RPA如何实现文本自动分析,如何做文本智能处理?

作者:weifeng360 1328文章阅读时间:3分钟

文章摘要:视频、语音、文本是拉动人工智能发展的三驾马车,但是,相比视频和语音,文本智能处理更难突破。那么RPA如何实现文本自动分析,如何做文本智能处理?

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视频、语音、文本是拉动人工智能发展的三驾马车,但是,相比视频和语音,文本智能处理更难突破。那么RPA如何实现文本自动分析,如何做文本智能处理?

工作中有60%左右的内容都是与文字相关,文字资料的处理和应用在互联网企业内部虽然发挥了很大价值但没有实现价值最大化。反而,在一些其他行业,人工智能技术应用还处于早期状态,大量工作靠人手工记录,NLP和RPA的结合将可以实现白领部分工作的自动化。

NLP (Natural Language Processing) ,自然语言处理可以让计算机模拟白领的大脑运转,实现阅读和理解;RPA(Robotic Process Automation),机器人流程自动化可以模拟白领的手去进行鼠标和键盘的操作,实现自动化。如果只有RPA技术,计算机只能承担初级的工作,但是有了NLP技术的帮助,就可以做更复杂的任务,真正承担起虚拟员工的角色。

NLP+RPA机器人主要替代一些高重复、标准化、规则明确且高准确率要求的工作。金融行业过半员工在与文本合同打交道,但是他们90%的工作都是可以被替代的。

以信贷业务为例,贷前基于OCR可以帮助银行工作人员对提交材料进行人物、事件、数值等关键信息抽取和审核;贷中支持合同多版本比对,对合同关键要素进行智能审核,防止阴阳合同风险;贷后对贷款项目评估报告关键信息提取及结构化,并对企业进行实时舆情分析监控,实现有效跟踪和监督。

金融行业对NLP+RPA的需求非常大,RPA具有非侵入性的特点,以外挂/插件的形式部署在客户现有系统上,不影响其原有的成熟IT架构,部署成本较低。考虑到银行的个性化定制需求,在产品设计之初就特别重视产品的可扩展性。一方面,产品本身就支持客户进行自定义规则,满足自定制需求;另一方面,也会不断总结行业知识图谱,升级产品,通过连接银行内网的形式,帮助银行升级语料库和算法模型。

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