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Z-Brain标注平台AI能力工厂
标注平台是章鱼Z-Brain云脑重要组成部分，支持业务数据标注和模型校验，为算法平台提供的数据，并对模型进行人工评测校验，有效提高模型质量。支持非结构化文本的多种标注方式，如分类、特征、实体、知识图谱等。智能预标注提效，任务管理和报表呈现，有效把控标注进度和质量。
1、简单易用，使用流程和操作简单，面向业务人员设计
2、智能，具备智能预标注能力，标注越多提效越明显
3、质量可控，歧义识别或管理审核方式，标注过程和质量把控
4、安全可靠，支持私有化部署，数据不出网、安全可靠
多任务数据分离
1、以任务纬度进行标注数据管理；
2、不同类型任务并行；
3、结果和数据分离。
标注简便易上手
1、多种标注方式操作简便；
2、无使用门槛；
3、业务人员可快速上手。
数据统计即时把控
1、标注任务进度数据可视化；
2、过程和结果，直观可见。
多类型支持场景广
1、丰富标注类型支持不同智能模型的数据需求；
2、如分类、特征、知识图谱等；
特色亮点
支持独立部署
部署与客户环境，数据安全不出网
云脑无缝衔接
数据不落地，一站式数据标注和模型构建
任务数据隔离
多任务并行无干扰，又可靠
权限设置灵活
支持组织结构自定义，满足不同权限场景
相关新闻：RPA是什么？AI与RPA结合的意义是什么？ |实在智能
2010年之后，随着“互联网”和“智能”被提上发展议程，RPA技术在各个行业实现了快速增长，尤其是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。RPA的实施大大降低了人工成本，提高了生产率，减少了错误。
随着中国的人口红利逐渐消失，加速进入老龄化社会，劳动力短缺正在出现。劳动力成本的增加给企业带来了巨大的财务负担。
互联网技术的飞速发展，原有的系统已经不能满足需求，迫切需要扩展其业务能力，人工智能技术正逐步从试验阶段走向市场。RPA会经历四个发展阶段。前三代RPA不涉及决策内容，而只是帮助人们执行预定义的流程。在初始化和运行过程中，需要人员参与监控，以确保实施的准确性。
然而，随着人工智能技术的日益成熟，便产生了第四代RPA发展阶段——AI+RPA。人工智能/AI与RPA有效结合，在复杂场景中做出智能决策。其功能更加完善，应用场景更加广泛，应用范围更加广泛，机器人更加智能化。我们将详细研究这四个开发阶段。
RPA1.0，可以理解为辅助劳动。没有人工干预，整个工作过程不能自动进行。
RPA2.0，可以完全按照预定的指令和规则以的效率完成这些任务，无需人工干预。
RPA3.0，可以理解为增强智能RPA。可以简单地集成感知技术，尝试部分获取相关的外部知识，自动化处理目标文档中的非结构化数据，例如发票信息（图像）和来自客户的邮件（文字）。
RPA4.0，即通过感知技术(语音、人机交互、视觉)、认知技术(智能决策)、RPA技术的结合，创造出一个能够模拟人类做出商业决策和处理业务的智能辅助机器人。
RPA和AI结合后有非常广泛的应用。
一方面，他们可以处理简单和重复的任务，如发布电子邮件，Excel计算和文件排序。此外，它还可以完成身份信息的智能验证、文本字符识别的智能分析、客户服务场景的辅助决策和自动推荐等复杂的决策任务。
智能辅助机器人可以学习人类的业务处理经验(数据)，在复杂的业务场景中达到接近或超过人类的决策精度，打破了传统的RPA技术只能按照特定规则处理业务的局限，实现了对业务场景的深度覆盖。
简而言之，人工智能/AI和RPA的关系就像“大脑指令”和“手脚操作”的关系。其特点是：RPA倾向于重复执行命令，人工智能倾向于发出命令；机器人可以自动完成简单的工作，并为人工智能提供大数据。人工智能可以根据RPA提供的数据模拟和改进这一过程。RPA是以过程为中心的，人工智能是以数据为中心的。人工智能结合了机器学习和深度学习，具有很强的自主学习能力。其OCR、NLP、语音识别等技术让RPA拥有认知能力，并能通过大数据不断纠正自己的行为，从而具有智能决策和智能操作能力。
未来，随着RPA技术的不断发展和以及AI的不断落地，双方的融合将会越来越快、越来越深，从而演变成这个行业的大趋势。
杭州实在智能科技有限公司是一家人工智能创业公司，聚焦大规模复杂问题的智能决策领域，通过AI+RPA技术打造广泛应用于运营商、电商等行业的“智能助理机器人”，助力政府和企业激增保存、降本增效，从“劳动密集型”向“AI密集型”转型，推动生产模式与业务流程实现颠覆式创新升级。
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