RPA是全球企业软件领域中增长快的细分市场13868850106
社会正处于一个由信息化向自动化https://www.ai-indeed.com/，由自动化向智能化转型的时代，人工智能正渗透到各行各业，然而在面对个性化的场景、分散的系统和散落的数据时，如何通过人工智能为社会带来价值？构建数据中台或者PaaS平台也许是好的选择，但这些举措往往成本高企，过程漫长，前期企业很难为此买单，相比之下，RPA（机器人流程自动化）作为一个成熟却受限的应用一直被低估，它有着成本低，落地快的优势，可以成为当下人工智能的接盘侠。
基于这个目标，我们提出了“章鱼数字员工”的概念，RPA相当于章鱼的多条触手，执行多项复杂操作，AI相当于章鱼的大脑，做出合理的智能决策，组合而成就是一个无实体形态的“章鱼·数字员工”。设想一下，未来一个人带领一群机器人工作的场景，这将成为我们看到的未来。相比于唤作机器人，我们更愿意称之它为“数字员工”。
「实在智能」的产品以AI+RPA为主打，由AI云脑(Z-Brain)、机器人工厂(Z-Factory)、中枢控制台(Z-Commander)、终端机器人(Z-Robot)四部分组成，其中终端机器人(Z-Robot)可单独使用，也可结合企业所需嵌入某流程中使用。
一、Z-Factory机器人工厂
RPA的核心部分，又叫流程编辑器。基于前期对企业客户及RPA的研究调查，我们配置的流程编辑器拥有强大的稳定性和兼容性，同时内部组件库深度汲取了人工智能“SOTA”技术，能充分适应企业级复杂流程的创建与运行。
1、可视化低代码，小白也能轻松上手
当用户登录Factory系统的时候，可以快速的开启原历史打开或创建的应用。我们可视化的、流程块的节点编辑，通过简单的拖拉拽，就可以搭建符合当前用户场景的业务逻辑。如果对业务流程一知半解也没关系，我们内置了丰富的典型案例，用户可以在这案例的基础之上去构建适合它的场景的应用，做相应的简单的改造。当然也可以直接运行典型案例的流程，享受流程自动化带来的快感。
2、精准处理复杂流程，企业级管理就是小case
我们自研的RPA流程引擎相较于传统的开源的Work Flow的流程引擎，它能支持复杂场景的流程设计，并支持多任务进行以及支持流程节点的异常处理。以下面两个真实的案例客户为案例：
从这个流程图当中可以看到，在繁杂的业务流程中，Factory能完成多任务并行，同时处理各种异常情况的扭转，我们也在这个流程节点中加了一些Try-Catch的机制，方便我们用户处理各种异常情况。
3、智能检索+超丰富组件库，花式打造各种流程
我们的AI能力通过组件化低门槛的方式，方便用户进行简单的调用，同时我们也支持私有化的部署。我们自研的基于计算机视觉的cv的组件，当前已支持了Flash、Sliverlight以及PDF相应的一些图片上面的元素的拾取和操作。当然在其他类型，如OCR类型，我们已支持常见场景的图片类识别，比如说*、*、对账单、保险单、工业巡检等；在NLP这个类型中支持了具有通用性原则化的一些分词，包括关键词提取、语义分析、语义相似度分析等。，我们可以根据客户的场景去研发符合业务需求的能力。
4、公共参数可视化，既是拥抱变化也是维持稳定
大家都知道在互联网行业里，我们听得多的一句话就是拥抱变化。RPA数字员工，在安装部署的过程当中对环境的要求是非常的高，如果任何一个环节出现了变化，它的可用性就基本上降为0。有了公共参数可视化的配置组件，就完全可以解决以上这个问题，让我们数字员工具有能够拥抱变化的能力。它的实现的原理跟机制是把我们流程当中具有可变的因素、条件设为全局变量，支持可视化的配置输入，然后就可以提升我们整个流程应用的一个可维护性、可适配性。
二、Z-Commander中枢控制台
充当流程的指挥官。顾名思义，统筹多台设备上客户端机器人的管理和监督、进行智能运筹调度、任务计划制定。它具备一高一低两个特性：一、产品的稳定性高，二、维护成本低。
三、Z-Bot终端机器人
任务的执行者，其中Bot包含三种模态：任务式，流程式，交互式。它们可以灵活部署在客户端设备上，并通过时间轴和数据看板的方式展现Bot各个时间节点上，每个任务执行情况以及执行结果，让效率进一步得到提升。同时Bot也具备了Z-Commander的一些基础的能力，它可以脱离Z-Commander的进行灵活的一个控制，灵活的任务管理，灵活的定时任务设定。
四、AI云脑
实在智能在传统“三件套“架构的基础上，了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了*、PMTD、RARE等算法。具备迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。
首先是云脑部分的起点——Data Hub多元异构数据平台，由它接触我们客户的业务系统，进行数据的采集以及进行简单的处理，并将处理过后的数据传输到我们的标注平台，我们的业务好，在标注平台进行业务能力的一个标注，然后实现人工智能的人工部分，通过标注过后的数据，再以在线的方式传输到我们的算法平台，相当我们人工智能有了数据的石油，算法平台里面可以进行数据的提炼（预处理），包括模型的构建、参数的设置、模型的训练以及的打包发布，可以将模型直接发布到我们的决策平台，由决策平台来进行业务的对接以及模型的一个计算，决策平台会将后续从Data Hub过来的业务环境的数据进行一个模型的计算，输出计算结果或者是决策方案，然后由这个方案发布送到我们的Commander，Commander来调度具体的Bot来进行根据决策进行相应的一个执行。
这就是我们智能决策机器人的全链路，它实现了一个从数据到决策的闭环。我们相信AI+RPA有着无限的可能，在未来机器人的协作里，RPA的发展肯定是机器人之间的协同工作能够产生无限的自动化和智能化提效的解决方案，我们首先需具备AI加RPA的产品矩阵，并以此形成适用于各行各业的RPA解决方案库。
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“今年1月份，日本多所医药大学和医院联合成立了“医学RPA协会”，以实现医疗工作模式的数字化改革，提高医护人员的工作效率，节省工作时间。医疗与RPA相结合，将在医学界掀起一场“医疗自动化革命”。很多大型医疗机构在采用RPA后，医疗服务的竞争力不断攀升。使用RPA可以自动化HER（电子健康记录）数据，逐渐打通医院信息系统（HIS）。”
智慧医疗深化发展
打破信息“孤岛”是关键
随着新医疗改革的深入发展，今天的人工智能时代对医疗信息化建设提出了更高的要求。尤其在此次疫情之后，人们对于远程医疗、医疗信息共享、新技术和新产品的需求日增。可以预见，2020年将会是新一代智慧医疗建设元年。
在“互联网+医疗”发展渐趋稳定后，“AI+医疗”迎来发展高光期。同时，5G技术的成熟，也为医疗行业注入了新动能。基于5G的关键技术、云计算、物联网、AI技术等深度融合，未来，在疾病预测、健康管理、新药研发、精准医疗、远程看护等场景中，智慧医疗的应用将会更加深入和广泛。
智慧医疗的本质离不开对患者体验的深切关怀。服务导向，需求驱动的诉求，使精准医疗备受重视。精准医疗是根据个体基因特征、环境以及生活习惯为病人量身设计出治疗方案，以达到治疗效果化和副作用小化的效果。精准医疗的顺利实现，需要建立在可溯源生产的监管级医疗大数据的基础上，打破国内大多数医院的医疗信息“孤岛”状态。
调查显示，当前已有约70%以上的医院实现了医疗信息化，但仅有不到3%的医院实现了数据互通。数据互通的主要难点在于医疗系统之间的差异性。据了解，国内医疗行业现有的信息化系统已经超过4000个，平均每家医院使用的不同系统超过100多个，每个系统对数据的结构和要求都存在很大差异。从时间、成本方面考虑，医疗数据共通在现阶段仍然很难实现。
医疗自动化革命
AI+RPA数字员工如何处理数据？
今年1月份，日本多所医药大学和医院联合成立了“医学RPA协会”，以实现医疗工作模式的数字化改革，提高医护人员的工作效率，节省工作时间。医疗与RPA相结合，将在医学界掀起一场“医疗自动化革命”。很多大型医疗机构在采用RPA后，医疗服务的竞争力不断攀升。使用RPA可以自动化HER（电子健康记录）数据，逐渐打通医院信息系统（HIS）。
那么，数字员工（RPA）是怎样处理数据的呢？
1、获取、解析数据
医院信息系统（HIS）主要分为三块：管理信息系统、临床医疗信息系统、医院信息系统的高级应用。每一板块的子系统各不相同，而且还存在Excel等电子文档和纸质文档等，数据来源的差异性极大。RPA能够自动获取并解析原有系统或电子、纸质文档中的数据源，将其录入新系统中。
2、录入数据
在录入数据时，医务人员需要在HIS、LIS、电子病历等各业务系统来回切换，对病历报告的输入、检查、记录、汇总等进行手动操作，工作量大。RPA却可以的把控和评审临床病历资料，按照事先设定好的流程规则将这些数据填写到指.置，做汇总和分析。
3、数据标准化
医院的信息化系统一般分布在几百家不同的Vendor手中，这些Vendor各自有其自身的标准，有的是按照医院标准，有的是按照地区标准，有的是按照标准。部署RPA可以自动获取、对比各个厂商的系统数据，将多样化的数据清洗成标准化、规范化的数据。
AI+RPA数字员工
如何嵌入医学影像领域？
借助数字员工的数据处理能力，可以将其应用于广泛的医院管理流程中，如患者预约挂号、账户结算、癌症检测、出院康复指导、医护人员管理、医院银行对账等，应用场景不可谓不丰富。
以热门的医学影像领域为例，我们分析一下数字员工是如何嵌入其中，起到应有的作用？
我们知道，医学影像AI整体市场规模已经有了飞快发展。随着医学影像产品垂直深度的加深，医学影像信息亟需进一步整合，构建出一个影像生态系统。目前，AI已经赋能医学影像领域，应用在X光片和视网膜扫描方面，并可辅助诊疗和新药开发。因此，数据和技术上的支持也就显得尤为必要了，作为抓手的数字员工能够从以下几个方面，辅助医学影像领域：
1、接入医院信息
影像信息皆是非结构化数据，且需要基于一定的判断经验才能看懂。在医院现有流程中，数字员工可自动接入影像信息，联合病人的临床情况，将获取到的信息进行集成处理，放置在一个平台上，使医生能够在这个平台上查看多个来源的数据信息。
2、辅助医疗决策
很多时候，对一个病人的医疗决策需要联合多科医生联合诊断，但由于信息交流不畅，以及壁垒的阻隔，非影像科的医生并不能就病人的影像做出病情判断。如果数字员工能够将差异化的影像处理成共通的数据信息，便可促进医疗决策更快、更顺畅的进行。
3、管理仪器使用状态
影像仪器是高科技含量、高附加值的设备，需要对其进行从事后维修、定期维修到综合管理的的全过程跟踪管理。使用数字员工记录这些流程化的信息，可以更加方便的追溯仪器的使用状况，并在仪器出故障时，迅速做出诊断。
4、助力构建影像生态系统
在信息整合的趋势下，为节省诊治时间，使医院能够在不同的PACS、RIS模型之间切换，建设互联互通的医院影像平台至关重要。数字员工能够自动填写许多字段，在相关系统中复制、交换信息及数据，连接各个封闭相互不通的环境，帮助搭建影像数据中心，形成一个影像生态系统。而且RPA不会影响到原有系统本身，上线快、效率高、扩展性强。
不只是医学影像领域，智慧医疗发展到今天，已经很注重信息化、智能化的场景应用了。但如果没有具体的产品落地去满足用户需求，也只能是美好的幻想。使用数字员工便能很好地解决这个问题，以RPA为载体将各种技术嫁接起来，为医疗带来自动化效益，代替医务人员自动执行电脑上程式化的重复操作，让他们能更专注与护理病患。
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