竹间智能简仁贤:从华泰证券看AI+RPA, 数字员工“辅助+培训”潜力巨大

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近年来,RPA(指机器人流程自动化)技术正在越来越多地应用于企业工作场景,通过预设程序,实现有特定规则的操作自动化,包括读取邮件、数据校验等。2019年,华泰证券于 科技 博览会首次发布的数字员工产品,正是借助前沿的AI+RPA技术,模拟真人员工的思路与行为处理 金融 行业的日常工作。与人工智能技术的紧密结合,让数字员工变得越来越擅长模仿人,甚至会“自学习”,不断“自我提升”。

经过一年的快速迭代,30余名数字员工已在华泰前中后台多条业务线正式“入职”,负责信息报送、交易清算、报表发送、运营管理等基础性工作;有的甚至被合作金融机构“相中”,比如一名数字员工就在一家头部私募大展身手,过去需要2个人两周时间才能完成的备案数据更新工作,在它的帮助下,现在只需要1个人工作三天即可。

竹间智能简仁贤:从华泰证券看AI+RPA, 数字员工“辅助+培训”潜力巨大

竹间智能简仁贤:从华泰证券看AI+RPA, 数字员工“辅助+培训”潜力巨大

王玲

华泰证券信息技术部联席负责人

数字化运营部总经理

“数字员工可以解决数字化转型中很多长尾需求,就像各种系统之间的‘胶水’,是全面推进转型的重要工具。”

在金融行业,数字人力的独特价值在于它对数字处理更加敏感、精确、快捷,不过人类丰富的决策模型,不是数字人力能完全替代的。华泰从RPA技术发展初期就开始布局该领域,我们与全球领先的科技公司开展合作、 投资 国内优秀的科技公司、在内部业务场景开始部署数字员工,这个进程与公司的数字化转型同时推进。

华泰证券数字员工是将传统的流程优化、自动化,与人工智能技术相结合,再用拟人化的方式进行交付,我们认为这是软件交付形式的一次变革。在初期,由于开发环境相对简单、设计开发工具交互便捷, 数字员工解决了我们数字化转型中的很多长尾需求。它就像 “胶水”将不同系统粘合成一个有弹性、互联互通的有机整体,是推进企业数字化转型过程中的重要工具。

随着数字化进程演进,AI技术不断成熟,数字员工大幅增强了员工在特定工作领域的技能。同时,员工不断通过AI交互训练数字员工,让数字员工可以持续自我学习、思维模式越来越接近员工自己。原本员工服务一个业务条线已应接不暇,但目前借助数字员工可以轻松服务多个业务线。现在我们也将这种能力对外输出,成功帮助客户提高工作效率、推进企业转型。

对金融行业来说,数字人力还是一个新课题,华泰证券通过这一年的试水,已经深刻感受到了它的能量、看到了它将能打开的发展新空间——以人所不能及的效率和准确度完成低价值、费时的重复劳动,让人能专注于思考与创造性的工作。它的真正大规模应用需要全行业共同挖掘应用场景,华泰证券将开放平台与能力,与合作伙伴一道“训练”数字员工,并以此为支点,为行业变革注入新的动能。

竹间智能简仁贤:从华泰证券看AI+RPA, 数字员工“辅助+培训”潜力巨大

简仁贤

竹间智能创始人兼CEO

简仁贤先生,作为前微软(亚洲) 互联网 工程院副院长,曾负责Windows Mobile, Bing 搜索,广告,及全球 mobile products R&D,于2015创立竹间智能。竹间智能自诞生起,在中国NLP落地、 商业 化方面一直处于技术和市场的双重领先的地位,作为AICC(AI Call Center) 概念的首创者,在AI+RPA应用上已获得了行业重量级客户的青睐和认可。

“数字人力以全自动或人机协作的形式辅助人,正给企业带来巨大应用价值。”

当前,科技界已经创造出很多数字人力的交互场景,以全自动或人机协作的形式辅助人,正给企业带来巨大应用价值。比如在财务部,机器人可以做到自动报销、建立自动流程等;在人力部,机器人可以进行薪资福利发放、简历搜索、候选人员通知、智能面试等。现在企业转型很重要的一点就是内外部的流程简化,提高效率的同时,还要提高准确度且不用新增人力,数字人力的大规模应用是趋势。现在机器人已经能够做到流畅的文字和语音交流,如何把企业拥有的海量数据转化为有价值的知识,实现机器自学习、越学越聪明,是我们正在攻克的难点。

数字人力虽然在努力“拟人”,但并不是为了取代人,而是希望以全自动或人机协作的形式,实现更好的用户体验和更高的生产效率。数字人力的确可能让某些行业的从业人员减少,但也会激增一些新岗位出现,比如未来人工智能训练师的数量会爆增。以客服行业为例,在对话机器人的辅助下,75%重复性和基础性的客服工作不再需要人类,更多真人员工将从事更高附加值的工作,如服务VIP客户,或者转型成为“AI训练师”,训练对话机器人更好地与垂直行业融合。

在竹间过往的应用案例里,客户的需求是不断挖掘和浮现出来的,企业在被AI产品“教育”和震撼的过程中,才渐渐开启了更深度的应用。智能客服和RPA方向的数字员工,一开始很明显提高了工作效率,节省了人力成本、资金成本和时间成本,但是对人的辅助,对员工的工作能力的提升,是传统生产力工具范畴的AI产品所不具备的,这才是一次真正的飞跃。背后所需要深度融合的AI技术和工程调教,会是行业拉开差距的关键。

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