当RPA遇见NLP,数字化转型之旅正当时

在后疫情时代，数字化转型依然是各大企业所面临的当务之急，如何在数字化转型中取得一定的成绩，这是每一家企业都所要考虑的问题。毫无疑问，数字化转型离不开数字化工具，接下来就让我们从RPA技术和NLP技术的角度一起探索数字化转型之路吧！

场景一、RPA智能获取政策数据

RPA“Robotic Process Automation（机器人流程自动化）”它通过模拟人的鼠标、键盘操作，代替人与业务系统进行交互，能自动完成规则明确、重复性高的业务流程，可将人类重复枯燥的基础性工作效率提高n倍，实在RPA上手简单，没有代码基础的人员也能完成相关的配置。在政策分析领域的应用上，RPA可完全胜任政策数据的采集、整理、汇编、入库等一系列操作。而且实在RPA在系统之间集成方便、软件是非侵入式、安全、高效，不会给相关网站造成安全上的隐患。

场景二、NLP智能实现数据分类

政策数据获取到之后，往往需要根据政策内容，把多源异构的数据进行统一类目的梳理，如做数据的打标或者分类，比如可以根据政策内容可以分为基本政策、政治政策、经济政策、社会政策、科技政策、文化政策、产业政策等，便于政策的检索和更有针对性的分析。

实在NLP的文本分类组件,让计算机通过预先阅读各个类目的文档并提取特征，完成有监督的学习，从而计算机能够自动的完成新政策的内容归类。

场景三、实在NLP智能扩充政策主题词

政策文献存在“主题词”结构要素，这一结构要素的词汇主要来源于国务院、科技部、教育部公文主题词表等规范性资料。如“脱贫攻坚”“一带一路”。政策文献“主题词”起初是为了满足公文归档与分类的需要，有数量稀疏、词汇老化、对政策内容的揭示性不足等现象，如国务院主题词表786个，自1988年修订一来无更新，若完全遵循国务院公文主题词表，就会遗漏很多政策文献的重要信息与变化，因而政策分析需要在原有政策文献“主题词”的基础上进行更新补充。“实在智能主题词提取模型”通过NLP（自然语言处理）技术，不仅可以统计“主题词”频次的高低，更能综合考虑词汇的独立表义性、逆文本频率、词性等因素，从而一定程序上揭示政策主题的热度与潜在关联。

除了上文介绍的RPA、NLP的应用场景之外，实在智能办公机器人产品矩阵已覆盖金融、法律、运营商、电商、文娱等众多行业的多场景智能化解决方案。通过机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、共光学字符识别（OCR）、知识图谱、智能搜索、智能推荐、文档智能审阅等自动化与人工智能技术的结合，未来，实在智能也将继续助力企业快速实现智能化升级。

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