AI跨界，RPA進階，數字員工會是企業轉型的最優解嗎？_風聞

文丨智能相對論

作者丨陳選濱

在企業的數字化發展進程上，數字員工市場持續升温。

在10月26日召開的科大訊飛企業數字化高峯論壇上，科大訊飛重點發布了訊飛企業自動化平台，面向企業數字化轉型打造數字員工解決方案，再度引發市場對於數字員工的關注。

無獨有偶，在距離此前不久的2021服貿會上，華為也剛剛宣佈與普華永道攜手，在SaaS服務、財務共享以及產業雲領域展開深度合作，打造更優質的“RPA+AI”（數字員工+人工智能）解決方案賦能行業。

由此可見，國內兩大科技巨頭在下半年相繼入場，數字員工的應用勢必要掀起一波浪潮，席捲各行各業。事實上，根據《IDC Future Scape: 全球人工智能市場2021預測》報告，“到2024年，45%的重複工作任務將通過使用由AI、機器人和機器人流程自動化(RPA)提供支持的‘數字員工’實現自動化或增強。”

也就意味着，在企業的生產經營上，數字員工將會承擔起相當大的一部分工作，併成為支撐企業發展的關鍵要素。這似乎已經成為市場與行業的共識，但這樣的應用真的能撐得起企業發展的未來嗎？

技術融合之下的“數字員工”

若要回答這個問題，我們首先得明白什麼是數字員工？其背後的支撐技術又什麼？

正如上文引用的IDC報告所述，數字員工即是一個由AI、機器人和機器人流程自動化（RPA）等技術所提供支持的創新應用。

在科大訊飛的數字員工解決方案上，數字員工則被定義為以AI+RPA為代表的超級自動化技術。而在具體的應用上，科大訊飛的數字員工實際上也融合了AI中台、RPA中台之外的數據中台，依託數據流動來進一步打通業務場景，提升數字員工的產業服務能力。

在這裏，不管是從IDC的概念定義還是科大訊飛的實踐應用來理解，數字員工的核心是可以明確的——其本質更像是RPA技術在融合AI能力之後的一次應用進階。

那麼，這種進階應用與過去我們常常聽到的語音助手、虛擬人有什麼區別呢？為什麼數字員工會如此受到市場與行業的重視？

對此，我們可以簡單從兩個層面來梳理三者之間存在的差異性。

一是技術應用的複雜程度不同。語音助手更多是以語音技術為代表的單點AI技術應用；虛擬人則是以多模態技術為代表的複雜技術應用，其中的多模態技術就可能涉及圖像、文本、視頻、語音等多項技術融合；數字員工即是以AI+RPA+數據+機器人等多重技術的深入融合應用。

二是服務場景的不同。語音助手一般內嵌於手機、電視、機器人、汽車等終端設備上，更多應用於人機交互場景；虛擬人大多作為虛擬服務者來為行業客户提供淺層服務；數字員工則更深入到行業領域內，協同企業員工共同生產辦公，甚至還會承擔起部分員工工作。

總之，源於技術架構以及應用導向的不同，相對於語音助手、虛擬人，數字員工能更深刻地去理解企業場景需求，如辦公、招聘、排產、財務等，以更加自主的意識和更智能的服務協同員工進行工作。

AI進階，企業數字化面臨三大賽點

數字員工面向企業數字化轉型，其所能帶來的產業價值也是更為顯著的。在科大訊飛的預期裏，未來每一位企業員工至少配備多個數字員工，以人機耦合提升個人工作價值，驅動企業新增長。

因此，在這種趨勢下，數字員工或將進一步打開企業數字化轉型的發展格局，迎來三重變化。

其一，更明確的技術方向：場景服務

首先，對於數字化轉型服務商而言，數字員工的應用以及未來的規模化發展即意味着以AI、RPA為代表的技術已經深入到生產場景中提供深度服務。這樣的創新應用一旦獲得市場認可，便能進一步加速推動技術的落地實踐，而場景服務將成為未來技術發展的一個明確指向。

以財務領域來説，就資金對賬這件事，人工往往需要逐筆對比收支憑證和銀行流水明細，整個流程處理下來非常繁瑣，企業財務部門每月都需要投入大量員工去處理資金對賬數據。對此，科大訊飛重點打造了面向財務領域的數字員工“財務助手”，有針對性地利用新技術來予以解決。

具體來看，財務助手有了RPA技術加持，便能自動登錄企業銀行並下載相應的銀行流水信息，然後再通過AI技術對收支憑證和銀行流水進行智能分析比對，有效提高了資金對賬的效率，並進一步實現了資金對賬流程的自動化、標準化。

由此可見，隨着數字員工的落地應用，技術將在更加明確的場景導向下創新發展，為更多的企業業務提供高效服務。

其二，更靈活的用工模式：人機耦合

其次，對於企業而言，數字員工的有效應用將能提供一種更為靈活的用工模式，即人+機器人協同辦公。簡單來説，一些重複性的、標準化的工作就完全可以交予數字員工來解決，企業員工從事更具創新價值的工作，使得企業的人力資源能儘可能的發揮出最大化成效。

今天，科大訊飛的數字員工已經可以在招聘、財務、辦公、排產等專業領域協同企業員工高效完成企業業務。以合同審查來説，過去純靠人工審核，每10份合同大約需要花費3小時，而在數字員工支持的人機協同下，只需要花費1.5小時，效率提升了一倍。又比方説，文檔翻譯，每一萬字大致需要人工翻譯4小時，而人機協同只需要24分鐘，效率提升9倍。

可以預想，隨着越來越多的業務在數字員工的應用下實現流程自動化、標準化，那麼企業員工就能進一步從重複性勞動中解放出來，轉向更具創造力的崗位。屆時，企業的用工模式也將被進一步顛覆。

其三，更全面的轉型驅動：全員參與

最後，對於整體產業而言，數字員工的出現不僅僅是帶來應用上的價值，還有對未來企業數字化的全面推動。基於數字員工的應用，我們可以看到以AI+RPA為代表的數字技術將深入企業辦公、產業生產的各個模塊，深度鏈接企業員工、生產設備以及業務流程。

以科大訊飛最新發布的訊飛企業數字化平台來看，其服務範圍便覆蓋多重辦公場景以及整條產業鏈，包括生產、人力、營銷、採購、倉儲、物流等多個模塊，使得每個員工都能基於自身業務等開展深度參與到企業數字化轉型到變革之中。

同時，科大訊飛也將基於該平台打造一個全新生態，一方面聯合生態夥伴為企業定製化開發數字員工，另一方面則為企業提供工具及方法論，讓企業自主地開發個性化專屬數字員工，多層次滿足企業到業務需求。

如今，這樣的生態理念正在不斷鏈接現有200多萬人工智能開發者、上千萬業務專家以及上億企業員工，在科大訊飛的AI開發者生態下，持續的創造更有價值、更符合業務場景的新應用。而科大訊飛也不斷地開放最新的人工智能技術，包括AI+RPA引擎在內，降低企業數字化轉型的門檻，全面助力數字經濟時代的到來。

因此，不難發現，在這樣的趨勢下，數字員工將為企業數字化提供一個顯著機遇，促使更多的員工、更多的企業都能參與到其中，不再因為自身的技術水平不夠而遊離在企業數字化轉型的邊緣。

“數字員工”，價值幾何？

數字員工的價值持續釋放，越來越多的企業也相繼投身於數字員工的方案打造與應用，比如科大訊飛、華為、阿里等數字服務商，他們既是數字員工解決方案的建設者，也是數字員工的應用者。

隨着巨頭的帶動，數字員工市場蓬勃發展。根據相關數據顯示，2021年1-7月中國有17起RPA融資事件，RPA的複合增長率為64%，整體市場呈現出良好的態勢。

然而，儘管如此，但是數字員工的產業價值似乎並沒有完全明確。一方面，根據業內從業者的觀點，數字員工的“僱傭”過程並不簡單。對於大多數企業來説，從應用RPA技術到訓練出自己的數字員工再到真正產生業務價值，仍是一個耗時費力且不確定性高的過程。

另一方面，當前大部分數字員工解決的還是一些重複性較高的標準化工作，對於行業內或辦公場景中專業性較強的問題很難去解決，依舊需要專家通過人工操作的方式去彌補應用能力上的不足。

那麼，如何更好的激發數字員工的產業價值，便成了當前一眾數字化服務商致力於去解決的方向。

值得一提的是，在今年的全球1024開發者節上，科大訊飛正在嘗試以AI生態共建共享理念來解決這一問題，比如面向生態合作伙伴提供科大訊飛已經打磨成熟的AI能力，從而減少企業訓練AI模型的成本，更有效地激活數字技術的應用價值。同時，依託科大訊飛成熟的AI能力，數字員工也能得以更快的速度成長為行業專家，其辦公助手、財務助手、招聘助手以及排產助手都已經在相關領域承擔起相當的一部分工作，走向成熟。

也就是説，**在當今的技術融合趨勢下，特別是AI技術的賦能，數字員工的未來潛力已經初見端倪。**但是，數字員工若要發揮更大的產業促進作用，《智能相對論》認為還需要解決另外一個關鍵問題，即工作的自主意識。

當前的數字員工更多是被動地執行企業員工的請求，欠缺主動學習、工作的意識。未來，企業如果想要依託數字員工實現更深度的人機耦合，那數字員工就必須要具備更自主、更智能的意識，在執行層面能主動地推進工作進程。

那麼，這樣預期是否可行？

如果當前就要求數字員工像人一樣主動去工作，顯然是不可能的。但是，從今天AI技術的應用中，我們依舊可以看到這樣的趨勢——基於科大訊飛的AI能力加持，數字員工已經實現更自主的工作協同，比如在文檔翻譯上，RPA會自動下載並讀取翻譯文件，利用AI智能自動翻譯並輸出翻譯文檔。

如今，科大訊飛在人工智能的技術層面通過源頭技術的突破和多技術的融合正在實現系統性創新，為技術創新應用提供了一個愈發強大的基礎底座。可以預想，有了系統性創新的技術底座支持，未來的數字員工也將擁有更積極的自主學習意識和更強大的協同辦公能力，進而發揮出更大的產業價值。

結語

事實上，企業的數字化轉型也是一個不斷創新尋求新業態、新價值的過程。數字員工之所以火熱，一方面是AI、RPA等技術的突破與應用，另一方面也有企業創新的需求和驅動。當前，企業越來越講究創新引領，需要企業員工不斷地從重複性勞動中解放出來，轉向更具創新價值的工作和崗位。

因此，在這個趨勢下，企業的用工邏輯與價值導向必然會產生巨大的改變，間接推動數字員工的規模化應用，使其成為未來企業生產經營的重要力量。當前，誰能率先抓住、佔據數字員工這一新應用，誰或許就能在數字經濟時代把握住發展的未來。

*本文圖片均來源於網絡

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