技术|知识工作者自动化：数智机器人最终会覆盖九成办公室工作？
【技术|知识工作者自动化：数智机器人最终会覆盖九成办公室工作？】麦肯锡曾在《展望 2025：决定未来经济的12大颠覆技术》报告中将“知识工作者自动化”（Knowledge-worker Automation）列为第二名的颠覆性技术 。
知识自动化被定义为一种可执行知识工作任务的智能软件系统 ， 其通过将各种工业技术体系模型化 ， 让机器完成原先需要人做的重复性、低价值工作 ， 而由人完成高级的创造性、决策性工作 。
想象一下 ， 如果你刚刚涉足直播电商行业 ， 希望在一天几场的高强度直播后复盘 ， 明晰观众在直播过程的反馈 ， 需要怎么办呢？
首先 ， 你需要到切换多个页面收集需要的直播数据、商品数据与流量数据 ， 涉及在线人数峰值、人均观看时长、下单占比、客单价等 ， 整理和核算不同的数据指标 。 其次 ， 则是更具体的评论与点赞数据 ， 然后对每一场的所有数据进行数据合并-数据分类-标签标注 。 最后 ， 根据前面的工作质量得到准确度不一的复盘报告 。
如果你是一位企业主 ， 需要这样一份报告来指导决策 ， 有没有更好高效的方式？
数字机器人已可以将这个过程全自动化 。 它首先模拟人的操作登陆后台 ， 切换不同页面读取数据 ， 打通多后台间的数据传输 。 然后 ， 代替人工按照指标核算公式 ， 完成快速计算 。 同时还可以处理大量文本数据（汇总数据表、按照标签规则分类统计、利用数据模型生成评价指标） ， 并根据报告呈现要求生成可视化图表 ， 最后将报告通过邮件发送给制定人查阅 。
Gartner在《新兴技术：RPA增强功能》报告中称 ， 数字机器人RPA（Robotic process automation ， 机器人流程自动化）是全球增长最快的细分软件市场 ， 在过去两年中的复合年增长率（CAGR）已超过60％ 。
这样的增长背后是怎样的技术演进变化？技术演进背后又有怎样的人口结构变化？
“过去三十年 ， 信息技术的发展有三次浪潮 。 第一阶段是企业级信息化 ， IBM在1981年正式推出个人电脑 ， 很多企业部署OA、财务等软件 。 第二阶段是互联网化 ， 人类的很多活动比如电商购物、社交等在线上发生 ， 线上线下进行数字互动 。 从2020年开始 ， 即是数字化与人工智能相结合的‘数字化+智能化’ 。 ”近日 ， 壹沓科技CEO卞晓瑜接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访时表示 。
壹沓科技于2016年在上海创立 ， 聚焦于企业数字化转型与智能化升级中所需的数智化产品及服务 ， 实现知识工作自动化 。 其核心团队来自人工智能、大数据、云服务等领域 ， 在数字机器人、大数据挖掘及人工智能等相关领域具备独创自研的核心技术 。 2021年6月 ， 壹沓科技宣布完成2亿元A+轮融资 ， 该轮融资由IDG资本、钟鼎资本、红杉中国联合投资 ， 老股东SIG继续追加投资 。
卞晓瑜曾在一次演讲中谈道 ， 一般而言商业变化很大程度上来自于自然环境和人口结构变化 ， 全球变暖推动“碳中和”的出现 ， 全球社会需要对能源结构及材料结构进行调整 ， 所以催生了新能源和新材料的巨大商业机会 。 此外 ， 全球人口结构也正在发生变化 ， 发达国家已呈现老龄化趋势 ， 中国的人口结构也同样面临挑战 ， 特别是经济发达的一线城市 。
“因为人口结构变化带来的挑战 ， 整个世界工业、服务业、知识工作都面临有效人口缺口的挑战 。 最近几年 ， 工业、服务业都遇到了招工的挑战 ， 于此同时 ， 我们越来越多office企业 ， 不管是大型的还是中小型企业 ， 在招聘知识工作者或白领时 ， 也同样遇到挑战 ， 因为现在95后、00后有更多选择 ， 不愿意把自己的工作及时间放在重复简单的批量工作上 。 ”卞晓瑜进一步说道 。
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壹沓的数智机器人有三类 ， 要直接理解其核心技术构成可以由面向个人用户的人力智能产品CubeRobot出发 。 以CubeRobot举例 ， 它可实现大部分办公场景的业务流程自动化 ， 包括执行认知过程的文本解释、参与聊天和对话、理解非结构化数据等 。 其包含了UI智能适配、参数全自动推导校验、智能容错及修复等 ， 业务人员通过可视化拖拽式操作即可完成业务流程编排 。
IT普惠化：从低代码到零代码
目前可以将数智机器人粗略分为三类 ， 面向大型企业的定制化数智机器人平台 ， 面向中小企业的低成本标准数智机器人 ， 面向个人目前也有了零代码的数智机器人 ， 用户可以快速搭建日常工作当中的应用机器人 。
卞晓瑜认为 ， “未来技术的趋势是走向普惠 ， 使用门槛会越来越低 。 从低代码再到无代码 ， 最终让每一个人可以很低门槛地使用数智机器人 。 ”
壹沓科技的方案是将RPA与OCR（Optical Character Recognition ， 光学字符识别）、NLP（Natural Language Processing ， 自然语言处理)、KG（知识图谱 ， Knowledge Graph）等主流人工智能技术进行深度融合 ， 提供开箱即用的AI组件、元素库以及插件库 。 没有编程经验的业务人员可以通过可视化拖拽的操作方式 ， 设计出自己想要的自动化流程 。
目前 ， 商业化推行过程即是从标准化不同的场景出发 。 那么如何去判断一个业务场景可标准化规模化？
卞晓瑜认为 ， 首先很关键的是去思考背后有多少用户是类似的 ， 是高频、重复的 。 比如电商行业 ， 不管是平台电商、社区电商还是直播电商 ， 是否有共同面临的挑战？每天都要上架几十个商品 ， 每个商品不同的价格控制…这就有了典型的规模化场景 。 “开始 ， 我们会选择这个行业中百分之七八十大家都需要的功能 ， 可能一两年后再覆盖剩余百分之二三十 。 ”
人机协同的未来世界：机器人覆盖90%工作场景
卞晓瑜认为 ， 未来世界一定是人机协同的 。 在工业领域 ， 工业机器人驱动了工业自动化 ， 比较典型的特斯拉工厂 ， 已经完全自动化 。 服务业机器人驱动了服务自动化 ， 在上海 ， 使用了大量自动化设备和服务机器人完成自动化运作的阳山深水港第四期被称为“魔鬼码头” 。
“随着数智机器人的诞生 ， 未来将会大大改变整个office的办公形态 ， 数智机器人将协助知识工作者从基础工作、高级工作、再到完成智能工作 ， 最终会覆盖90%左右的办公室数智化工作 。 我们将来office工作状态 ， 数智机器人将帮助人类完成从基础、高级包括智能化工作 ， 包括在一些智能工作中帮人做一些辅助决策、智能决策 ， 人类只要做决策判断就可以了 。 ”卞晓瑜在一次演讲中说道 。
埃森哲在《人工智能红利渗透与爆发》报告中称 ， 未来 ， 数智机器人将覆盖人类91%的工作场景 ， 包括基础自动化、高级自动化、智能自动化等三大类工作场景 。
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