在不同网站获取文档/图片并转换数据信息的技术一直都是让各公司头疼的事情，因为精准的数据不仅需要OCR中文识别的准确度，和OCR识别后的自然语言（NLP）处理，还可能需要各部分逻辑校验以纠正脏数据。但除此之外，还有数据时效性的问题，是各技术公司久久未能解决的问题。

经历了一年半的研究，我司打造出一款数据获取的流水线，包括文件获取、文件处理、质检入库、数据建模四大流程，以及多种人工智能算法以达到数据准确的目的。

这套流水线可以应用的行业特别广，可以包含零售业、保险业、银行业、证券业等等。

零售业

零售业一直是增长最快的行业之一，同时也是涉及交易流程步骤最多的行业之一。伴随业务量的增长，零售企业的压力比以往任何时候都大。智能的RPA流水线可以讲企业所产生的数据收集管理，集成生产数据、供应链数据、销售数据、营销数据等等并进行数据挖掘与分析，进行销售预测，调整公司销售战略。有了RPA数据流水线，零售企业可以大刀阔斧进行改革。当然，ERP、CRM等系统的作用并不会因此受损。

银行业

银行倾向于把大量的IT开发和维护工作转移给外包服务提供商，可一旦涉及到核心业务流程就会采取相当谨慎的态度。对于银行来说，保护隐私和合规要求划定了严格的框架，即便为了生存采取的举措，也必须在框架的范围之内。考虑到银行工作流程中设置了各种规定规则，数字化生产力将能够快速适应原本手工完成的任务。在这个过程中，RPA会将错误和泄密的风险降到最低。对于银行冗杂庞大的系统来说，每一个环节的优化经过逐级叠加将会带来质的飞跃，RPA将为整个机构注入新的生命力。

证券业

证券业每天都会处理各官方平台发布的各种文档或图片信息，数据量繁重又容易出错，但工作难度又不是太高。所以一般经常会交给公司实习生做这项工作，但是难免数据的时效性跟不上，正确率不能达标。此外，不同期数的数据获取是有严密的逻辑，在纯人工获取的基础上，还要考虑文档披露是否正确，是否符合逻辑，这就可能需要查找多个文章去对比分析。所以RPA是解决证券业数据获取的最好选择。

就目前各个行业的应用而言，RPA演变成一种新的外包形式，可以让你付出更少的成本，获得更高价值。这种价值并不仅仅表现在节约成本上，更是一种管理模式的升级，企业文化的重建。以往工作流程的规范化是以人力的机械化为代价，而RPA作为数字员工，将以自动化智能化的超强执行力，成为人类的左膀右臂。

实在智能RPA主数据获取，你的数据没烦恼