算法平臺是章魚z-brain云腦重要組成部分,提供了從數據預處理、模型開發_、模型訓練及發_布,包含豐富的場景化模型模版,可快速構建個性化場景的ai能力。集成多種先進算法,智能算力調度,前后打通數據標注平臺和模型決策部署平臺,實現模型的快速開發_和調用。適用于算法工程師以及非算法的業務_人員。

1、模型構建簡單,支持可視化畫布拖拽及參數設置

2、內置豐富模型模版,可快速構建業務_模型

3、高性能低成本,支持cpu/gpu智能調度,支持海量樣本訓練

4、在線模型結果封裝,一站式模型構建到業務_調用

簡單易用

1、低門檻,可視化拖拽,業務_運營人員也能輕松自建模型

2、算法參數可視化配置,自動調優

3、一站式在線模型數據處理到模型構建訓練

模型閉環

1、云腦三件套無縫鏈接,從數據到模型及反饋形成數據閉環

2、ai能力發_布后,rpa工具自動識別和簡單調用

模版豐富

1、模型畫布可分享復用,同時內置了豐富的場景模型

2、豐富的場景化預訓練模型,簡單快速訓練高質量個性化模型

快速訓練

1、混合智能調度,支持大量樣本數據的快速訓練

2、支持多模型并發_,實現的模型構建

賦能rpa

訓練出強大豐富的ai組件,融入rpa自動化業務_流程中。從nlp、ocr、機器學習方面,豐富的智能組件賦予智能機器人感知和決策能力。

nlp

意圖識別、信息要素 提取、智能文本摘要、推理圖譜、文檔審閱、信息檢索

ocr

紙質發_票_類、車票_類、身份證件類、銀行卡類、人臉圖像類、圖片分類

機器學習

服務_預測、智能工作流、智能決策、智能路由、用戶畫像、隨銷推薦

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2010年之后,隨著“互聯網”和“智能”被提上發_展議程,rpa技術在各個行業實現了快速增長,尤其是在保險、醫 療保健、銀行、新零售等行業。rpa的實施大大降低了人工成本,提高了生產率,減少了錯誤。

隨著中國的人口紅利逐漸消失,加速進入老齡化社會,勞動力短缺正在出現。勞動力成本的增加給企業帶來了巨大的財_務_負擔。

互聯網技術的飛速發_展,原有的系統已經不能滿足需求,迫切需要擴展其業務_能力,人工智能技術正逐步從試驗階段走向市場。rpa會經歷四個發_展階段。前三代rpa不涉及決策內容,而只是幫助人們執行預定義的流程。在初始化和運行過程中,需要人員參與監控,以確保實施的準確性。

然而,隨著人工智能技術的日益成熟,便產生了第四代rpa發_展階段——ai+rpa。人工智能/ai與rpa有效結合,在復雜場景中做出智能決策。其功能更加完善,應用場景更加廣泛,應用范圍更加廣泛,機器人更加智能化。我們將詳細研究這四個開發_階段。

rpa1.0,可以理解為輔助勞動。沒有人工干預,整個工作過程不能自動進行。

rpa2.0,可以完全按照預定的指令和規則以的效率完成這些任務_,無需人工干預。

rpa3.0,可以理解為增強智能rpa。可以簡單地集成感知技術,嘗試部分獲取相關的外部知識,自動化處理目標文檔中的非結構化數據,例如發_票_信息（圖像）和來自客戶的郵件（文字）。

rpa4.0,即通過感知技術(語音、人機交互、視覺)、認知技術(智能決策)、rpa技術的結合,創造出一個能夠模擬人類做出商業決策和處理業務_的智能輔助機器人。

rpa和ai結合后有非常廣泛的應用。

一方面,他們可以處理簡單和重復的任務_,如發_布電子郵件,excel計算和文件排序。此外,它還可以完成身份信息的智能驗證、文本字符識別的智能分析、客戶服務_場景的輔助決策和自動推薦等復雜的決策任務_。

智能輔助機器人可以學習人類的業務_處理經驗(數據),在復雜的業務_場景中達到接近或超過人類的決策精度,打破了傳統的rpa技術只能按照特定規則處理業務_的局限,實現了對業務_場景的深度覆蓋。

簡而言之,人工智能/ai和rpa的關系就像“大腦指令”和“手腳操作”的關系。其特點是：rpa傾向于重復執行命令,人工智能傾向于發_出命令；機器人可以自動完成簡單的工作,并為人工智能提供大數據。人工智能可以根據rpa提供的數據模擬和改進這一過程。rpa是以過程為中心的,人工智能是以數據為中心的。人工智能結合了機器學習和深度學習,具有很強的自主學習能力。其ocr、nlp、語音識別等技術讓rpa擁有認知能力,并能通過大數據不斷糾正自己的行為,從而具有智能決策和智能操作能力。

未來,隨著rpa技術的不斷發_展和以及ai的不斷落地,雙方的融合將會越來越快、越來越深,從而演變成這個行業的大趨勢。

杭州實在智能科技有限公司是一家人工智能創業公司,聚焦大規模復雜問題的智能決策領域,通過ai+rpa技術打造廣泛應用于運營商、電商等行業的“智能助理機器人”,助力政府和企業激增保存、降本增效,從“勞動密集型”向“ai密集型”轉型,推動生產模式與業務_流程實現顛覆式創新升級。