从人工智能的角度看RPA垂直领域的潜力

人工智能领域三件轰动的事情：

1、2015年图像识别错误率降至3.57%，低于人类的误识率5.1%；

2、2016年微软做的语音识别，其词错率5.9%，和专业速记员水平一样；

3：Alphago打败韩国围棋选手李世石；

但是奇迹并不会持续发生，因为人工智能底层还没有大的突破，必须满足以下5个条件：

第一个是必须具备充足的数据，充足不仅仅是说数量大，还要多样性，不能残缺等。

第二个是确定性。

第三个是最重要的，需要完全的信息，围棋就是完全信息博弈，牌类是不完全信息博弈，围棋虽然复杂，但本质上只需要计算速度快，不要靠什么智能，可是在日常生活中，我们所有的决策都是在不完全信息下做的。

第四个是静态，包括按确定性的规律演化，就是可预测性问题，在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条；实际上它既不满足确定性，也不满足完全信息。

第五个就是特定领域，如果领域太宽他做不了。单任务，即下棋的人工智能软件就是下棋，做不了别的。

所以，我们当下还必须务实求真，RPA这两年比较火，但是大部分都是浅度应用，很多融资的也是一样，没有深入场景，将来还会一地鸡毛，看好垂直领域，比如：实在智能RPA在财务垂直领域的经验积累通过专家赋能性的应用，可以达到业界高深应用水平，一些大集团财务共享中心垂直场景化的应用能现实落地；实在智能在电商领域、证券银行，都有一定的垂直应用效果。

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