由翰智集团、UiPath、RPA中国共同主办的第二届地产RPA+AI智能数字化峰会以“科技释放生产力”为主题，聚集了多位地产领域及RPA科技企业管理者，共同探讨当代房地产行业进入高品质发展时期后，如何借助RPA+AI，塑造地产企业的数字化、智能化管理升级。
作为翰智的生态合作伙伴，竹间智能产品及解决方案咨询专家吴晓文受邀出席了此次会议。吴晓文从物业管理、财务管理、采购管理分别介绍地产行业常见RPA场景，并从RPA遇到的挑战出发，提出NLP+RPA的必要性。
竹间智能产品及解决方案咨询专家-吴晓文
吴晓文提到，NLP的应用形态主要分为两大类。一是做企业内部的智能客服，例如IT助手、报销助手；另一个是做对外的文本智能客服，例如外部机器人等。而在地产行业，长文本方面有非常多的应用场景，例如项目文档或合同这些非结构化数据，都是主要通过NLP对其进行解析、提取和转换，然后再和RPA进行深度的技术融合。
以“时代中国”这四个字为例，可以先用分词算法做技术解析，再结合句法分析拆解出其中的主谓宾，就可以判断出“时代中国”是一个企业名词还是分开的词。在文档处理的过程中，包括读取、比对、审核、查重等这些应用都会跟RPA有结合。
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NLP与RPA的智能结合
提及NLP与RPA的结合，吴晓文强调，它与文字的输出、输入环节非常紧扣。系统之间数据的流转，表格和系统之间数据的传输这些属于相对比较简单的结构化数据，但是如果从一些World、PDF等非结构化的数据里面做提取就会相对比较困难，这时就需要NLP的帮助。
以处理采购合同为例，利用RPA想要把甲乙方、标题等元素提取出来，因其元素每次都有变化而不是在一个固定的位置，所以通过基于规则的方式处理数据会非常难，需要深度去理解里面内容包含的语义及格式的位置。这里就需要用到NLP强大的文本分析能力帮我们把里面的一些模型训练出来，再做一些提取和录入。
吴晓文表示：RPA阶段，没有AI的参与，着重应付结构化、高度重复性的工作，主要涉及批处理、桌面自动化等技术。而来到融合AI技术的IPA阶段，则可以处理非结构化、一定规律性的任务，主要涉及自然语言处理、人机对话等技术。此阶段也可被看成认知性RPA阶段，即“RPA4.0”。
从RPA进化到IPA，以两个简单的事例来看，如果用传统人工处理合同审核其流程是：1、拿到合同，一般会有线上和线下两个版本；2、登录到合同管理系统在里面作比对和处理，判断是否会存在阴阳合同的风险，比如是否篡改了一些条款或者存在一些很旧的条款，法务部门是否有新的版本出来；3、提取一些非常关键的信息做人工审核，比如金额有没有写错，总计能否对上；4、审核（法务-区域经理）后再做下一步的流转。
如果通过RPA该如何处理呢？1、首先把合同扫描变成电子合同；2、结合OCR技术自动把关键信息（甲乙方、金额）提取出来并自动做审核，这部分可以交由RPA机器人处理，因里面涉及到很多文字模型的训练跟优化，所以其核心支撑技术是NLP。整个流程相对可控、可视，特别是在合同审核的环节考虑到事故和责任的定义，这里可以提供人工复核的页面去做最终的确认，再继续下面的流程。
提及OCR吴晓文表示，针对一些证件、票据这些比较固定的模板，通过OCR识别准确率达到百分之百是没有问题的；但是如果对一些格式变化比较多样的，里面涉及到无边框的表格、小标题、页眉、页脚这些多样化元素，想要通过光学技术把非结构化数据的文字信息提取出来的难点在于，其容易受到背景、关系性或像素等因素的影响，其识别效率及准确率就略显一般，这里就可以利用NLP的纠错模型将它纠正。
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NLP+RPA应用案例解析
以NLP+RPA在人力资源领域的应用为例：
地产行业的人员流通非常频繁，当业务人员离职之后，HR可以通过NLP技术把一些符合岗位要求的候选人筛选出来，再通过NLP技术把用户画像（姓名、入职、经历）提取出来，还可以通过不同的标签和维度，定义人才能力属于哪个范围。
在输出简历报告时也有两种处理方式：1、如果是初级岗位就可以直接让机器人处理；2、如果是部门经理等中高级的岗位，便需要人工介入进行做最后的评估。
后续的面试安排，包括时间、地址、会议室预定等，同样可以由RPA进行处理，机器人会自动向应聘人员发送详细信息。对于那些无法录取的人才，RPA可以发送感谢信。
总体来说，RPA在这一业务流程中充当“苦力”角色，进行数据的自动搬运；而OCR、NLP技术则充当RPA的“大脑”，帮助它实现看、读、写的能力。
最后吴晓文表示，未来随着组织对自动化需求的越来越多，RPA需要与更多的人工智能技术相结合才能满足业务场景的需求，例如，计算机视觉、知识图谱、机器学习等。从目前的应用案例来看，知识图谱的应用成熟度和业务场景相对少一点，但是大方向是肯定的。而AI这一块的技术促进变成IPA之后，如何与人实现协同办公？如何做分工，可能需要在未来产品的设计方向上或者理念上做一些取舍。
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