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藝賽旗目前已開啟新一輪融資，強勢推進AI與RPA的融合，領航RPA在國內的核心技術發展。
過去10-15年間，中國本土軟(ruan)件(jian)產品想要得到市(shi)場公平(ping)、公正(zheng)的待(dai)遇，非常的難。
一、國內互聯網市場起步晚，互聯網及軟件產品質量參差不齊，國內普遍較國外起步晚5年時間；
二、廠商沒有最大化延伸本土產品優勢及品牌價值，以致用戶思想固化，認為國外就是比國內好。
相關數據統計顯示，2005 年，我國軟件產業所占全球市場的份額僅有5.9%，而美國、西歐、日本等所占全球市場的份額則分別為39%、29.5%和10.4%。落后程度，顯而易見。
隨著BAT、網易、華為等互聯網企業的相繼站穩腳跟，國內企業及相關產品也開始與國際接軌。到2010年左右，本土軟件產品在起步、質量、收費模式、用戶觸及度及服務模式等方面，已擁有了和海外產品一爭的底氣。
在這期間，部分擁有實際核心技術的軟件服務商開始手握話語權，藝賽旗就是在這樣的時機中進入，并隨著環境的優化成長起來的。
帶團創業
7年產品路
7年產品路
見到唐琦松先生之前，你絕對不會想到，這家已經成立了7年的公司，創始人，看上去這么年輕。
談及創立藝賽旗的原因，他也毫不避諱地直言，“因為上一家公司業務調整，加之部下不愿意就此解散，所以才決定出來創業。”
“現在回顧起來，藝賽旗的創立其實非常倉促，我們并沒有想好具體的發展方向。”但是核心團隊在決定創業之后，就立志一定要做擁有自主知識產權的國產化軟件產品。用唐琦松先生的話來說：“團隊當初的口號就是做別人想不到、做不到的事情！”
中國有句古話：千金在手，不如一技傍身。出身安防技術領域的藝賽旗團隊也深諳其道，即便暫時沒有確定產品線，也在創業最艱難的前三年，用手握的UEBA（用戶實體行為分析）技術（可以把用戶在電腦上的所有操作行為全部記錄下來并進行分析）為客戶提供定制化服務。最重要的是，除了維系公司生存，盈利的絕大部分最終是被“反哺”到技術研發中，而非急功近利的用于市場擴張。
當然，這和國內軟件產品競爭環境有關。以唐琦松先生的話說，當時的產品競爭，“低價鋪量”盛行，這本不是“技術”該走的路。
2013年，英國《衛報》和美國《華盛頓郵報》同時曝光美國國家安全局（NSA）和聯邦調查局（FBI）于2007年啟動的“棱鏡計劃”。包括微軟、雅虎、谷歌、蘋果等在內的9家國際巨頭，因私下直接進入美國網際網路公司的中心服務器里挖掘數據、收集情報等行為，備受批判。一時間，全球范圍內有關于“數據泄密”的恐慌甚囂塵上。
更甚的，相當一段時間內，通訊、金融、保險等行業多個數據泄露事件相繼被曝， “互聯網”在此方面的弊端被極致放大，數據安全保護類產品因此備受關注。也就是在這一時間段，周鴻祎創立了360，金山毒霸增加了定制的XP防護盾。
“但這僅是“外部”防御，在全民用網的大環境下，產品營銷手段也隨之升級，由于利益驅動，內部數據泄密比例迅速上漲。”
“這給了我們新思路。既然有核心技術，就應該讓它發揮應有價值——用安全運維程序替代人工，在確保審計安全的同時，來提升辦事效率——我們的產品線，終于定了下來。”
用技術驅動場景
商業落地不是說說而已
在技術行業有件很遺憾的事：近10年的行業發展中，由于資本的盲目驅動，大多技術研發類公司在前期發展時會走入一個“盲區”，一味研發技術，忽略商用可能性及實際應用價值。而由此導致的，是很多“高精尖”技術無用武之地，最終只能靠炒概念融資，或黯然消亡。
但實際上，需求始終存在，技術應該教會場景如何融合。對此，唐琦松先生深有所感。
在所有領域中，金融、運營商行業對合規和效率要求最高，也因此，對業務及服務部門的用戶體驗要求極高。而這其中有一個關鍵性工作——客戶聯絡中心可視化質檢。這也是藝賽旗進入金融行業的具有里程碑意義的時刻。
以交通銀行信用卡中心為例，一個卡中心每天接待的客戶咨詢及業務辦理數以萬計，且辦理業務多樣。可視化質檢所要做的，就是通過對客服操作行為全面捕獲，并進行合規分析。將“辦理了多少業務、分別是什么、辦理的時長、哪些員工負責、辦理邏輯是否正確等”信息一一統計下來，不僅消耗達到很好的分析，而且對員工的所有操作行為進行了合理性規范，并通過監管分析保證相關接觸人員無法泄露信息。
UEBA上線后，通過記錄、采集業務員電腦的所有操作數據，進行分析和得出相應結論。這種效果“上線即可見得”，價值很快便體現出來。而隨著數據量和客戶的增多，產品的穩定性也在逐漸加強。”
由此可見，但凡需要大量人力且安全合規要求較高的電腦操作類工作，都可以由機器替代。當然，這只是5年前的主要需求。而其后，軟件優化和升級就不再只是產品本身了。
有需求才用AI
行為自動化機器人專家RPA應運而生
行為自動化機器人專家RPA應運而生
2015年開始，人工智能在經歷了一段沉默期后突然爆發。這一次的爆發，幾乎全球同步，但無論是國際巨頭還是初創企業，在AI應用上，都尚無出類拔萃者。
2016年，AlphaGo與李世石的一場大戰，讓以深度學習為核心的AI相關技術價值得到了空前的關注和追捧。除此之外，因工業、金融、教育、通訊等傳統產業已到轉型升級關鍵節點，大數據、通信網絡、計算設備等的進步也給了AI產業契機。賦能，成為了行業“新鮮詞”，而通過學習操作流程，替代人工走到真正閉環，成為了藝賽旗新的產品思路。
2017年，基于UEBA，其行為自動化機器人專家RPA開始面向B端，從人力成本和效率提升兩大方面為客戶“賦能”。
簡單來說，RPA就是讓機器看懂并學習人類的計算機操作，它的角色就相當于一個虛擬員工。旨在為企業解決業務流程自動化難題，極大地減少人為從事標準、重復、繁瑣、大批量的工作任務，是最純粹的自動化形式，可以更快速完成人類的工作。藝賽旗RPA以其輕量、高效、快速的特質跨出了"機器做事"的階段，步入"代替人做事"的新領域。
由于前端客服人員需要考慮時效考核等因素，在遇到較為復雜或者耗費時間較長的業務時，訂單就會被發送至“甩單中心”，由后端服務人員接手完成。也因此，因后端直接面向客戶，運營商壓力倍增。但在AI的加持下，“甩單中心”就能成為真正的“后盾”。在完全學會人類操作員的操作邏輯和方式后，一個“機器人”可替代的人工可達3-5個，在準確率、速度有所保障的情況下，效率便得以最大化。
“這就是市場需求驅動所帶來的AI賦能，而不是為了AI而機器智能。”除此之外，再如保險、證券等行業，流程化操作工作非常多，且復雜性不高，RPA均能替代。
“一個金融工作者的年薪可能在10-20萬，而一個可以替代數個人工的‘機器人’一年的服務費卻只要幾萬，人力成本的節省效果是立竿見影的。”
傳統AI企業都是AI先行，商業再落地，藝賽旗卻走出了一條打破傳統的路，由于藝賽旗前期在軟件產品上有著大量積累，藝賽旗成功實現了：產品商業落地在先，AI賦能在后的新模式。
在普惠金融及AI賦能金融等趨勢下，藝賽旗RPA已在金融領域全面開花，典型行業包括銀行、保險、證券等，除了金融行業之外在通信運營領域也獲得大量成功案例。
對于AI技術與RPA的結合，藝賽旗已提前做了大量預研工作，在AI賦能RPA產品方面做到了提前布局、長久布局，特別是在機器學習、行為學習算法等方面已進行產品功能迭代，相信很快就能在產品中體驗到AI賦能的魅力。
唐琦松先生透露，公司正積極與南京大學人工智能學院溝通合作，并有意向通過落戶在南京“智谷”的藝賽旗智能研究中心開展產學研合作。同時，藝賽旗已與京東開展了廣泛的合作，京東AI的OCR技術，已經成功運用在藝賽旗iS-RPA中，今后雙方將開展人臉識別、語音交互、數據安全等諸多領域合作。
藝賽旗不僅僅通過自身的研發創新，還將結合各方科研優勢及先進技術，來提升產品智能性和適用廣泛性，未來藝賽旗將不斷提升技術門檻，并不斷的開拓RPA的適用領域。
為更好的布局AI賦能RPA、加大研發投入和資金儲備量，藝賽旗目前已開啟新一輪融資。
在“AI賦能”上，藝賽旗顯然已做好準備迎接挑戰。而在即將到來的9月6日 “2018中國人工智能峰會（CAIS2018）”上，唐琦松先生也將親臨現場，和與會嘉賓一起，探討產業未來發展。