文丨智能相对论
作者丨陈选滨
在企业的数字化发展进程上，数字员工市场持续升温。
在10月26日召开的科大讯飞企业数字化高峰论坛上，科大讯飞重点发布了讯飞企业自动化平台，面向企业数字化转型打造数字员工解决方案，再度引发市场对于数字员工的关注。
无独有偶，在距离此前不久的2021服贸会上，华为也刚刚宣布与普华永道携手，在SaaS服务、财务共享以及产业云领域展开深度合作，打造更优质的“RPA+AI”（数字员工+人工智能）解决方案赋能行业。
由此可见，国内两大科技巨头在下半年相继入场，数字员工的应用势必要掀起一波浪潮，席卷各行各业。事实上，根据《IDC Future Scape: 全球人工智能市场2021预测》报告，“到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化(RPA)提供支持的‘数字员工’实现自动化或增强。”
也就意味着，在企业的生产经营上，数字员工将会承担起相当大的一部分工作，并成为支撑企业发展的关键要素。这似乎已经成为市场与行业的共识，但这样的应用真的能撑得起企业发展的未来吗？
技术融合之下的“数字员工”
若要回答这个问题，我们首先得明白什么是数字员工？其背后的支撑技术又什么？
正如上文引用的IDC报告所述，数字员工即是一个由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）等技术所提供支持的创新应用。
在科大讯飞的数字员工解决方案上，数字员工则被定义为以AI+RPA为代表的超级自动化技术。而在具体的应用上，科大讯飞的数字员工实际上也融合了AI中台、RPA中台之外的数据中台，依托数据流动来进一步打通业务场景，提升数字员工的产业服务能力。
在这里，不管是从IDC的概念定义还是科大讯飞的实践应用来理解，数字员工的核心是可以明确的——其本质更像是RPA技术在融合AI能力之后的一次应用进阶。
那么，这种进阶应用与过去我们常常听到的语音助手、虚拟人有什么区别呢？为什么数字员工会如此受到市场与行业的重视？
对此，我们可以简单从两个层面来梳理三者之间存在的差异性。
一是技术应用的复杂程度不同。语音助手更多是以语音技术为代表的单点AI技术应用；虚拟人则是以多模态技术为代表的复杂技术应用，其中的多模态技术就可能涉及图像、文本、视频、语音等多项技术融合；数字员工即是以AI+RPA+数据+机器人等多重技术的深入融合应用。
二是服务场景的不同。语音助手一般内嵌于手机、电视、机器人、汽车等终端设备上，更多应用于人机交互场景；虚拟人大多作为虚拟服务者来为行业客户提供浅层服务；数字员工则更深入到行业领域内，协同企业员工共同生产办公，甚至还会承担起部分员工工作。
总之，源于技术架构以及应用导向的不同，相对于语音助手、虚拟人，数字员工能更深刻地去理解企业场景需求，如办公、招聘、排产、财务等，以更加自主的意识和更智能的服务协同员工进行工作。
AI进阶，企业数字化面临三大赛点
数字员工面向企业数字化转型，其所能带来的产业价值也是更为显著的。在科大讯飞的预期里，未来每一位企业员工至少配备多个数字员工，以人机耦合提升个人工作价值，驱动企业新增长。
因此，在这种趋势下，数字员工或将进一步打开企业数字化转型的发展格局，迎来三重变化。
其一，更明确的技术方向：场景服务
首先，对于数字化转型服务商而言，数字员工的应用以及未来的规模化发展即意味着以AI、RPA为代表的技术已经深入到生产场景中提供深度服务。这样的创新应用一旦获得市场认可，便能进一步加速推动技术的落地实践，而场景服务将成为未来技术发展的一个明确指向。
以财务领域来说，就资金对账这件事，人工往往需要逐笔对比收支凭证和银行流水明细，整个流程处理下来非常繁琐，企业财务部门每月都需要投入大量员工去处理资金对账数据。对此，科大讯飞重点打造了面向财务领域的数字员工“财务助手”，有针对性地利用新技术来予以解决。
具体来看，财务助手有了RPA技术加持，便能自动登录企业银行并下载相应的银行流水信息，然后再通过AI技术对收支凭证和银行流水进行智能分析比对，有效提高了资金对账的效率，并进一步实现了资金对账流程的自动化、标准化。
由此可见，随着数字员工的落地应用，技术将在更加明确的场景导向下创新发展，为更多的企业业务提供高效服务。
其二，更灵活的用工模式：人机耦合
其次，对于企业而言，数字员工的有效应用将能提供一种更为灵活的用工模式，即人+机器人协同办公。简单来说，一些重复性的、标准化的工作就完全可以交予数字员工来解决，企业员工从事更具创新价值的工作，使得企业的人力资源能尽可能的发挥出最大化成效。
今天，科大讯飞的数字员工已经可以在招聘、财务、办公、排产等专业领域协同企业员工高效完成企业业务。以合同审查来说，过去纯靠人工审核，每10份合同大约需要花费3小时，而在数字员工支持的人机协同下，只需要花费1.5小时，效率提升了一倍。又比方说，文档翻译，每一万字大致需要人工翻译4小时，而人机协同只需要24分钟，效率提升9倍。
可以预想，随着越来越多的业务在数字员工的应用下实现流程自动化、标准化，那么企业员工就能进一步从重复性劳动中解放出来，转向更具创造力的岗位。届时，企业的用工模式也将被进一步颠覆。
其三，更全面的转型驱动：全员参与
最后，对于整体产业而言，数字员工的出现不仅仅是带来应用上的价值，还有对未来企业数字化的全面推动。基于数字员工的应用，我们可以看到以AI+RPA为代表的数字技术将深入企业办公、产业生产的各个模块，深度链接企业员工、生产设备以及业务流程。
以科大讯飞最新发布的讯飞企业数字化平台来看，其服务范围便覆盖多重办公场景以及整条产业链，包括生产、人力、营销、采购、仓储、物流等多个模块，使得每个员工都能基于自身业务等开展深度参与到企业数字化转型到变革之中。
同时，科大讯飞也将基于该平台打造一个全新生态，一方面联合生态伙伴为企业定制化开发数字员工，另一方面则为企业提供工具及方法论，让企业自主地开发个性化专属数字员工，多层次满足企业到业务需求。
如今，这样的生态理念正在不断链接现有200多万人工智能开发者、上千万业务专家以及上亿企业员工，在科大讯飞的AI开发者生态下，持续的创造更有价值、更符合业务场景的新应用。而科大讯飞也不断地开放最新的人工智能技术，包括AI+RPA引擎在内，降低企业数字化转型的门槛，全面助力数字经济时代的到来。
因此，不难发现，在这样的趋势下，数字员工将为企业数字化提供一个显著机遇，促使更多的员工、更多的企业都能参与到其中，不再因为自身的技术水平不够而游离在企业数字化转型的边缘。
“数字员工”，价值几何？
数字员工的价值持续释放，越来越多的企业也相继投身于数字员工的方案打造与应用，比如科大讯飞、华为、阿里等数字服务商，他们既是数字员工解决方案的建设者，也是数字员工的应用者。
随着巨头的带动，数字员工市场蓬勃发展。根据相关数据显示，2021年1-7月中国有17起RPA融资事件，RPA的复合增长率为64%，整体市场呈现出良好的态势。
然而，尽管如此，但是数字员工的产业价值似乎并没有完全明确。一方面，根据业内从业者的观点，数字员工的“雇佣”过程并不简单。对于大多数企业来说，从应用RPA技术到训练出自己的数字员工再到真正产生业务价值，仍是一个耗时费力且不确定性高的过程。
另一方面，当前大部分数字员工解决的还是一些重复性较高的标准化工作，对于行业内或办公场景中专业性较强的问题很难去解决，依旧需要专家通过人工操作的方式去弥补应用能力上的不足。
那么，如何更好的激发数字员工的产业价值，便成了当前一众数字化服务商致力于去解决的方向。
值得一提的是，在今年的全球1024开发者节上，科大讯飞正在尝试以AI生态共建共享理念来解决这一问题，比如面向生态合作伙伴提供科大讯飞已经打磨成熟的AI能力，从而减少企业训练AI模型的成本，更有效地激活数字技术的应用价值。同时，依托科大讯飞成熟的AI能力，数字员工也能得以更快的速度成长为行业专家，其办公助手、财务助手、招聘助手以及排产助手都已经在相关领域承担起相当的一部分工作，走向成熟。
也就是说，在当今的技术融合趋势下，特别是AI技术的赋能，数字员工的未来潜力已经初见端倪。但是，数字员工若要发挥更大的产业促进作用，《智能相对论》认为还需要解决另外一个关键问题，即工作的自主意识。
当前的数字员工更多是被动地执行企业员工的请求，欠缺主动学习、工作的意识。未来，企业如果想要依托数字员工实现更深度的人机耦合，那数字员工就必须要具备更自主、更智能的意识，在执行层面能主动地推进工作进程。
那么，这样预期是否可行？
如果当前就要求数字员工像人一样主动去工作，显然是不可能的。但是，从今天AI技术的应用中，我们依旧可以看到这样的趋势——基于科大讯飞的AI能力加持，数字员工已经实现更自主的工作协同，比如在文档翻译上，RPA会自动下载并读取翻译文件，利用AI智能自动翻译并输出翻译文档。
如今，科大讯飞在人工智能的技术层面通过源头技术的突破和多技术的融合正在实现系统性创新，为技术创新应用提供了一个愈发强大的基础底座。可以预想，有了系统性创新的技术底座支持，未来的数字员工也将拥有更积极的自主学习意识和更强大的协同办公能力，进而发挥出更大的产业价值。
结语
事实上，企业的数字化转型也是一个不断创新寻求新业态、新价值的过程。数字员工之所以火热，一方面是AI、RPA等技术的突破与应用，另一方面也有企业创新的需求和驱动。当前，企业越来越讲究创新引领，需要企业员工不断地从重复性劳动中解放出来，转向更具创新价值的工作和岗位。
因此，在这个趋势下，企业的用工逻辑与价值导向必然会产生巨大的改变，间接推动数字员工的规模化应用，使其成为未来企业生产经营的重要力量。当前，谁能率先抓住、占据数字员工这一新应用，谁或许就能在数字经济时代把握住发展的未来。
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