快速、自动、精准地回答了小王的问题，节省大量人力判定工作，让人才评定标准一目了然。其搭载的新一代智能自动客服系统，结合业界领先的预处理模型、算法训练模型，在输入少量关键字段的情况下即可获得优质的回答，且支持生成相似问法，对未识别问题和用户不满意问题自动记录和标注，轻松使得明婺机器人“越问越聪明”。

在今年的2020年专业技术资格认定(确认)申报工作中，“明婺”就大显身手：每人次咨询时间从人均20分钟降至半秒内;协助服务潜在咨询员工900余人;提供评估报告输出共计900余份。 」

2. 自动收集人才发展路径

为员工呈现清晰的职业规划图

「 周xx是公司的一名优秀专家人才。在面对年度专业考核时，对自己的职业发展有些迷茫，不知该准备哪些材料，或今后的发展路径是什么。

而现在他只需要打开明婺机器人的人才发展通道路径图，点击人才等级自助判定按钮，输入名字和岗位。“明婺”机器人就可以快速提职位分析报告及建议——“您现在具备的专业等级为副高级，技能等级为高级技师(一级)，已具备参评正高级职称的资格。您的名下共有8篇论文在学术期刊上发表，6篇管理创新论文获地市级以上奖项，实用新型发明专利2项，下一步推荐您继续往现从事的专业发展，或依照您所获得的荣誉情况进行经济师的职称评定。”

“明婺”是怎样熟悉每个人的职业发展路径的呢?

原来，“明婺”通过收集以往人力资源部所有使用过系统的数据并加以分析归类，每个在册的职工只需输入名字和部门岗位，就可以实时了解自己身处的专业等级，所获荣誉情况，具备什么资格，未来可以走向何处，人才晋升路径一目了然。并且人才的判定以个性化评估报告的形式呈现，指明了评估结果、评估规则、提分建议，更加形象地指出了员工职业发展体系与成长路线，动态反映了当下员工所处的等级和未来的成长空间与对应提升的能力要求。”

3. 连接课程、社区等多个平台

整合海量学习资源，搭建线上知识库

「 潘xx是公司里的顶梁柱，勤奋好学，七年职龄每日读书充电不间断，然后书海茫茫，简单易懂的专业书籍越来越难找。

最近，潘xx正在为变电站检修过程中发现的一个问题而犯愁。他发现110千伏变电站主变的呼吸器没过多久就会因为雨水的侵蚀而需要更换，而每次更换呼吸器都需要停运主变的重瓦斯保护，给电网的正常运行带来很大的干扰。

着试试灵不灵的心态，在“明婺”的云端充电站模块输入关键字“变电检修”、“呼吸器”后，果然出现了许多解决问题的方法和思路。在分析了呼吸器的结构后，他决定在呼吸器的密闭性上做文章。于是，潘铭航动手制作了一款呼吸器的防污防雨罩，并向领导提议在变电站所有主变的呼吸器上都加装这款防雨罩。可别小瞧了这巴掌大的防雨罩，它能够防止呼吸器的橡胶密封圈过快老化，大大延长其使用寿命，从而保证呼吸器能够有效隔绝外部空气中的水分，确保变压器的正常运行。

拥有海量知识库的“明婺”机器人就好像世间百晓生，输入关键字，一系列高端课程、金苗精品课程、自拍自学课程等自助充电服务等立即映入眼帘，想学什么就有什么。除此之外，“明婺”还包含了纳智众创空间、论坛互助交流、师资智能筛选、师徒自选结对等智慧等共享服务，充分发挥聚合效应，助力员工向“一专多能”复合型人才转型。 」

作为智慧人力资源代表的“明婺”机器人，未来还将继续拓展数字科技在人资专业领域的应用，通过智能化+互联网+数字化的跨界创新，深挖人才数据价值，支撑人才选拔研判，为新业态、新模式增添转型新动能，为人才培养提供有力支撑。

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