【导语】2019年12月13日-15日，第十五届信息化领袖峰会暨数据管理能力成熟度评估宣贯大会在上海召开。本次会议由中国电子信息行业联合会指导，上海市计算机用户协会、畅享网、ITSS数据中心运营管理工作组联合主办，工业和信息化部电子第五研究所（广州赛宝认证中心服务有限公司）、上海市国有资产信息中心、上海市高等教育学会校园网络专业委员会、上海首席信息官联盟、江苏CIO联盟、山东CIO联盟、苏州工业园区大数据管理中心、美数思享会、双态IT联盟协办，以“新时代，畅享未来”为主题，吸引超过300位来自全国大型企事业单位信息化主管聚焦“数据”和“创新”，跨界探讨各行业的数字化转型及数据如何赋能业务。
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以下为艺赛旗联合创始人&高级副总裁胡立军《浅谈智能化战略中虚拟员工的积极效用》的演讲，由畅享网整理发布。
从最早的Internet时代，到十年前的Information Technology时代，现在我们踏入了Intelligence Technology时代，这三个时代有的已经转型成功，有的还在一步步往前走。那么从战略角度，如何看待当下时代？
现在大家都在谈AI，从我们身边来看，每个人脑海里都在构建着IT战略思考的蓝图，我认为AI不妨倒过来看—— IA，更多人在谈IA是什么，其实就是智能增强，IA如何从增强的角度来为我们赋能？这些是我们值得透过行业去进行思考的。
RPA、AI、智能增强、数字化转型以及10月份国家提出的区块链，从技术的角度来说，我们没有办法去讨论技术是好是坏， 但是技术能为我们所用。就像我们从金融行业、制造业到服务行业，我们都在提及科技引领金融，科技如何为各个行业赋能呢？现在我们讨论的更多是关于增强，用各种技术增强企业的能力，使得能力、满意度更好，效率更高。
我铺垫这些内容的目的是想告诉大家一个观点：增强或是我们自身的能力赋能+技术的结合，是我们未来要去探讨的。这是除了战略之外，我们要执行的一个应用落地部分，很多场合谈人类如何与机器共生共存，我认为共生并不是指机器替代人，而是各司其职。
CIO眼中的虚拟员工
CIO眼里的虚拟员工是什么意思呢？我们从战略程度思考过这个问题，虚拟员工在战略执行过程中，特别是IT战略的整个规划里面的角色定位是什么？我想用上图《成为领导者》这本书里的一个小故事来解释，这本书籍与IT没有多大关系，但却从中告诉我们几个观点。
第一、未来组织结构中离不开组织行为，组织行为中有虚拟员工/机器人角色，我们用不同的技术赋能员工和个人以及整个团队。未来，我们需要对机器人进行赋能考核的职责。
第二、追溯到多年前，RPA的技术还未明显兴起，但是我们认为能解决企业遇到的问题的技术就是最好的。
第三、我们要考虑技术的演变过程，向前走是否真的和我们探讨的技术相结合。我们希望看到所探讨的技术能与已经产生的技术进行结合，通过新技术给企业带来更好的赋能。
兴起时间不长的RPA行业是否能形成产业化
RPA行业兴起时间不长，从战略角度来看，我们需要了解一些数字，来看这个行业是否能形成产业化？
从数据来看， 2017-2022年我们预知了很多数据。有两组报告，第一组的数据从产业角度来看较小，另外一组报告，预估了到2022年整个市场会增加150亿美金的服务型市场，这组数据就非常大。因为之前我们在很多分享里面，分享过成本问题。企业做一个项目，不能只看企业所购买软件的数量，花费的成本，我们需要考虑的是最佳实践的成本，你为软件付的成本3-10倍，可以解释成付出真实的成本和购买成本之间不是一个等比例关系，这是一个等效率的关系，通过数据的来源得出这样一个问题。
我们引入一个AI场景，或者数字化转型当中很多IT的场景，第一选择不是我们考虑的成本问题，而是考虑如何提升客户满意度，客户可以是我对外服务的对象，也可以是我的内部对象（例如同事）。这是最佳实践，来自于全球20万位CIO给出的调研数据，提升满意度是我们需要做决策选择应用场景的第一关注点。客户的满意度带来的第一个问题就是产品能够为大家提升工作的心情，能把人的心情调整到最好，心情好了以后工作效率就会提高，效率高就不会额外付出其他成本并能节省人力成本。
我们希望产品嫁接一些新能力，把新的能力用到产品中去，使得产品真正实现为企业赋能。用上图举例，通过我们引力，把票据自动读进来，再通过系统识别，我们需要做的就是查数据的真伪。这里面会用到很多的能力，这些能力会随着我们后续技术的不断突破，使用得更好。
再给大家分享一个机器学习在RPA领域的应用，在艺赛旗现有的产品中，我们应用了部分的机器学习，大家需要体会，或者未来需要有时间为它赋能。正是因为遇到很多的问题需要技术突破，我就不一一给大家解释了，这里供大家参考，有限的资源建模，企业内部的数据基本上属于有限资源的数据，样本量、数据质量都是不够的，这样的课题值得我们研究。机器人最大的问题是害怕出错，一出错需要人工干预，反而成本更高，风险更大，我们需要通过机器学习去为流程服务。NLP自然语言的处理，在我们的流程里面如何解决真正最后1公里的问题，还有最后100米的问题，要把这些问题都解决掉。
未来的技术嫁接一定基于Edge
我们在整个RPA应用里，在最近的一份报告里面，2020年最佳的实际就是战略的技术趋势，第一个是Hyperautomation，我用超自动化为大家解释，未来的技术嫁接一定基于Edge。在上海世界人工智能大会里，未来科技里讲的一个非常重要的人工智能预测，就是Edge。希望通过Edge架构所有的能力，这些能力的整合才是发挥整个IT领域做决策，为我们的业务、为我们自身赋能的重要点。
这是12月12日Gartner给出的2020年最接近我们的预测，我想告诉大家一个客观现实，可能在未来的几年，我们所有人都能享受到自动化产生的所有流程。我们希望通过这样的过程告诉大家，由于这样一个问题的存在，到2021年可能有40%的厂商都是被淘汰的。公海数据显示，40%厂商会被淘汰，是因为在这里面企业没有把自身存在的现状看清楚，重要的一点是因为企业本身的很多客户，对于自己的选择并不清楚，只是觉得这个技术非常好，听了许多规划，觉得要应用到整个场景规划中去。因为企业并没有想清楚，使得他们在做最佳实践的时候觉得可以，这给我们带来很大启发，我们需要在几年时间里面不断创新、不断给出自己辩解。
艺赛旗软件成立于2011年，属于国内较早的一批RPA厂商。我们希望能在新起点、新能力方向上，结合自身多年经验，为大家做更多更好的服务。艺赛旗在南京也有自己的研发中心，结合人工智能研究，真正在RPA架构方面，为大家提供更多的能力，同时也非常感谢各位对艺赛旗的支持。未来，我们相信在RPA 这个方向会走得越来越好，同时产生更多客观的结论或好的成果。
希望以上的观点能为大家带来一些比较正的方向和一些正能量的指引。谢谢大家！
(来源：畅享网)
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