眼下，很多公司都开始应用AI人工智能和RPA机器人流程自动化技术，处理大量机械的、重复的工作，将非结构的商业信息，加工成结构化的销售线索，帮助企业扩大营收，增加利润，“开源节流”。

深耕行业，RPA+AI货运代理行业案例

眼下，RPA+AI正在深耕行业，通过OCR图像识别和NLP自然语言处理等AI技术，为不同行业快速定制RPA机器人自动化解决方案，提供既能思考、又不知疲倦的“数字员工”，并贯通到客户业务的各个环节，提升企业运营效率，实现“开源”。

以货运代理行业为例。货运代理行业是典型的劳动密集型行业，货量越大，人工成本越高。

货运代理行业的痛点：

1、单证类型繁多、业务门槛高。一单货物平均要涉及到20多个贸易参与方，40多种单据，另外大概还有400多个单证的拷贝，这个单据非常繁杂。

2、人工处理效率和正确率难以保证。时至今日，部分企业仍然依靠电子邮件、传真甚至个人交接来传送货运文件，文件的处理和校验十分耗时且容易出错。当托运人向货运代理商询价时，等待时间长达上百小时，很难做到实时跟踪货运订单。

为了实现降本增效，国际货代行业迫切需要RPA+AI技术来完成大量的机械的、重复性的文字录入、编辑和校对工作。

RPA+AI的自动化识别原理

如何才能把这么多千差万别的单据，有效地用RPA+AI的技术将其自动识别？原理有三：

1、单据结构化。应用AI技术处理质量不高且数量多的单据，通关业务所需要的所有单据都自动结构化，无论是图片还是文本。

2、自动抽取核心字段。AI技术负责把过去传统需要人工输入、校验、合规的工作完成。

3、构建数据中台。针对这些数据，需要训练一些模型，包括抽取模型、校验模型、纠错模型、增强模型等。UiBot Store

无论是用AI技术帮销售人员去找销售线索，还是用RPA技术帮报关人员来完成重复、机械的劳动，RPA+AI技术的初衷就是让复杂的工作变简单。

之后，RPA+AI技术将会帮助更多企业，实现从运维到运营的敏捷化转型。