AI + RPA 助力企业开启数字化劳动力时代

Automation Anywhere希望能够有效地在机器人流程自动化行业进行变革，大力发展数字劳动力。人工智能等技术的发展带来了劳动力形式的变化，数字化劳动力正在兴起。

——Automation Anywhere公司亚太区及日本执行总裁Adrian Jones

Automation Anywhere希望能够有效地在机器人流程自动化行业进行变革，大力发展数字劳动力。我们现在所处的市场和行业已经迎来了数字化革命，人工智能等技术的发展带来了劳动力形式的变化，数字化劳动力正在兴起。

在过去20年的时间里，大家都在讲自动化，包括编程、机器编码、流程的自动化。但是现今大多数企业还没有完全实现自动化，我们认为造成这种现象的原因很复杂。过去十年开发出来的技术让自动化的落地变得更加容易，减少了编程人员繁复的工作。

80%的数据都可以叫做暗数据。什么是暗数据？现有的20%的数据是可视的，我们把这种数据叫做结构化数据。另外的80%的数据是不可视的，非结构化的，是暗数据。企业的RPA（机器人流程自动化）技术针对的是结构化数据，但我们现在必须聚焦于80%的非结构化的数据，利用认知智能的技术，发掘出更广阔的数据图谱。

机器人的流程自动化技术可以承担很多人类工作的职能，并且我们的认知智能技术，使信息处理更加高效。我们把所有技术整合在一起，利用这些技术，让机器人阅读文档、处理信息，实现文档信息处理的自动化，把人类从阅读重复无用信息中拯救出来，人们可以把精力用到其他更复杂的工作当中。

我们要利用数字化劳动力提升生产力。智能的数字化劳动力能减少员工情绪等不必要因素的影响，进一步提高效率。例如，零售商如果利用机器人来做结账的工作，就能加快结账的速度，提升效率，进而提升生产力。

技术需要简单化。我们构建了体系化的机器人技术应用框架，将一些社会生产活动变得十分简单。并且通过我们的努力，大家可以直观地学习机器人技术，学习如何制造机器人。同时，我们希望与生产、生活息息相关的流程性活动都能实现自动化。

不同的领域会聚焦不同的应用场景，这就需要技术以不同的方式来配合应用场景。市场在快速地改变，每家企业都希望利用AI技术来推动自身的前进，将已经具有成熟规范的流程自动化。如何利用RPA来驱动数字劳动力的发展？未来可能会有许多不同的发展路径，我们从数字化劳动力的角度来看，人类所创造的数字化劳动力将会给社会带来巨大的进步。

Automation Anywhere可以被看作一种提供机器人服务的门店，企业的CFO可以到我们的店里来挑选特定的处理账务的机器人协助工作，并且还可以为机器人拓展出任何所需要的功能，比如记账、查询发票信息等功能。

作为我们的客户，你可以点击我们的网页，具象地查看数字化劳动力是什么。一些有需要的公司也可以嘗试使用数字化劳动力，或者把它买下来。如果企业要雇佣一位员工，新手员工需要花3到6个月的时间才可以熟悉业务，而机器劳动力只需一个小时就可以完美地运行工作程序，完成职能。这不仅意味着工作效率的提高，更意味着生产力的改变。

我们可以创造越来越多的数字劳动力角色来分担法务、技术、销售等方面的工作。数字化的劳动力有更强的逻辑性，工作的精准度也随之提高。越来越多的公司往这个方向转移，让人和数字化劳动力一起合作，共同推动社会生产力的发展。

我想强调的一点是，机器人流程自动化技术的应用并不意味着把人的工作能力排除在外。我们发现人类的工作方向可以转到更专业化的任务中去，进一步提高整体的业务效率。

我们为未来充满无限可能的发展而感到兴奋，相信机器人流程自动化技术会不断地发展。我们现在已经有很多客户伙伴了，未来将会有更多，这是非常合理的趋势。我们不是要给大家展示我们有多少客户，而是让大家认识到AI与RPA技术的结合能够运用到很多不同类型的行业。

我们和航空公司、电信公司、银行等企业都有合作，可以说机器人自动化是无处不在的，没有什么流程化活动是不能实现自动化的。我们还有很多横跨各行各业的合作伙伴，而且我们也希望能和中国的合作伙伴共同构建自动化生态系统。中国是一个很庞大的经济体，有着无限的机遇，每一天各种各样的创新和变化都在中国上演。自动化技术的发展和应用也将会促进中国经济的发展。

我们相信未来的工作模式一定是人机协作的模式。现在有一些人说机器人将来会统治世界，会抢走人类的工作，但是我们不相信这个说法，人机协作是必然的趋势。Automation Anywhere的自动化技术和软件技术，能够有效地加速我们向人机协作迈进的步伐，而且不管是在健康领域，还是在其他领域，我们一定可以通过人机协作来促进各个行业新的战略的制定和实施，开辟出人工智能时代更广阔的发展道路。

在这样一个新的机器人经济时代，我们要认清机器人在各个行业所扮演的角色，不断增长对机器人所发挥作用的认知，借助机器人自动化来更好地辅助人类自身的发展。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）