什么是机器人过程自动化？

机器人过程流程自动化 (RPA) 是一种模仿人类与软件交互以执行大量、可重复任务的方式的技术。RPA 技术创建的软件程序或机器人可以登录应用程序、输入数据、计算和完成任务，并根据需要在应用程序或工作流之间复制数据。

当与AI和机器学习相结合时，RPA 可以通过使用光学字符识别 (OCR) 阅读文本或手写，使用自然语言处理 (NLP) 提取名称、发票条款或地址等实体，从正在处理的内容中捕获更多上下文，从图像中获取更多上下文，例如自动估计保险索赔图片中的事故损失。

RPA越来越受欢迎，因为它可以降低成本、简化流程并推动更好的客户体验。RPA 软件的另一个吸引力在于，业务部门无需学习新工具或向 IT 团队寻求支持即可实施它，而且无需更改底层的 IT 基础设施。

然而，随着 RPA 越来越受欢迎，企业发现需要将 RPA 流程自动化集成到他们的 IT 系统中。虽然 RPA 自动化可以显着加快以前由人类处理的业务流程，但当应用程序界面或流程工作流发生变化时，机器人可能会中断。

较新的 RPA 工具使用人工智能、机器视觉和自然语言处理来缓解破损问题。现代 RPA 平台还提供了与集中式 IT 治理和管理功能的一些集成，从而更容易在整个企业范围内扩展 RPA 的使用。

RPA 如何运作？

RPA 反映了人们习惯于与软件应用程序交互和思考的方式。与应用程序编程接口 (API) 或低代码开发等自动化工具相比，RPA 具有复制人类执行基于计算机的流程的方式的能力，这些工具更具可扩展性，但不太直观或需要专业知识才能使用。

最简单的 RPA 机器人可以通过记录用户与应用程序交互时的点击和击键来创建。当出现问题时，用户可以简单地观察机器人如何与应用程序连接，并确定需要微调的步骤。

在实践中，这些基本记录通常用作构建更强大的机器人的模板，这些机器人可以适应屏幕尺寸、布局或工作流程的变化。更复杂的 RPA 工具使用机器视觉来解释屏幕上的图标和布局，并进行相应的调整。

一些 RPA 工具还能够使用这些初始记录来创建混合 RPA 机器人，这些机器人首先简单地记录现有的工作流程，然后在后端动态生成工作流程自动化。这些类型的混合机器人利用了 RPA 开发的简单性和本地工作流自动化的可扩展性。

在其他 RPA 实施中，流程挖掘和任务挖掘工具用于自动捕获业务流程工作流，作为 RPA 自动化的起始模板。流程挖掘可以分析ERP和CRM应用程序的日志，例如自动生成常见企业流程的地图。任务挖掘工具使用具有机器视觉功能的本地运行应用程序来捕获用户在多个应用程序之间的交互。所有主要的 RPA 供应商都开始开发这些类型的流程挖掘集成。

RPA 工具还可以连接到具有 OCR、机器视觉、自然语言理解或决策引擎等功能的 AI 模块，从而实现所谓的智能流程自动化。这些功能有时被打包到认知自动化模块中，旨在支持特定行业或业务流程的最佳实践。

RPA 可应用于哪些行业？

RPA 用于大多数行业，尤其是那些包含重复性任务的行业，例如保险、银行、金融、医疗保健和电信。

RPA 在财务中用于自动化治理、核对账户或处理发票。

RPA 用于自动化各种供应链流程，包括数据输入、预测性维护和售后服务支持。

RPA 被跨行业用于自动化大量重复繁琐的任务。

电信公司可以使用 RPA 为新账户配置新服务和相关计费系统。电信公司还在对设备中断进行分类或预测问题时使用 RPA 从多个系统中提取数据。

所有主要系统集成商，包括 Capgemini、Deloitte、EY、Genpact、Tata Consultancy Services 和 Wipro，都在使用 RPA 来帮助构建垂直应用程序，使公司更容易在其利基市场采用最佳实践。

RPA有什么好处？

机器人流程自动化技术可以通过执行以下操作帮助企业进行数字化转型：

• 提供更好的客户服务质量；
• 确保业务运营和流程符合法规和合规标准；
• 大大加快处理时间；
• 通过数字化和审计过程数据提高效率；
• 通过减少手动和重复性任务来降低成本；
• 使员工的工作效率更高。

RPA 的挑战是什么？

与 RPA 相关的许多挑战限制了它的使用。

• 可扩展性。企业一直在努力扩展 RPA 自动化计划，因为尽管 RPA 的软件机器人相对容易实施，但它们可能难以治理和管理，因此难以扩展。
• 能力有限。虽然它的名称中包含“流程自动化”一词，但许多评论家指出，RPA 软件工具可以自动执行任务。通常需要更多的工作才能将多个任务拼接成一个流程。Forrester Research 的分析师 Craig Le Clair 告诫企业在构建 RPA 应用程序时遵守“五法则”，因为当机器人必须做出超过五个决定、操纵超过五个应用程序或做出超过 500 个时，它们往往会崩溃点击次数。
• 安全性。RPA 机器人有时需要访问敏感信息才能完成任务。如果它们遭到破坏，它们会给公司带来额外的安全风险。
• 弹性有限。 当应用程序以开发人员未预料到的方式更改时，可能会发生RPA 故障。
• 新的质量检查问题。机器人需要各种新的 QA 实践，以确保它们继续按预期工作。
• 隐私。机器人可能参与处理受隐私要求约束的个人身份信息。团队需要确保这些数据的处理符合当地的数据保护法，例如 GDPR。例如，如果 RPA 机器人在未加密的情况下将数据移出给定国家/地区，这将违反GDPR 第 44 条。RPA 供应商开始寻求 ISO 27701 认证作为管理敏感信息的基础。
• 效率。RPA 机器人以与人类相同的方式手动处理应用程序。这可能不如通过 API或嵌入到应用程序本身的工作流自动化来自动化应用程序有效。

RPA的应用

RPA 的一些主要应用包括：

• 客户服务。RPA 通过自动化联络中心任务帮助公司提供更好的客户服务，包括验证电子签名、上传扫描文件和验证自动批准或拒绝的信息。
• 会计。组织将 RPA 用于一般会计、运营会计、交易报告和预算编制。
• 金融服务。金融服务行业的公司使用 RPA 进行外汇支付、自动开立和关闭账户、管理审计请求和处理保险索赔。
• 卫生保健。医疗机构使用 RPA 处理患者记录、索赔、客户支持、账户管理、计费、报告和分析。
• 人力资源。RPA 可以自动化 HR 任务，包括入职和离职、更新员工信息和时间表提交流程。
• 供应链管理。 RPA 可用于采购的供应链管理、自动化订单处理和付款、监控库存水平和跟踪发货。

顶级 RPA 供应商

以下是按字母顺序排列的一些顶级 RPA 供应商：

• ABBYY 长期以来一直是开发 OCR 工具以简化后台应用程序的领导者。该公司最近进行了扩展，以帮助将其自动化功能扩展到更多用例。
• Automation Anywhere 提供了一个企业数字化劳动力平台，适用于采购到付款、报价到收款、人力资源、索赔处理和其他后台流程。
• Blue Prism 专注于通过提供集中定义和管理的桌面对齐机器人来帮助受监管行业的组织实现流程自动化。
• Kryon 提供全周期自动化功能，包括流程挖掘、治理和可以扩展 RPA 功能的 AI 模块。
• NICE 传统上专注于改善客户与呼叫中心和跨多个接触点的交互。该公司扩展了其各种自动化功能以支持 RPA，重点关注跨多个渠道改善客户体验。
• Pegasystems 一直是业务流程管理 (BPM) 工具领域的领导者，但在 2016 年收购 OpenSpan 后扩展到 RPA。
• UiPath 提供了一个开放平台来帮助组织高效地自动化业务流程。

选择 RPA 软件应注意什么？

当企业领导者寻找 RPA 技术时，他们应该考虑以下几点：

• 可扩展性。建议企业选择可以从中央控制面板集中管理和扩展的 RPA 平台，而不是在每个桌面上部署和扩展。
• 速度。企业应该能够在几个小时或更短的时间内设计和测试新的机器人流程，并优化机器人以快速工作。
• 可靠性。随着公司推出机器人来自动执行数百甚至数千项手动任务，他们应该寻找具有内置监控和分析功能的工具，使他们能够监控系统的健康状况。
• 简单性。组织应该寻找足够简单的产品，以便企业员工可以构建和使用它们来处理各种工作，包括收集数据和将内容转化为信息，使领导者能够做出最佳业务决策。
• 智能。最好的 RPA 工具可以支持简单的基于任务的活动，读取和写入任何数据源，并利用更高级的学习来进一步提高自动化。
• 企业级。公司应该寻找从头开始构建的工具，以实现企业级可扩展性、可靠性和可管理性。
• 安全治理。企业需要查看各种安全和治理功能，以帮助管理机器人安全凭证、评估任何隐私问题并标记任何问题。
• 金融计划。记录机器人使用情况的工具可以帮助团队评估现有机器人的投资回报率，并根据估计值对新自动化的机会进行优先排序。

围绕 RPA 的 C 级决策

尽管自动化软件将取代许多工作，但也会为维护和改进 RPA 软件的人员创建其他工作。

当软件机器人确实取代了企业中的人员时，C 级高管需要负责确保实现业务成果并满足新的治理政策。

机器人流程自动化技术还要求CTO 或 CIO发挥更多的领导作用，并对业务成果和部署 RPA 工具的风险承担责任。

此外，首席运营官、首席信息官和首席人力资源官，以及负责自动化流程的相关 C 级高管，都应努力确保企业级安全平台的可用性，以跨系统控制和操作机器人.

RPA的演变

RPA 建立在为在 Excel 等应用程序中自动执行手动任务而开发的宏技术的成功之上。在 1980 年代，这些功能被扩展到许多使用高度定制的数据抓取应用程序的企业应用程序。许多测试工具供应商在世纪之交加强了他们的自动化能力，以帮助自动化用户交互测试和负载测试。

RPA 这个实际术语是由 HFS Research 的创始人兼首席分析师 Phil Fersht 在 2012 年创造的。直到 2018 年左右，随着公司进行数字化转型和 RPA 平台功能的提高，该技术才开始流行起来。如今，它是增长最快的企业应用程序自动化类别之一。

如今，RPA 软件对于拥有许多需要流畅交互的不同复杂系统的组织特别有用。例如，如果人力资源系统的电子表格缺少邮政编码，传统的自动化软件会将表格标记为有异常，员工将通过查找正确的邮政编码并将其输入表格来处理异常。表格完成后，员工可能会将其发送到工资单，以便将信息输入组织的工资单系统。然而，借助 RPA 技术，软件能够在没有人工协助的情况下适应与工资单系统的交互。

RPA 市场的未来由超自动化驱动

Global Market Insights Inc. 的一份报告预计，到 2024 年，RPA 市场将达到 50 亿美元。企业越来越多地采用 RPA 技术以增强其能力和绩效并促进成本节约，这是 RPA 预期增长的主要原因。

尽管 RPA 因其简单性而广受欢迎，但企业一直在努力扩展实施。Gartner 预测，从长远来看，RPA 的增长将使用超自动化加速。

超自动化工作将 RPA 与其他类型的自动化工具相结合，包括低代码和无代码开发工具、BPM 工具和决策引擎。IPA 和认知自动化模块将使将 AI 功能融入这些自动化变得更加容易。

流程和任务挖掘将有助于识别新的自动化。其他人工智能治理工具将帮助企业管理整个流程，以确保可信人工智能的方式简化流程。

随着超级自动化的兴起，公司将需要制定战略方法来识别和产生自动化机会，然后管理整个企业的整个流程。一些组织已经建立了一个自动化卓越中心来协调和扩展自动化项目。

Forrester 研究预测，这些不同类型的自动化技术的集体影响可以帮助企业仅在美国就节省 1320 亿美元的劳动力价值。

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