机器人

近年来，RPA 因代替人工操作电脑从而实现业务自动化而备受瞩目，有越来越多的企业也开始认可并部署 RPA。 然而，RPA 能否顺利实施，绝非想象中那么简单。即使参考了不少公司的成功案例，也可能在实施过程中遇到问题。既然如此，不妨先来研究一下 RPA 实施过程中可能会遇到哪些坑。 1、缺乏技术支持 根据埃森哲发布的一份报告称，企业最初的RPA项目往往被误认为是在没有 IT 部门干预的情况下推进的。事实上，企业应该让 IT 部门尽早参与，并确保他们获得所需的资源。IT 部门既可以充当 RPA 技术采购决策中的协调人，也能及时总结相关经验，以帮助其他部门人员学习 RPA。 2、缺乏适当的团队支持 RPA 实施需要专门的团队予以支持，专门团队会为每个人明确角色，以确保按预期标准按时进行项目交接。缺乏足够的经验知识来了解要遵循的流程以及如何在多个项目之间共享资源，这为实现 RPA 项目带来了风险。 3、缺乏人力资源支持 人力资源对 RPA 培训计划能否顺利实施至关重要。HR 的 RPA 培训可以帮助员工更好地了解和掌握 RPA 的操作，有助于减少企业对 RPA 顾问的依赖，同时还可为员工赋权。 4、缺乏良好的观念教导 企业应用 RPA 往往会遭到员工的不解，甚至排斥。并认为这是对其工作的威胁。如果采用自上而下的方法实施这项新技术，往往会收到较差的效果，并使 RPA 在员工中产生负面印象。所以

  力扣团队买了一个可编程机器人，机器人初始位置在原点(0, 0)。小伙伴事先给机器人输入一串指令command，机器人就会无限循环这条指令的步骤进行移动。指令有两种：    U: 向y轴正方向移动一格    R: 向x轴正方向移动一格。   不幸的是，在 xy 平面上还有一些障碍物，他们的坐标用obstacles表示。机器人一旦碰到障碍物就会被损毁。   给定终点坐标(x, y)，返回机器人能否完好地到达终点。如果能，返回true；否则返回false。 示例 1: 输入：command = "URR", obstacles = [], x = 3, y = 2 输出：true 解释：U(0, 1) -> R(1, 1) -> R(2, 1) -> U(2, 2) -> R(3, 2)。 示例 2: 输入：command = "URR", obstacles = [[2, 2]], x = 3, y = 2 输出：false 解释：机器人在到达终点前会碰到(2, 2)的障碍物。 示例 3: 输入：command = "URR", obstacles = [[4, 2]], x = 3, y = 2 输出：true 解释：到达终点后，再碰到障碍物也不影响返回结果。 限制： 1. 2 <= command的长度 <= 1000 2. command由U，R构成，且至少有一个U

谈起RPA机器人流程自动化解决方案，有人会认为它就是针对某个流程的解决方案，也有人将其推崇为某一行业的解决方案。 我们从RPA的具体操作情况来看，RPA机器人可以根据Excel内容操作软件自动填单，从结果上看客户的自动填单业务通过RPA解决了。事实上，这只能说明RPA在Office软件上得到了技术验证，但不能说RPA在某个行业也得到了验证。 且不说RPA软件是否能代表整个行业，但仅仅是技术层面的验证，始终不足以支撑RPA的行业解决方案。 那么，如何去梳理或者总结一个行业的RPA解决方案？ 既然是总结，总要有经验，而经验就来源于项目——基于一个典型客户的RPA项目。从项目角度就不能单纯的以解决“拟人化”“自动化”为导向，而是应深入业务，了解客户实际的业务协作模式后，再规划其应有的RPA流程。 以某跨国贸易RPA项目为例，该项目核心主要是交付财务的对账机器人，联合多个内、外部系统以及海外的业务团队，串联从业务下单到最终的回款对账。无论是线上还是线下，都打破了原有费时费力的传统流程，融合成了一个全新的闭环业务。 很多RPA的实施人员可能会单纯地认为，在软件的操作上，只要尽可能满足“拟人化”“自动化”就可以了。殊不知“流程自动化”的“流程”才是RPA最大的定义。这里的“流程”也并不应该简单指“操作流程”，而是“业务流程”。 所以在该项目的初期方案规划上，项目组大胆地尝试将“员工与员工协作

转变业务模式、优化流程、节约人力，利用RPA来实现企业数字化转型已经成为众多公司的选择，RPA的价值也日益凸显。 在公司开展实施RPA计划时，通常会遇到很多棘手问题，包括规划不合理导致实施进程被拖慢；或者流程与RPA不匹配，却不知如何解决。 要想顺利实施RPA计划，为企业后续RPA的部署打下良好基础，就要先建立结构良好且人员配置完善的RPA卓越中心（COE）。 部署RPA之前为什么要先建立卓越中心？ 尽管相较于其他IT系统的部署，RPA的实施较为快捷与简单，但这并不意味着实施RPA会一帆风顺。据安永一份研究称，有高达30%至50%的初始RPA项目都以失败告终。 企业在具体实施RPA计划时，往往会因为流程规范性欠佳、流程与RPA不匹配、没有将RPA考虑为业务主导、缺乏具体RPA商业案例、忽略IT系统设施等各种因素，导致具体部署速度及进度与初始规划有很大出入，使得RPA项目落地进程受阻。这种情况通常被称作“实施砖墙”影响到了“机器人速度”。 想要顺利实施RPA，获得最佳“机器人速度”，以及为企业后续的RPA部署打下良好基础，关键在于建立一个结构良好且人员配置完善，并专门用于实施自动化的研究中心或者职能部门。这个职能部门，主要用于研究哪些自动化技术可用于解决不同的业务问题，同时推动技术兼容性，集成和基本实践。 在RPA领域，这个部门就是RPA卓越中心(Center of

　　 　　“双十一”，每年成交量都很大，在短短2分05秒，可能突破100亿元。这对电商平台一年一度的高并发流量承载能力是考验，因为电商平台可能会遇到诸多问题，如：7×24小时在线、移动用户的体验保障、平台快速的业务更迭、安全威胁的拦截、承载量规划、机器人秒杀防护等。为此找一家应用交付厂商帮忙预防这些问题的发生就尤为重要，听说F5不错，下面我们就来说说F5怎么样？ 　　我正好看过一篇应用交付厂商F5未来说对这方面的详细分析的文章，里面对电商存在的问题进行了深入的分析，还有相应的对策，具体的内容如下： 　　1.如何保障电商平台的7×24小时在线？这里讲到7×24小时在线，不仅是说数据中心内应用高可用的实现，也包括了数据中心间和云间的应用双活。那么双活数据中心是近几年来兴起的一个话题，它主要是帮助客户去防范一些高频低损的灾难所带来的业务中断，如火灾、水灾、线缆中断等等。应用交付厂商F5从2012年起为客户提供双活数据中心解决方案，总结了包括双层策略转发、突发流量处理、移动终端多数据中心间切换和脑裂处置等等技术方案，迄今已经有一百多个客户采用并成功实施。云间应用双活是在现在云环境下应用双活方案的一个进化。F5通过它的多云解决方案，能够帮助用户实现私有云和公有云之间的应用双活，真正的为用户实现全天候的7×24小时实时在线。 　　2.如何保障电商平台移动用户的体验

一、针对不合适的流程部署RPA 这样的流程包含2类： 第一类是非常复杂的流程。 针对复杂的流程做RPA规划将会产生高额的费用。复杂程度中低等的流程或子流程是RPA项目初期的最佳目标，企业可在RPA成熟之后再着眼于复杂的流程，从价值最高或构架简单的部分开始，逐步增加该流程的自动化程度。 第二类则是经常变化的流程。 RPA不适合被部署到经常变化的系统中去，频繁升级或者变更会导致RPA项目维护难度直线上升。 二、针对某一流程过度自动化 看待RPA的最佳视角是将其当作辅助工具，用来完成基础流程的操作，使人力有更多时间完成其他工作。将一个流程的70%低价值部分自动化，30%高价值部分人为处理时一个良好的初期目标。机器人完全学会每一个流程可能需要较长时间，项目应尝试通过一系列简易的变革，逐步增加流程自动化的比例。 三、低估RPA所带来的影响 在RPA项目的启动、定位和交付中会遇到很多问题。然而有2个问题可能会影响到RPA项目的延迟上线与利益实现：忽视了如何使自动化流程上线和由谁来操作RPA机器人。 一个以业务为导向的RPA卓越中心是管理提升虚拟劳动力的最佳方式。着手构建卓越中心，就IT管理达成共识，训练员工使用RPA机器人并持续优化流程。 四、采取传统方法实施RPA 通常企业采取过于工程化的软件实施方法来部署RPA，其中包括低价值的文档和阶段性划分

问答系统的概述 我想大家肯定看过很多关于自然语言处理（简称：NLP）技术方面的书籍或者论文，但在这里我不会详细叙述NLP技术方面的知识，而是想通过产品化思路结合NLP相关技术来搭建一个基础版的问答系统。本文通过基于问答对的问答型机器人作为引入，逐步分解其设计流程，用通俗易懂的语言描述问答型机器人的产品设计思路。 好了，现在进入正题，让我先介绍一下问答系统对企业来说它能满足企业哪些业务需求，以及产生的价值有哪些？ 问答系统是基于满足B端企业降低人力成本、提高工作效率的智能化产品，为客服人员赋能。其最大的隐性价值是在实际场景中得到标准化后的数据积累，可以在挖掘客服价值信息中起到降本增效的作用，后续还可以作精准营销和产品升级。一套问答系统最困难的是如何提升客服系统的使用效率。 就问答系统的使用效率，其根本原因是在于是否能够为企业降低人工服务次数和服务时间占比，甚至是提升公司的营业业绩。 什么是问答系统 问答系统是信息检索系统的一种高级形式，它可以通过链接知识库方式检索到用户问题的答案。问答系统与信息检索中的语义搜索有点类似，把用户输入的问题转换为一个有结构的语义表达式，然后从知识库中寻找答案，并直接反馈给用户。 问答系统的答案可以从结构化知识库获取，用于规章制度、规则条款等问答形式，也可以通过结合一些已有的知识库和数据库资源，利用百度百科、维基百科等非结构化文本信息

什么是系统架构师？ 系统架构师是一个既需要掌控整体，又需要洞悉局部瓶颈，并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师需要有足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。 架构师一直是程序员「羡慕且追求」的高度，今天来说说我眼里优秀的架构师该如何定义。毕竟我也曾经是一名架构师：） 在开始今天的话题之前我说一个和我前公司P9现在已经是P10的对话。 问题是这样的他说公司中间件架构师不熟悉公司业务，很多事落地不了，非常的疑惑。他最近主要任务就是和这些架构师聊天解惑：） 接着他说了一个类比的故事大概是这样的， 我们（架构师）要建设一条高速公路，来分别看看公路建造者（架构师）和司机（业务研发）的视角。 1，建造者 他们选用最好的沙子 水泥 更好的设计图纸和操作流程保证质量和处理异常情况（比如出入口提示，超车，紧急停车带） 2，司机同志 他们关心什么？ 司机关心路宽么，有堵车可以提前告知么。 司机关心路平整么？当然关心，关心。 引出一个的问题：司机（业务研发）关心用最好的水泥么 ？ 想象你是司机（业务研发）你你关心吗？ A，关心 B，不关心 欢迎留言留下你的思考。 系统架构师应具备哪些能力？ 我觉得一名优秀的架构师，在设计系统时需要有以下这四项关键能力：「平衡取舍、预判未来、抽象思维、容错机制」。 1.平衡取舍 一个架构本质上总会有优有劣

近年随着人工智能NLP方向的不断发展，智能客服逐渐代替传统客服将会是一个大的趋势，但是，要全面代替，依然有巨大的挑战。 一、智能客服行业概述 1、背景 由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大，不易管理， 而客服机器人可以全天24小时工作，还能通过实时数据反馈不断学习，企业有 足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。 通常客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。客服人员培训成本高、流动性大、 客服效果难以把控且在服务过程中存在大量重复性的问题。如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等， 都是各类大企业面临的普遍问题。 2、目标 基于以上背景，研究人员们想通过科学技术在某些固定场景下，完成重复问题的回答，缓解人工客服人员的压力，进而节约成本。 3、我国客服软件的发展历程 客户服务的概念来源于美国，早是在1956年由泛美航空公司推出客服中 心，用于客户机票预订。90年代末，以呼叫中心为主的客服系统进入中国，而后随着互联网、移动 互联网、云计算、AI等技术的应用普及演化出多种形态。总的来说，我国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：传统呼叫中心软件、 PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人的智能客服阶段。如下图： 二、智能客服行业发展现状分析 1、客服软件行业产业链 与大多企业信息化产业类似

知识库在客服系统中发挥着重要的作用，在智能客服机器人正确理解用户用提出的问题之后，接下来的操作就是从建设好的知识库中选择最匹配的问题和答案。在机器人系统收到用户的问题之后，会找到问题对应的答案，首先会对比问答记录，再分别计算这些问答记录与访客问题的相似度，选择相似度最高的答案进行回复。 1、知识库管理 知识库内容根据不同的问题将进行问题的分类，支持新建一般问题，导入支持库等操作。 2、问题搜索 由于用户问法多变，所以当用户提出政务问题时，机器人会将所有与访客问法相类似的问题推送出来，供用户选择查询其中最确切的问题。 3、问题关联 问题列表交互过程中遇到的未知问题或是模糊问题在后台中展现出来，在交互过程中遇到的未知问题或是模糊问题，自动关联到有可能的相似问题或相似答案，人工可选择是否回复或者审核通过并扩充至知识库。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4249918/blog/3159485