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HR领导者必须掌握的十大AI术语
人工智能正在改变全球企业环境。为确保贵公司领先于这一变革，您需要掌握这十个关键的AI术语。
人工智能（AI）正逐步融入我们的日常生活和工作之中。对于企业而言，要想在新的工作环境中保持竞争力，了解AI及其价值至关重要。因此，我们汇编了每位商业领袖都应该了解的十个AI术语。
在我们的《AI智商：企业中的人工智能见解》报告中，我们调查了1000名高级决策者关于人工智能和机器学习（ML）。调查结果显示，有81%的领导者认为，保持企业竞争力需要运用AI。然而，有74%的领导者表示，他们的组织缺乏全面部署AI和ML的能力。
为了弥补这一技能差距，企业需要在各个业务领域内应用AI。在财务领域，AI能够消除低效，将原本需要数月或数周的工作缩短至数小时或数分钟。在信息技术方面，AI及其促进的自动化使得现代化IT生态系统的优化变得更加高效。对于人力资源领域来说，随着基于技能的经济不断演进，赋予HR专业人员AI和ML的知识变得尤为重要。
为了实现公司范围内成功且负责任的部署，各级商业领导者，从首席执行官到团队经理，都必须确保他们充分理解AI。那些对AI采用缓慢的组织不仅会失去竞争优势，而且会完全落伍。明天的AI思想领袖将是那些从今天起就开始掌握基础知识的人们。
有81%的领导者认为，AI对于保持其业务的竞争力是必需的。
必备的AI术语表
AI术语通常可能涉及广泛的技术内容，从决策树到强化学习等。在下面的AI术语表中，我们集中讲解了一些基本术语。
此外，我们还解释了每个术语在组织层面的重要性。考虑到AI应用的广泛性，很容易忽视其对业务潜在利益的影响。因此，我们着重强调AI对于现代商业环境中公司成功的关键作用。
1. 人工智能（AI）
人工智能指的是机器执行通常需要人类智能的任务的能力。AI通过分析和学习数据、识别模式、做出预测来增强智能决策制定和提高人类生产力，其处理速度和规模远大于人类。
为什么重要： 2022年的一项调查显示，92%的大公司报告称他们从AI投资中获得了回报，这一比例自2017年的48%大幅上升，这标志着AI所代表的商业价值正迅速增长。
2. 机器学习（ML）
机器学习是AI的一个分支，使机器能够通过重复学习来获得知识。依赖于数据和自我修改的方法，机器学习算法能够识别模式并进行预测，其模型不断自我完善，以提高模式识别和预测分析的能力。
为什么重要： 由ML生成的自动预测让商业领导者能够专注于战略决策，保留关键时刻人的参与。坚持手动过程的公司可能会浪费本可以更有效地使用在其他项目上的员工时间。
3. 负责任的AI
负责任的AI强调AI的部署者需要确保AI系统的开发和应用是符合道德的。对于AI和ML来说，建立和预期信任是必要的。这是为什么Workday致力于AI的道德、透明和负责任的使用。"可信赖的AI"也是相似的概念，由国家标准与技术研究院（NIST）定义为"有效可靠、安全、弹性、可问责、透明、可解释、增强隐私、公平且有效管理有害偏见"。
为什么重要： 我们的《AI智商》报告指出，仅有29%的高级商业领袖非常确信AI和ML目前被以道德方式应用。因此，决策者必须优先考虑与那些致力于道德和负责任使用AI的公司合作。
4. 深度学习（DL）
深度学习是机器学习的子集，通常用于建模数据集内的复杂模式和关系。深度学习通过多层处理分析大量信息，类似于我们大脑中的神经网络结构，尤其在计算机视觉领域发挥重要作用，使机器能够解码视觉图像。
为什么重要： 对于大型企业来说，快速处理海量数据的能力至关重要。在Workday，我们在财务等多个功能中应用深度学习，例如在处理报销单和发票时，通过深度学习识别数据点，并将其映射到数据库中的相应字段，极大提高了效率。
5. 自然语言处理（NLP）
自然语言处理让机器能够理解、解释和生成人类语言。它广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析和问答系统。NLP还包含两个子领域：自然语言理解（NLU），侧重于理解人类语言的意图和含义；自然语言生成（NLG），侧重于将结构化数据转换成人类风格的文本。
为什么重要： 随着工作节奏加快，准确捕捉员工情绪变得越来越重要。NLP技术使各级业务领导能够高效地分析大量文本数据，提取出相关的员工反馈，以指导关键决策。
6. 算法
算法是一个为解决特定问题或执行特定任务而编写的计算机程序。它包含了一系列在满足某些条件时自动执行的指令。无论是在AI、ML模型还是计算机科学的其他领域，算法都是其核心和基础。
为什么重要： 在21世纪，几乎所有重大的技术进步背后都离不开算法。随着工作世界越来越依赖数据，编写得当的算法是成功的关键因素。
7. 生成式AI
生成式AI是一种能够创造新内容的AI系统，如数据、图像、音乐或文本。这种内容通常是根据用户的简单提示产生的。生成式AI变得极为流行，其中包括：
ChatGPT：一个能够生成连贯、逼真的类人语言的语言处理聊天机器人。
Stable Diffusion：一个根据文本描述生成详细图像的文本到图像工具。
Amper Music：一个根据用户选择的风格和情绪生成音乐的AI音乐平台。
为什么重要： 尽管生成式AI最常见的示例是面向消费者的，但其在商业中的应用潜力巨大。结合人类的输入，生成式AI可以帮助创建招聘信、职位描述，提供预算决策支持等。
8. 大语言模型（LLM）
大语言模型是生成式AI背后的核心技术。这些模型在大量的非标注文本上进行训练，拥有数十亿个参数，可用于多种机器学习任务，如搜索意图识别、话题分类、内容摘要以及基于现有数据生成语义相似的短语。
为什么重要： 随着时间的推移，企业需要处理的数据量不断增加。LLM不仅加快了数据处理和分析的速度，还能帮助用户实时产生有用的洞察。
9. 光学字符识别（OCR）
光学字符识别是一种图像识别技术，用于扫描图像或文档以识别里面的文本和数字字符，并将这些信息转换为机器可读的文本格式。执行图像识别的系统大多采用了深度学习技术，包括Workday的系统。
为什么重要： OCR的商业应用范围极广，可大幅减少各种业务功能中不必要的手工工作量。每张发票、报销单和文档都可以实时扫描和处理，让员工有更多时间专注于更重要的任务。
10. 神经网络
神经网络是一种复杂的计算机系统，模仿人类大脑中神经元的连接和交互方式。也称为人工神经网络，它属于机器学习的一种形式，能够很好地适应变化，通过模拟人脑的数据处理方式进行学习和模式识别。
为什么重要： 适应性是未来工作环境的关键。神经网络能够发现有价值的数据见解，并随着时间的推移不断学习和进化。采用能与您的公司共同成长的AI技术，将在长远来看带来重大的好处。
AI与未来工作的融合
得益于AI的进步，未来的工作方式已经成为现实。全球职场正在以前所未有的速度演变，企业必须立即做出正确的决策，以防范未来的变化。AI和ML的核心集成将成为成功与否的关键分水岭。
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2019年回款增长四倍，「来也科技」完成C轮4200万美元融资
人工智能企业来也科技宣布完成C轮4200万美元融资。本轮融资由光速全球基金和光速中国成长基金联合领投，凯辉创新基金、双湖资本继续跟投。来也科技表示，公司目前也是国内RPA+AI赛道融资额最高的公司。根据公开信息，来也科技于2019年6月宣布与RPA公司奥森科技合并，当时“新来也”宣布完成了B+轮3500万美元融资。在此之前，公司曾于2015年宣布获得400万美元天使轮融资，于2016年底宣布底完成数千万人民币A轮融资，于2017年底宣布完成千万美元B轮融资。
来也科技董事长兼CEO汪冠春表示，此轮融资仍将用于招募行业内优秀人才，包括销售和市场，RPA+AI技术研发和解决方案人员，夯实来也科技的商务与技术能力。事实上，来也科技在与奥森科技合并后的半年内，搭建了上百人的政企商务团队，以及近300人的RPA+AI解决方案、项目交付和产品研发团队。
值得一提的是，近期，前竹间智能CTO翁嘉颀（Phantom）加入来也科技担任副总裁，整体负责解决方案和项目交付。
合并后的来也科技被认为是“国内最接近UiPath的公司”。估值70亿美元的美国独角兽UiPath也是这条赛道上最具代表性的公司。
受国内需求显现、国外融资热度增加等因素影响，RPA是2019年创投圈的小风口，RPA+AI也被认为是RPA行业的发展趋势，这也是 RPA 迈向能够更大范围替代（或辅助）人类员工的关键一步。一方面，AI 中的 OCR、NLP 等技术能够赋予 RPA 机器人识别图像、语义分析等能力，因此机器人能够处理如纸质发票、抓取合适字段等复杂工作 ，拓展了 RPA 的应用维度；另一方面，由于 RPA 非常贴近业务，为 AI 打开了可观的商业落地前景。
正是因此，从NLP起家的来也科技与做RPA数年的奥森科技合并，备受关注。在来也科技与奥森科技合并后，公司的业务进展也一直受到行业关注。
来也科技表示，公司研发实施的RPA流程中，已包含文字识别（OCR）、自然语言处理（NLP）、对话机器人（Chatbot）、计算机视觉（CV）等多种AI能力，可实现更高复杂度、更高价值的流程自动化，在交付给客户的RPA机器人中，使用AI能力的占比达到35%。
来也科技从去年下半年开始就在积极拓展渠道。公司表示，已与神州数码、航信企服等达成合作，共计新增了200多家合作伙伴，目前公司的渠道销售网络已覆盖全国，已获得数十家世界500强、中国500强和政府机构客户，主要应用在以财税、人事、客服和营销为代表的办公场景中；此外大型政企客户已实施RPA并有扩展AI意向的占比75%以上。
目前公司的客单价从十万元到数百万元不等，主要取决于客户部署机器人的数量。2019年全年公司回款相比于2018年有四倍的增长；公司计划在2020年成为国内客户最多、部署机器人数量最多的RPA+AI公司。
生态建设也是RPA公司的重要工作之一。来也科技联席CEO兼总裁李玮表示，公司已在全国拥有超过200家合作伙伴，20多万社区注册用户。
此外，值得一提的是，此次疫情期间，来也科技也免费为政府机构提供RPA+AI软件机器人产品和服务。此次融资发布后，来也科技承诺未来每年公司会把年利润的1%捐给政务、医疗、教育和研究相关的公益项目回馈社会。
国外的RPA企业发展较早，已成长到较大市场规模。据Zinnov报告显示，2019年全球企业在RPA上花费超过23亿美元，并且全球超过38%的企业准备或者尝试RPA机器人；在业务流程外包服务市场方面，RPA市场份额已超过90％。
目前，国际上RPA赛道典型代表公司包括：估值70亿美元的美国独角兽UiPath、估值26亿美元的美国独角兽Automation Anywhere、市值16亿英镑左右的英国上市公司Blueprism等。受国外资本市场热度、国内RPA行业实际订单增速影响，RPA概念、产品、公司也受到资本市场青睐，也出现了弘玑Cyclone、云扩科技等关注度高的创业公司，其中弘玑Cyclone获DCM、源码千万美元A轮融资；云扩科技获得了金沙江创投、明势资本投资的千万美元A轮融资，获得了红杉资本中国基金数千万元A+轮融资。
参与此次融资的投资方多为公司老股东及与其关系密切的投资人，均表示了对‘RPA+AI’行业或者公司团队的认可。
其中，光速中国创始合伙人宓群认为，来也科技的管理团队在RPA和AI领域有很深的积累，打造了全行业唯一的‘RPA+AI’开放平台和最大的开发者社区。凯辉基金管理合伙人段兰春则认为，来也科技作为中国RPA+AI行业的代表，与国际同类产品竞争时表现出专业能力与影响力，比如近期来也科技短时间内上线如疫情管理流程自动化软件机器人平台、社区健康问候机器人等应用，是背后多年扎实的技术积累的体现。双湖资本CEO张艳则认可RPA+AI在传统行业数字化转型中的重要价值，认为来也产品可以提高人效，帮助企业节省成本，让企业可将人力投入到高价值业务中去。
作者：36氪
来源：sohu
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拍发票：OCR＋文字识别，能否改变“发票”报销现状？
来源：猎云网（文/马凤仪） 有关数据显示，在中国，每年会开具2000亿张纸币发票，约合纸张12万吨，大约是86万棵成年树木。如果一单发票的成本需要1.6元，唯品会每年打印发票约合人民币两千多万，京东则每年花费将近两个亿。 腾讯CEO马化腾曾在香港大学做演讲时说：“举个例子，税务和发票，这个就是痛点啊，你要住酒店，要开个发票，证明，回去报销。能不能用微信扫一下，你都不用打印，电子发票都在云端，从我的卡里扣完钱，然后两分钟之后钱又打回到我的卡里。我也不用搞什么假发票…..。”可见发票报销对整个社会来说，痛点十足。 目前发票报销对于企业、个人、以及税务机构分别有以下痛点：1、就上班族个人而言，纸质发票不易保存管理、报销周期长、假票报销风险大等；2、就企业而言，一方面报销真实性缺乏把控，审计存在风险，另一方面报销环节时间人力成本高且效率低；3、就国家税务机构而言，偷税漏税现象难以监控。 拍发票，一个立足于OCR图像自动识别，针对中小企业报销，通过移动手机端OCR自动识别减少用户手动输入及人工干预，确保发票电子档的严谨性；植入发票真伪验证环节，避免个人及企业收到假票风险；移动手机端发票分组、排序、批量操作，有效管理发票电子档；企业用户组织架构导入，快速建立报销关系；WEB个人端意见提交报销，WEB企业端快速核对报销发票，协助报销真实性把控，提高报销效率。目前，拍发票已经申请四项专利：1、一种发票字条自动定位的方法及装置；2、一种发票字条语义信息的识别方法及装置；3、一种发票公章过滤的方法及装置；4、一种发票字条自动识别录入的的方法及装置。 笔者亲自下载体验了拍发票App,虽然在数字识别上还有些缓慢和不足，需要手动键入，但笔者依然对此抱有期待，相信，技术的问题迟早会被解决，发票识别的速度也会越来越快。 来自广州的创始人陈健庆也告诉记者，发票识别系统还在开发研究中，他们也还在探索研究中，从最初发票识别需要5分钟到目前只需要5—10秒，速度不断在提高，流程也不断在优化。目前他们不仅需要资本的支持，更需要技术人才的支持。他们希望有更多的人加入，来尽快去解决一些技术问题。 拍发票技术团队在PHP开发、Android、IOS研发、三维仿真开发、管线管理、H5游戏开发等有丰富经验，同时具有百亿级数据集过滤、具有亿级系统开发及PV的系统架构经验等。运营团队大多来自华为、UC，有较强的微博、微信运营经验。创始人陈健庆，在二维码及OCR研究方面有独到之处，负责多个成功的产品项目，包含二维码电子券（彩码）、彩印客户端、网游平台等。 陈健庆告诉笔者，他对于拍发票的盈利模式一直持保守态度，他并不想拿“拍发票”挣多少钱，只希望可以为社会做些有价值的东西。 据悉，拍发票已经启动Pre-A轮融资计划。
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