利用RPA构建数据提取平台，获得完整且高质量的数据

早在2017年，《经济学人》发表封面文章称,数据已经取代石油成为当今世界最有价值的资源。在数字化的今天，这个概念已经深入人心。数据逐渐成为描述客观世界的一种方式。

      但这个深入人心的概念，在实务中面临两个巨大的挑战：1. 现有的系统无法获尽所有的数据，就算以API接口的方式，除了开发与维护成本，以及灵活性问题之外，更大的问题是对于不开放API接口的数据，非结构化的数据无能为力；2. 并非所有的数据都是“石油”。过时的数据不是有效的数据，没有规则的数据也不是有效的数据，只有即时有效的数据，才具有“石油”的价值。

基于以上两个问题，我们需要解决：1. 如何用更灵活的方式对接更多的系统与平台，解决系统数据传输的灵活性以及非结构化数据获取的问题 2）如何解决数据的结构化和即时性的问题。RPA虚拟机器人技术，可以有效解决这两个问题。

基于RPA的两个重要特性，构建RPA数据提取平台，来解决以上的两个问题：

松耦合/非侵入

RPA通过UI控制技术来实现对系统的操作，这个技术并不需要改变现有系统的任何结构，只要通过UI即可实现控制。所以其系统对接方式，不需要API接口即可实现。因此对于网页的操作，封闭的异构系统，就可以有效实现对接.

低代码/无代码

主要指的是RPA系统的流程配置方式。通过图形化配置方式，灵活处理各种逻辑。使得RPA对于数据可以按照规则进行即时处理、分析与判断。

整合AI

通过RPA整合图像识别，OCR，NLP人工智能算法，对于PDF文件，纸质文档等，进行数据提取，并对于数据进行结构化的处理。

根据以上这三个特性构建的RPA数据提取平台结构如下：

这里“高质量的数据”必须包含以下特点，而RPA则非常善于处理这些高质量的数据

1. 完整性：RPA可以通过所有数据载体与媒介采集数据，保证所有数据的完整性

2. 准确性：数据必须正确且准确。RPA是由规则和过程驱动的，这意味着从本质上来说，RPA被编程为精确的，因此很可能返回正确的结果。

3. 一致性：RPA是由规则驱动的，因此一旦创建了这些规则，就可以确保一致性。

4. 有效性：所有字段均正确输入且在可接受范围内。

5. 及时性：数据是最新的，可以立即使用。具有始终如一的数据更新能力。

6. 安全性：RPA对于管理的数据有加密的功能，并且通过权限控制以及日志监管严格控制对数据的访问。

      通过这个数据平台，您可以从复杂的非结构化文档（包括合同，协议和表格）中查找，提取和提供高质量的结构化数据。您的合同中是否包含显示在多个位置的任何页面上的名称，日期和义务条款？我们可以找到并提取它们。是否需要从成千上万的每日提交文件或以不同格式存储的历史声明中找到保单编号？RPA可以在提取数据时转换数据格式，甚至同时按照规则校验数据，以方便后期的数据查询和报表生成。基于RPA的数据提取平台可以从最广泛的格式集中创建最高质量的数据。因此，您可以自信而轻松地执行数字转换，自动化和分析计划。

另外，从业务数据集成角度而言，RPA具备API诸多不可比拟的特点，对比参考如下：

      通过RPA数据提取平台，企业可以实现对业务运营全范围的数据搜集与监控，做到业务全局感知。为快速准确的做出经营决策提供及时准确有效的数据。

道感科技致力于帮助企业实现业务运营自动化与智能化，迎接数字化时代的挑战，在大变局中获得压倒性的竞争能力。