雷州网讯达观数据B+轮融资完成,未来企业 半员工将是机器人

        发布时间:2020-06-01 19:44:25 发表用户:wer12004 浏览量:690

        核心提示:达观数据B+轮融资完成,未来企业 半员工将是机器人达观数据是 家专注于文本智能处理技术的国家高新技术企业。其利用NLP(自然语言处理)、OCR(光学字符识别)、知识图谱等技术,为大型企业和政府机构提供机器人流程自动化、文档智能审阅、垂直搜索、智能推荐、客户意见洞察等智能产品,旨在让计算机协助人工完成业务流程自动化,大幅度提高企业效率。

        狗粮快讯网消息人士称,

        达观资料统计B+轮融资完成,未来企业 半员工将是机器人

          RPA成为新吸金赛道,

          “以机代人”提高数倍工作效率

          判断未来企业 半员工将是机器人

          文本处理行业“老兵”,

          疫情加速企业数字化进程

          自研底层开发框架,

          之前年选购创业 陈运文,依然把目光瞄向了文本智能处理赛道。“当时看到大量传统企业面临数字化转型升级,但恰恰这些行业缺乏智能化改造 能力,因此觉得可以在这个行业有所作为。”

          “叫如何概念并不重要,关键还是要为技术找对应用场景,真正让技术落地,创造价值。”达观资料统计创始人兼CEO陈运文在谈及愈发火热 “AI+RPA”时如此说道。

          “在盛大文学工作时, 开始文字录入和图书推荐都是手工完成,后来随着资料统计量暴增,每天处理资料统计超过 亿字,开始使用资料统计机器清洗、审核、分类各类文本自动化功能,通过文本挖掘技术提升人工效率。陈运文说道。

          “在这其中主要有 个关键词, 是文本,代表明观资料统计是围绕文本处理展开 ; 是智能,可以让计算机、RPA机器人能够自动化 进行文档资料 上传下载、阅读审核、信息填写等智能化操作; 是处理,我们希望能够更多地把文本智能系统嵌入到客户 日常办公流程当中去,帮助他们处理工作。”

          “我们揭开 不过是企业文本大资料统计 冰山 角。”陈运文认为企业 需求是 片蓝海,达观处理 文档资料统计中蕴含着诸多规律,而这些规律同样需要依靠计算机识别,形成“系统知识”运用到企业 服务中去。“我们希望能够努力满足各行各业 企业 需求,帮助他们解决资料统计挖掘问题。”

          “我们有 家电力企业客户,该公司财务部在对账过程中涉及多家银行,上千笔 对账业务量,资料统计量很大。在使用达观RPA机器人代替传统手工操作后,财务对账效率提升了 零零%。”

          “我知道这件事情很难,但是我觉得特别有意思,我们面临着很多 技术挑战,有很多 工作要做,有困难才有动力。”陈运文笑着说道。

          “文本智能处理是 条困难但正确 道路,正所谓‘板凳要坐 年冷,文章不写半句空’,低调务实是我们团队 直坚持 做事风格,达观也将沉下心来认认真真把产品做好,沿着这条赛道坚持下去。”陈运文新后说道。

          “新商业时代下,资料统计类型和资料统计量都在激增,传统行业企业 计算能力、资料统计自动化处理能力此时就显得捉襟见肘。依然需要不少职员长期去做重复性 文字资料处理工作,比如填表、核对、找错别字、上传下载等,效率 分低下。”

          “此次疫情让众多企业对数字化和自动化 需求再次升温,意识到了RPA机器人 重要性,相当于间接 教育了市场。往常,客户认为使用达观 产品是‘锦上添花’,但现在他们会觉得这是‘雪中送炭’。”陈运文说道。

          “比起借用国外现成框架,虽然研发 过程代价更高更困难,但是回头来看是非常值得 ,因为掌握了从底层向上 所有核心技术,软件 跨平台适应能力更强,能在国内外各种操作系统上运行。”

          作为达观资料统计B+轮融资 领投方,深创投董事长倪泽望表示,“智能化文本处理和RPA等前沿创新技术,是深创投特别看好 应用方向,达观资料统计是其中极为优秀 企业,我们非常欣赏团队扎实 作风和过硬 技术,并全力支持达观进 步向前发展。”

          其次,机器人 犯错率与人工相比会低出很多。“人在连续长时间工作后,错误率容易上升。但机器人可以在非常稳定 状态下进行 × 小时工作,机器人系统内部 交叉核验,也可以保证准确率维持在较高水准。”

          另 方面,尽管传统行业企业 般都有内部独立 信息化系统,例如办公O ERP、财务管理系统、CR 销售管理系统等,但因为多种原因,这些系统之间 资料统计无法打通,导致形成信息孤岛效应。

          可以说,这是 位文本资料统计行业 “老兵”。

          在陈运文看来,所谓智能,就是从资料统计中提炼出信息,再从信息里进 步提炼出知识,新终利用知识去模仿人类工作 过程,“人工智能很难 蹴而就,还是要扎扎实实从资料统计出发,不断提炼加工,耐心训练神经网络系统,才能 点 点 突破现有 技术瓶颈。”

          对于接下来 发展规划,陈运文表示达观资料统计 目标 直都很明确,即成为国内文本智能处理行业 ,因此会在产品研发、交付质量、技术深度等方面持续投入,打造出更高品质 产品与丰富 场景来服务客户。

          广阔 市场空间也吸引了众多玩家入局, 时间,RPA成为创投圈新吸金 赛道。

          据IDC预计,到 零 年,全世界RPA软件市场规模将达到 亿美元, 零 - 零 年复合攀升率达 %。国内RPA市场也将高速发展, 零 年市场规模将达到 零. 亿美元, 零 - 零 年复合攀升率为 %。

          据了解,从之前年开始,达观资料统计就 直专注于自然语言处理(NLP)、光学字符识别(OCR)、知识图谱等AI技术,提供文档审阅、智能推荐、资料搜索、知识图谱等多款文本自动化解决方案。并在去年正式推出“达观智能RPA”,融合自研语义理解模块,打造了首款国产自研“NLP+OCR+RPA” 位 体 智能化机器人。

          据悉,达观资料统计已经围绕银行、证券、保险、财税、政务、能源、物流、地产等行业构建了解决方案,合伙客户数百家,包括国内银联、深交所、人民网、万科等头部企业。

          据陈运文介绍,围绕文本处理场景下 “资料统计+AI能力”,达观资料统计目前构建了较为完整 文本资料统计采集、标注、训练体系。在资料统计知识层构建知识仓库和知识图谱;在资料统计应用层训练机器学习模型并结合业务场景来开发出 系列智能机器人产品。

          据陈运文介绍,达观资料统计是 家专注于文本智能处理技术 国家高新技术企业。其利用NLP(自然语言处理)、OCR(光学字符识别)、知识图谱等技术,为大型企业和政府机构提供机器人流程自动化、文档智能审阅、垂直搜索、智能推荐、客户意见洞察等智能产品,旨在让计算机协助人工完成业务流程自动化,大幅度提高企业效率。

          日前,互联网巨头微软刚刚宣布收购 家美国RPA初创公司,另据投资界(ID,pedaily 零 )不完全统计,国内RPA市场在今年以来,包括达观资料统计在内已有 笔融资事件发生,融资总额近 亿元。诸如红杉资本国内、光速国内、深创投等头部投资机构均有所布局。

          翻看陈运文 履历可以发现,他从在复旦大学攻读计算机博士开始,就 直扎根于文本资料统计处理行业,包括在 、盛大文学、腾讯文学等巨头公司任职时都从事着与文本资料统计挖掘相关 工作。

          而对于潜在 市场空间,陈运文也有着自己 判断,他认为未来 零年里,如果有 零% 基层工作将由机器人完成,文本智能化处理领域将有 零零零亿元人民币 市场规模,这也坚定了他加入赛道 信心。

          而对于达观资料统计,陈运文给出 定位是“文本智能处理老师”,根本目 是帮助传统行业企业提升智能化能力,实现降本增效。

          而此次新冠病毒肺炎疫情更是加速了无人办公、数字化建设进程,让RPA变得愈加炙手可热。根据Forrester针对企业 调研显示,去年末,RPA技术在所有企业自动化系统部署中排名新低;而到今年,RPA技术 排名则上升到了 位。

          谈及今年年初爆发 新冠病毒肺炎疫情,陈运文表示,虽然对众多企业 正常经营都造成了 定影响,但这次危机同样也是RPA赛道 加速器。

          软银赛富管理合伙人阎焱也表示,“无论是从产品先进性,还是应用落地能力上,达观都处在行业领先地位。我们看好文本自动化 发展,也相信在陈博士 带领下达观将在这个领域做出了不起 成就。”

          这家成立于之前年,狗粮快讯网李力认为,来自上海 创业公司刚刚获得 . 亿元B+轮融资,这已是其成立 年来 第 轮融资。在达观资料统计 背后,不乏真格基金、深创投、软银赛富等头部投资机构 身影。

          陈运文介绍,与同业相比,达观RPA产品 核心优势是市场上唯 不采用微软底层开发框架,完全独立自主研发 机器人。

          陈运文表示,以RPA机器人代替人工操作,可以实现节省成本、提高效率和准确率等诸多优势,这些都是经过实际测算得出 结论。首先,狗粮快讯网据了解,机器人系统 采购成本大概是普通白领工资待遇 / ,但工作效率是普通白领 - 倍。

          陈运文表示,虽然彼时 互联网公司已经开始运用大量 文本处理技术,但传统行业还是相对落后。

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        标签,自动化机器人数字化

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