[發(fā)明專利]基于RPA及AI的文件存儲方法、裝置、設備和介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111752900A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設計）人: 汪冠春;胡一川;褚瑞;李瑋;潘庚生;翁嘉頎
• 申請（專利權）人: 北京來也網(wǎng)絡科技有限公司;北京奔影網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/16
• 分類號: G06F16/16;G06F16/13;G06F16/11;G06F16/174;G06F16/35;G06K9/34
• 代理公司: 北京科領智誠知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11782
• 代理人: 陳士騫

本發(fā)明實施例公開了一種基于RPA及AI的文件存儲方法、裝置、設備和介質(zhì)，該方法包括：S1、遍歷設定文件夾中未進行分類的文件數(shù)據(jù)；S2、將所述文件數(shù)據(jù)進行分類；S3、將所述文件數(shù)據(jù)依據(jù)分類結果進行存儲。本發(fā)明通過遍歷設定文件夾中未進行分類的文件數(shù)據(jù)，將該文件數(shù)據(jù)進行分類，并按照分類結果進行存儲，實現(xiàn)了采用自動化的方式對文件的掃描、分類和上傳操作，解決了現(xiàn)有技術中由于工作人員人工操作費時費力的問題，提升了文件的管理效率。

技術領域

本發(fā)明涉及文件管理技術領域，具體涉及一種基于RPA及AI的文件存儲方法、裝置、設備和介質(zhì)。

背景技術

RPA(Robotic process automation，機器人流程自動化)，即通過特定的“機器人軟件”，模擬人在計算機上的操作，按規(guī)則自動執(zhí)行流程任務。RPA的具有獨特的優(yōu)勢：低代碼、非侵入。低代碼是說，RPA不需要很高的IT水平就能操作，不懂編程的業(yè)務人員也能開發(fā)流程；非侵入是說，RPA可以模擬人的操作，不用軟件系統(tǒng)開放接口。但是傳統(tǒng)的RPA具有一定的局限性：只能基于固定的規(guī)則，并且應用場景受限。隨著AI(ArtificialIntelligence，人工智能)技術的不斷發(fā)展，RPA與AI深度融合克服了傳統(tǒng)RPA的局限，RPA及AI＝Hand work+Head work，正在極大的改變勞動力的價值。

RPA在處理任務的過程中，可能會應用到自然語言處理(Natural LanguageProcessing，NLP)和光學字符識別(Optical Character Recognition，OCR)技術。其中，NLP是人工智能的一個子領域，可用于文本內(nèi)容的理解和分類。OCR是指電子設備，例如掃描儀或數(shù)碼相機，檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。

目前，NLP和OCR技術的應用一般是針對電子文件。在公司或者行政機構運營過程中，一般都會涉及到大批量的紙質(zhì)文件。而將紙質(zhì)存檔掃描成電子文件并進行歸檔，是辦公過程中必不可少的環(huán)節(jié)。但是，實際情況是，由于紙質(zhì)文件數(shù)量較多，人工對紙質(zhì)文件進行整理順序、掃描、分類和上傳，然后將紙質(zhì)文件裝訂歸檔這一工作流程相當繁瑣，費時費力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例公開一種基于RPA及AI的文件存儲方法、裝置、設備和介質(zhì)，實現(xiàn)了文件的自動分類和歸檔，提升了文件的管理效率。

第一方面，本發(fā)明實施例公開了一種基于RPA及AI的文件存儲方法，該方法包括：

S1、遍歷設定文件夾中未進行分類的文件數(shù)據(jù)；

S2、將所述文件數(shù)據(jù)進行分類；

S3、將所述文件數(shù)據(jù)依據(jù)分類結果進行存儲。

可選的，所述步驟S2具體包括：

S21、將所述文件數(shù)據(jù)依據(jù)文件內(nèi)容進行分類。

可選的，所述步驟S21具體包括：

S211、根據(jù)所述文件數(shù)據(jù)的文件類型生成目錄樹；

S212、將所述目錄樹中的各文件數(shù)據(jù)依據(jù)文件內(nèi)容進行分類。

可選的，所述步驟S212具體包括：

S2121、基于光學字符識別OCR方法，對所述目錄樹中各文件數(shù)據(jù)的文件內(nèi)容進行識別；

S2122、將各文件數(shù)據(jù)依據(jù)識別結果進行分類。

可選的，所述步驟S2121具體包括：

分別調(diào)用本地和云端的OCR軟件，識別所述目錄樹中各文件數(shù)據(jù)的文件內(nèi)容，得到本地識別結果和云端識別結果；

從所述本地識別結果和所述云端識別結果中，選擇置信度高的識別結果作為所述文件內(nèi)容的識別結果。