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用人工智能为企业的生产赋能，能够为价值链上的每一个环节带来前所未有的深刻洞察，将以前由人工干预带来的主观因素误差降低到可控的范围，并进一步利用有价值的沉淀数据产生预期数据，利用时间差，在一定范围内降低成本、提高效率。
小元元为大家整理了一份“RPA”资料供大家参考学习，RPA白皮书
1. 提高经营效率
人工智能能进入企业的核心，在于企业通过让人工智能理解企业数据，优化数据处理结构，并使用算法智能分析出趋于合理的生产和经营模式，从而将过去的依靠人工粗略判断转变为依靠人工智能进行判断，最终提高经营效率。
2. 降低多元成本
运用人工智能技术，企业不仅可以提高良品率、降低人工成本、提高安全生产系数，还可以通过人工智能外部工具来提高员工工作质量，降低企业多方面的成本压力。
3. 交互方式迭代
讨论人工智能带来的NLP、语音交互、机器阅读理解、机器视觉、机器传感等技术，正在让人与机器间长久以来通行的“手指命令输入”变得并不绝对。人类开始可以用语音、动作来完成对机器的命令输入，甚至什么也不用做，让机器来主动理解人类。
OCR扫描和电子发票技术
传统的OCR扫描对信息的识别是有限的，升级后的平台通过简单的拍照就实现对发票的OCR扫描，实现智能确认和填单。系统自动把发票信息上传到税务局网站进行查验，以确保这张发票是真的。
这一个动作实际上干了3件事情：一是OCR扫描；二是创建消费记录，根据发票内容可以判断出这是餐饮发票还是其他发票；三是连接税务局网站验真。除此之外，系统还有“防重”的功能，就是同一张发票不能再次输入，若重复输入系统会自动提醒。此外，系统还有防伪验证功能。如果业务人员交来的发票有问题，如税号写错了或者名字写错了，系统会自动将这张发票作为废票处理。拍完发票之后系统会自动校验税号和单位名称，如果与企业的税号和单位名称完全一致，则验证通过。
智能识别提取技术对有国外业务的公司非常重要。国外没有发票只有收据，这些收据在系统里可以通过人工智能技术，自动提取票面信息。同时系统根据票面信息自动映射和对应，生成报销所需要的信息。例如，通过城市的简称来识别员工是在哪个国家出差，进而识别该国家对应的货币是什么。所有这些都是基于人工智能和机器学习的能力来做的。
机器人流程自动化
机器人流程自动化（RPA）并非工业机器人那样需要本体、传动系统、减速器等装备，而是通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，实现工作流程的自动化。RPA的部署基本上不用编码，实施周期短，对企业原有系统的影响很小，对技术背景不强的业务人员要求不高。RPA利用或者融合了规则引擎、光学字符识别、语音识别、虚拟助手、高级分析、机器学习及人工智能等前沿技术来实现其流程自动化的目标，加快产品和服务的上市速度，降低企业的运营成本，将员工从重复性的工作中解放出来，已经成为企业数字化转型的重要途径之一。
近两年，“财务机器人”这一概念不断吸引着人们的眼球。全球数据显示，2016年已有超过10%的企业或机构引入了RPA技术，用以优化日常运营管理。而在2020年，预计这个数字会超过40%，全球RPA市场规模也将达到近50亿美元。
企业可以将RPA视为一位数字化操作人员，而不是单纯的工具。它是数字化转型企业的一位得力助手，相当于15倍的人工工作效率、7天x 24时x 365天的无间隙工作时间、指定环境下零错误率的稳定工作质量等都是运用RPA技术可以带来的好处。可以说，RPA是低成本、低风险的财务流程改造首选。企业级RPA应用模式涵盖以下流程。
① 编制机器人指令程序，并将其发布到机器人服务控制器上。
② 为机器人分配任务指令，并监督其执行。
③ 与业务程序交互，执行指令。
④ 审查并解决执行问题，审核执行结果。
⑤ 机器人程序与软件应用程序进行交互，完成业务。
RPA可以运用在那些价值不高的工作环节，高效完成重复却有逻辑性的工作，包括但不限于以下场景。
① 业财数据传递——应收单据传递。
② 应收账款。
③ 应付业务——“三单匹配”及单据信息传递。
④ 与商城、商旅平台对账结算。
⑤ 开票申请核对。
⑥ 增值税发票查验。
在基础的RPA应用基础之上，元年科技的智能财务还将覆盖更广的业务范围，为企业的业财架构带来更深层次的变革。
① 基础层：业财深度一体化的智能财务共享平台。
② 核心层：基于商业智能的智能管理会计平台。
③ 深化层：基于AI的智能财务共享平台。
语音助手
语音助手是指一款智能程序，通过智能对话或者即时问答的智能交互解决用户关心的问题，目前还主要解决用户生活类的问题。从历史的发展趋势来看，智能语音交互技术的普及速度要比其他任何技术的普及速度都快，现在市场上已经出现了带有屏幕的智能语音助手。
语音助手的功能强大，但为什么使用它的人群比例却不高？首先，从目前使用情况来看，语音助手本身的应用场景非常有限，想要实现质的突破还面临着很多瓶颈。其次，语音助手发展面临着语音识别率不足的问题。在真实的应用场景中有许多复杂的情况、环境噪声，用户的语气、情绪的不同也可能会大大降低语音助手的识别率。还有一个重要的原因就是，系统对语义的理解力远远达不到要求，尤其是面对极为复杂的中文，语音、语调、方言、口音等多种因素都可能导致答非所问的情况出现。
那么问题又来了，既然语音助手使用率不高，那么为什么科技企业还对它如此着迷呢？因为人工智能是未来发展趋势，技术应用也将会逐渐成熟，语音助手将会嵌入各类行业应用，并与各种设备融合在一起。也就是说，只要核心的语音助手功能得到质量保证，设备和产品本身是没有任何固有限制的。试想一下，在不久的未来，商店或公共场合的语音助手，不仅能够正确识别人脸，还能根据不同需求给出不同反应。语音助手作为一种行业趋势，必然会深入生活的方方面面，其外在形式也会出现多种变化，如依据适合外带或适合家用进行设计。所以，随着语音识别技术的逐步成熟，智能汽车、智能家居、智能机器人产业的日渐完善，定会有一批优秀的技术类公司在智能语音产业的浪潮中顺势而起。这也就是智能语音助手能吸引如此多的目光，会有如此多的科技企业提前在此布局的原因所在。
比如，在元年科技的诸多产品中，不难发现这些高新技术的身影，如OCR、智能推荐，以及接下来将详细介绍的语音助手等。元年科技在云费控产品中，集成了语音助手功能。用户只需要说一句话，如“买一张明天下午5点左右去北京的高铁票”，便可通过相关的人工智能技术来智能识别出其中的目的地、时间、要求等重点要素，然后可直接跳转到火车票购买模块并自动录入相关信息，如图11-1所示。这样用户就可以只凭借短短一句话完成购票，避免进行较多录入操作。毫无疑问，语音助手功能的增加给用户带来了极大的便利，这会使产品更具竞争力。
元年科技和科大讯飞在通威集团上线的“智答”产品，可以帮助企业非常灵活地通过语音调取发票、凭证、报表，并可以通过数据抽取、计算，迅速完成特定报表的制作，用于领导汇报和会议讨论，大大提高了工作效率和智能决策水平。
酒店推荐
在互联网时代，酒店信息量的剧增拓展了消费者选择的空间，同时也带来了很大的信息负担。消费者想从大量信息中找到自己感兴趣的酒店信息，酒店信息平台想让自己生产的信息脱颖而出得到关注，这都是很难的事情。推荐系统的任务就是连接用户和信息。同时，推荐系统要解决的另一个问题是需从用户行为中找到其个性化的需求，从而准确地给用户推荐其所需要的长尾商品，同时帮助用户发现其感兴趣但是很难找到的商品。推荐系统可以解决信息过载的问题，根据用户的兴趣爱好，向其推荐符合用户个性化的对象。
对大型的酒店预订平台来说，会有大量的酒店信息呈现在用户面前，用户需要花费大量的时间去寻找自己感兴趣的酒店信息。推荐系统在用户和酒店之间架起了一座桥梁,就像一个私人导购一样,根据用户的历史行为、个人信息等，为每位用户进行推荐，帮助用户更便利地选择自己较满意的、符合个人需求的酒店。同时通过系统与用户之间的交互，系统能够更好地拟合用户的喜好。此外，推荐系统是能在几乎所有产品中存在的实体，几乎可以无延时地以用户需求为导向来满足用户。未来通过积累的用户行为数据和推荐模型的迭代，推荐系统可以尽可能地拟合用户的需求和爱好。
推荐系统的本质是通过一定的方式将用户和商品联系起来，而不同的推荐模块利用了不同的方式。用户作为推荐系统的主要参与者，其满意度是评测系统最重要的指标。满意度可以通过用户调查获得。预测准确度是指一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力，这个指标是最重要的离线评测指标之一。同时用户的兴趣是多样的，推荐系统需要覆盖用户各方面的兴趣。在满足兴趣多样性的同时，推荐商品的新颖性和惊喜度也至关重要，这在一定程度上可以增加用户对推荐系统的信任度。在推荐系统中，用户对推荐结果产生信任是非常重要的。同样的推荐结果，以让用户信任的方式推荐给用户就更能让用户产生购买的欲望，而以类似广告的方法推荐给用户就可能很难让用户产生购买的欲望。
评测推荐系统更加注重商业目标是否达成，而商业目标和盈利模式是息息相关的。一般来说，最本质的商业目标就是每个用户给公司带来盈利。虽然这种指标不是很难计算，但是计算一次需要比较大的代价。所以很多公司会根据自己的盈利模式设计不同的商业目标。
智能行程规划
假设
你明天14：00要参加在北京的一个行业会议，一个复杂的行程规划活动就此展开。
在订票软件中查看各个航空公司飞北京的航班的时间和报价，订一班14：30之前能到北京的航班。
估算明天中午到出发地的飞机场的时间，预订出租车。
估算明天从北京机场到目的地的时间，预订出租车。
会议持续2天，需要在目的地附近预订酒店。
估算出行需要的成本，报领导审批。
向财务申请暂支。
审批过程中，如果航班没票了需要重新修改行程，则再次提交审批。
等上述流程都完成，你突然发现时间已经过去一个多小时。这就是一个典型的商务出行的流程。而智能行程规划系统结合AI报销、审批一体化流程，可以在5分钟内完成上述的整个流程，大大降低商务出行的成本。
你只需说出出发地和目的地，智能行程规划系统就会为你规划好一个完整的行程。整个流程可以完全自动化，自动帮你确定市内交通方式，规划市内行程时，会充分考虑第二天的天气状况，以及上下班高峰可能带来的交通延迟等因素。订票时系统会综合考虑你的习惯，比对多家供应商的票价，在你的可报销范围内为你选择最合适的航班。订票、审批全流程只要单击几次“确定”就可以完成，并且系统会通过推荐算法自动在目的地附近为你推荐合适的酒店。通过行程概览，你可以知道整个行程花费的时间和成本。
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将用户的消费记录、消费频次、消费金额、会员积分、优惠券使用等描述客户的数据转化为标签，从而建立丰富的标签体系来对用户行为进行全方位的解读。可以说，用户画像的主要工作就是给用户打标签，从而方便计算机可以根据标签信息进行处理、统计、分析和数据挖掘工作，企业利用用户画像信息可以精准推荐用户喜欢的商品，识别高价值用户、提出广告投放建议、优化会员营销服务、提升用户满意度等。图11-3所示为数据收集流程。
用户画像的特点除了标签化以外，还有低交叉率。当两组画像除了较小的标签外其余标签几乎一致，那就可以将二者合并，弱化低权重标签的差异。
用户画像包括用户属性画像和用户行为画像，其作用多样，可用于以下场景。 |
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发表于 2022-12-9 18:29:02