算法平台是章鱼z-brain云脑重要组成部分,提供了从数据预处理、模型开发_、模型训练及发_布,包含丰富的场景化模型模版,可快速构建个性化场景的ai能力。集成多种先进算法,智能算力调度,前后打通数据标注平台和模型决策部署平台,实现模型的快速开发_和调用。适用于算法工程师以及非算法的业务_人员。
1、模型构建简单,支持可视化画布拖拽及参数设置
2、内置丰富模型模版,可快速构建业务_模型
3、高性能低成本,支持cpu/gpu智能调度,支持海量样本训练
4、在线模型结果封装,一站式模型构建到业务_调用
简单易用
1、低门槛,可视化拖拽,业务_运营人员也能轻松自建模型
2、算法参数可视化配置,自动调优
3、一站式在线模型数据处理到模型构建训练
模型闭环
1、云脑三件套无缝链接,从数据到模型及反馈形成数据闭环
2、ai能力发_布后,rpa工具自动识别和简单调用
模版丰富
1、模型画布可分享复用,同时内置了丰富的场景模型
2、丰富的场景化预训练模型,简单快速训练高质量个性化模型
快速训练
1、混合智能调度,支持大量样本数据的快速训练
2、支持多模型并发_,实现的模型构建
赋能rpa
训练出强大丰富的ai组件,融入rpa自动化业务_流程中。从nlp、ocr、机器学习方面,丰富的智能组件赋予智能机器人感知和决策能力。
nlp
意图识别、信息要素 提取、智能文本摘要、推理图谱、文档审阅、信息检索
ocr
纸质发_票_类、车票_类、身份证件类、银行卡类、人脸图像类、图片分类
机器学习
服务_预测、智能工作流、智能决策、智能路由、用户画像、随销推荐
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2010年之后,随着“互联网”和“智能”被提上发_展议程,rpa技术在各个行业实现了快速增长,尤其是在保险、医 疗保健、银行、新零售等行业。rpa的实施大大降低了人工成本,提高了生产率,减少了错误。
随着中国的人口红利逐渐消失,加速进入老龄化社会,劳动力短缺正在出现。劳动力成本的增加给企业带来了巨大的财_务_负担。
互联网技术的飞速发_展,原有的系统已经不能满足需求,迫切需要扩展其业务_能力,人工智能技术正逐步从试验阶段走向市场。rpa会经历四个发_展阶段。前三代rpa不涉及决策内容,而只是帮助人们执行预定义的流程。在初始化和运行过程中,需要人员参与监控,以确保实施的准确性。
然而,随着人工智能技术的日益成熟,便产生了第四代rpa发_展阶段——ai+rpa。人工智能/ai与rpa有效结合,在复杂场景中做出智能决策。其功能更加完善,应用场景更加广泛,应用范围更加广泛,机器人更加智能化。我们将详细研究这四个开发_阶段。
rpa1.0,可以理解为辅助劳动。没有人工干预,整个工作过程不能自动进行。
rpa2.0,可以完全按照预定的指令和规则以的效率完成这些任务_,无需人工干预。
rpa3.0,可以理解为增强智能rpa。可以简单地集成感知技术,尝试部分获取相关的外部知识,自动化处理目标文档中的非结构化数据,例如发_票_信息（图像）和来自客户的邮件（文字）。
rpa4.0,即通过感知技术(语音、人机交互、视觉)、认知技术(智能决策)、rpa技术的结合,创造出一个能够模拟人类做出商业决策和处理业务_的智能辅助机器人。
rpa和ai结合后有非常广泛的应用。
一方面,他们可以处理简单和重复的任务_,如发_布电子邮件,excel计算和文件排序。此外,它还可以完成身份信息的智能验证、文本字符识别的智能分析、客户服务_场景的辅助决策和自动推荐等复杂的决策任务_。
智能辅助机器人可以学习人类的业务_处理经验(数据),在复杂的业务_场景中达到接近或超过人类的决策精度,打破了传统的rpa技术只能按照特定规则处理业务_的局限,实现了对业务_场景的深度覆盖。
简而言之,人工智能/ai和rpa的关系就像“大脑指令”和“手脚操作”的关系。其特点是：rpa倾向于重复执行命令,人工智能倾向于发_出命令；机器人可以自动完成简单的工作,并为人工智能提供大数据。人工智能可以根据rpa提供的数据模拟和改进这一过程。rpa是以过程为中心的,人工智能是以数据为中心的。人工智能结合了机器学习和深度学习,具有很强的自主学习能力。其ocr、nlp、语音识别等技术让rpa拥有认知能力,并能通过大数据不断纠正自己的行为,从而具有智能决策和智能操作能力。
未来,随着rpa技术的不断发_展和以及ai的不断落地,双方的融合将会越来越快、越来越深,从而演变成这个行业的大趋势。
杭州实在智能科技有限公司是一家人工智能创业公司,聚焦大规模复杂问题的智能决策领域,通过ai+rpa技术打造广泛应用于运营商、电商等行业的“智能助理机器人”,助力政府和企业激增保存、降本增效,从“劳动密集型”向“ai密集型”转型,推动生产模式与业务_流程实现颠覆式创新升级。
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