藝賽旗唐琦松：用技術驅動RPA商業化落地，AI賦能實現增值

過去10-15年間，中國本土軟體產品想要得到市場公平、公正的待遇，非常的難。

這其中的有原因有兩個：

一、國內互聯網市場起步晚，互聯網及軟體產品質量參差不齊，國內普遍較國外起步晚5年時間；

二、廠商沒有最大化延伸本土產品優勢及品牌價值，以致用戶思想固化，認為國外就是比國內好。

相關數據統計顯示，2005 年，我國軟體產業所佔全球市場的份額僅有5.9%，而美國、西歐、日本等所佔全球市場的份額則分別為39%、29.5%和10.4%。落後程度，顯而易見。

隨著BAT、網易、華為等互聯網企業的相繼站穩腳跟，國內企業及相關產品也開始與國際接軌。到2010年左右，本土軟體產品在起步、質量、收費模式、用戶觸及度及服務模式等方面，已擁有了和海外產品一爭的底氣。

在這期間，部分擁有實際核心技術的軟體服務商開始手握話語權，藝賽旗就是在這樣的時機中進入，並隨著環境的優化成長起來的。

帶團創業，7年產品路

見到唐琦松先生之前，你絕對不會想到，這家已經成立了7年的公司，創始人，看上去這麼年輕。

談及創立藝賽旗的原因，他也毫不避諱地直言，「因為上一家公司業務調整，加之部下不願意就此解散，所以才決定出來創業。」

「現在回顧起來，藝賽旗的創立其實非常倉促，我們並沒有想好具體的發展方向。」但是核心團隊在決定創業之後，就立志一定要做擁有自主知識產權的國產化軟體產品。用唐琦松先生的話來說：「團隊當初的口號就是做別人想不到、做不到的事情！」

中國有句古話：千金在手，不如一技傍身。出身安防技術領域的藝賽旗團隊也深諳其道，即便暫時沒有確定產品線，也在創業最艱難的前三年，用手握的UEBA（用戶實體行為分析）技術（可以把用戶在電腦上的所有操作行為全部記錄下來並進行分析）為客戶提供定製化服務。最重要的是，除了維繫公司生存，盈利的絕大部分最終是被「反哺」到技術研發中，而非急功近利的用於市場擴張。

當然，這和國內軟體產品競爭環境有關。以唐琦松先生的話說，當時的產品競爭，「低價鋪量」盛行，這本不是「技術」該走的路。

2013年，英國《衛報》和美國《華盛頓郵報》同時曝光美國國家安全局（NSA）和聯邦調查局（FBI）於2007年啟動的「稜鏡計劃」。包括微軟、雅虎、谷歌、蘋果等在內的9家國際巨頭，因私下直接進入美國網際網路公司的中心伺服器里挖掘數據、收集情報等行為，備受批判。一時間，全球範圍內有關於「數據泄密」的恐慌甚囂塵上。

更甚的，相當一段時間內，通訊、金融、保險等行業多個數據泄露事件相繼被曝， 「互聯網」在此方面的弊端被極致放大，數據安全保護類產品因此備受關注。也就是在這一時間段，周鴻禕創立了360，金山毒霸增加了定製的XP防護盾。

「但這僅是「外部」防禦，在全民用網的大環境下，產品營銷手段也隨之升級，由於利益驅動，內部數據泄密比例迅速上漲。」

「這給了我們新思路。既然有核心技術，就應該讓它發揮應有價值——用安全運維程序替代人工，在確保審計安全的同時，來提升辦事效率——我們的產品線，終於定了下來。」

用技術驅動場景，商業落地不是說說而已

在技術行業有件很遺憾的事：近10年的行業發展中，由於資本的盲目驅動，大多技術研發類公司在前期發展時會走入一個「盲區」，一味研發技術，忽略商用可能性及實際應用價值。而由此導致的，是很多「高精尖」技術無用武之地，最終只能靠炒概念融資，或黯然消亡。

但實際上，需求始終存在，技術應該教會場景如何融合。對此，唐琦松先生深有所感。

在所有領域中，金融、運營商行業對合規和效率要求最高，也因此，對業務及服務部門的用戶體驗要求極高。而這其中有一個關鍵性工作——客戶聯絡中心可視化質檢。這也是藝賽旗進入金融行業的具有里程碑意義的時刻。

以交通銀行信用卡中心為例，一個卡中心每天接待的客戶諮詢及業務辦理數以萬計，且辦理業務多樣。可視化質檢所要做的，就是通過對客服操作行為全面捕獲，並進行合規分析。將「辦理了多少業務、分別是什麼、辦理的時長、哪些員工負責、辦理邏輯是否正確等」信息一一統計下來，不僅消耗達到很好的分析，而且對員工的所有操作行為進行了合理性規範，並通過監管分析保證相關接觸人員無法泄露信息。

UEBA上線後，通過記錄、採集業務員電腦的所有操作數據，進行分析和得出相應結論。這種效果「上線即可見得」，價值很快便體現出來。而隨著數據量和客戶的增多，產品的穩定性也在逐漸加強。」

由此可見，但凡需要大量人力且安全合規要求較高的電腦操作類工作，都可以由機器替代。當然，這只是5年前的主要需求。而其後，軟體優化和升級就不再只是產品本身了。

有需求才用AI，行為自動化機器人專家RPA應運而生

2015年開始，人工智慧在經歷了一段沉默期後突然爆發。這一次的爆發，幾乎全球同步，但無論是國際巨頭還是初創企業，在AI應用上，都尚無出類拔萃者。

2016年，AlphaGo與李世石的一場大戰，讓以深度學習為核心的AI相關技術價值得到了空前的關注和追捧。除此之外，因工業、金融、教育、通訊等傳統產業已到轉型升級關鍵節點，大數據、通信網路、計算設備等的進步也給了AI產業契機。賦能，成為了行業「新鮮詞」，而通過學習操作流程，替代人工走到真正閉環，成為了藝賽旗新的產品思路。

2017年，基於UEBA，其行為自動化機器人專家RPA開始面向B端，從人力成本和效率提升兩大方面為客戶「賦能」。

簡單來說，RPA就是讓機器看懂並學習人類的計算機操作，它的角色就相當於一個虛擬員工。旨在為企業解決業務流程自動化難題，極大地減少人為從事標準、重複、繁瑣、大批量的工作任務，是最純粹的自動化形式，可以更快速完成人類的工作。藝賽旗RPA以其輕量、高效、快速的特質跨出了"機器做事"的階段，步入"代替人做事"的新領域。

由於前端客服人員需要考慮時效考核等因素，在遇到較為複雜或者耗費時間較長的業務時，訂單就會被發送至「甩單中心」，由後端服務人員接手完成。也因此，因後端直接面向客戶，運營商壓力倍增。但在AI的加持下，「甩單中心」就能成為真正的「後盾」。在完全學會人類操作員的操作邏輯和方式後，一個「機器人」可替代的人工可達3-5個，在準確率、速度有所保障的情況下，效率便得以最大化。

「這就是市場需求驅動所帶來的AI賦能，而不是為了AI而機器智能。」除此之外，再如保險、證券等行業，流程化操作工作非常多，且複雜性不高，RPA均能替代。

「一個金融工作者的年薪可能在10-20萬，而一個可以替代數個人工的『機器人』一年的服務費卻只要幾萬，人力成本的節省效果是立竿見影的。」

傳統AI企業都是AI先行，商業再落地，藝賽旗卻走出了一條打破傳統的路，由於藝賽旗前期在軟體產品上有著大量積累，藝賽旗成功實現了：產品商業落地在先，AI賦能在後的新模式。

在普惠金融及AI賦能金融等趨勢下，藝賽旗RPA已在金融領域全面開花，典型行業包括銀行、保險、證券等，除了金融行業之外在通信運營領域也獲得大量成功案例。

對於AI技術與RPA的結合，藝賽旗已提前做了大量預研工作，在AI賦能RPA產品方面做到了提前布局、長久布局，特別是在機器學習、行為學習演算法等方面已進行產品功能迭代，相信很快就能在產品中體驗到AI賦能的魅力。

唐琦松先生透露，公司正積極與南京大學人工智慧學院溝通合作，並有意向通過落戶在南京「智谷」的藝賽旗智能研究中心開展產學研合作。同時，藝賽旗已與京東開展了廣泛的合作，京東AI的OCR技術，已經成功運用在藝賽旗iS-RPA中，今後雙方將開展人臉識別、語音交互、數據安全等諸多領域合作。

藝賽旗不僅僅通過自身的研發創新，還將結合各方科研優勢及先進技術，來提升產品智能性和適用廣泛性，未來藝賽旗將不斷提升技術門檻，並不斷的開拓RPA的適用領域。

為更好的布局AI賦能RPA、加大研發投入和資金儲備量，藝賽旗目前已開啟新一輪融資。

在「AI賦能」上，藝賽旗顯然已做好準備迎接挑戰。而在即將到來的9月6日 「2018中國人工智慧峰會（CAIS2018）」上，唐琦松先生也將親臨現場，和與會嘉賓一起，探討產業未來發展。

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