RPA是Robotic Process Automation的縮寫，從字面便不難看出其要義，即：機器、流程、自動化。經過這些年的發展，現今各大軟件廠商推出的RPA工具在場景和功能上有了更多延展，定義和價值的內涵外延了很多：數字化員工。數字化員工適用于高重復性、邏輯確定并且穩定性要求相對較低的流程。比如在HR在日常工作中經常要到尋找各個候選人的簡歷，傳統方式是HR在各大招聘網站上進行簡練篩選下載然后進行查看，登陸各大招聘網站進行簡歷下載是一個重復性工作，這塊工作完全可以交給機器去做，每天HR上班時候相關符合要求的簡歷已經呈現在眼前。

現在RPA的功能也分為標準的三部分：

• 設計器

• 控制臺

• 機器人

首先我們首先解釋一下設計器功能，設計器一般分為拖拽式和錄制兩種方式，前者是實現較為復雜的流程功能，后者是相對簡單快速錄制實現，在實際中錄制方式對業務人員來說更容易上手也更加高效。

舉個簡單的例子，比如我們每天上班時要打開ERP系統并進入到AP發票處理頁面，如果你覺得每天都重復這么做非常無趣（如果沒有設置保存賬戶和密碼的話），我們就可以通過打開錄制動作按鈕之后，軟件就開始記錄我們的動作。

比如雙擊ERP軟件的圖標、輸入賬戶信息，點擊登錄按鈕，進去之后再點擊菜單逐層進入AP發票處理頁面，等這一系列的操作完成之后，我們點擊停止錄制。

比如IT運維部門對于定期的機器維護工作一般都會放在周末的凌晨，都是通過類似的命令重啟機器，進行檢查，其實也是適用RPA的。而HR部門對于人員的入職離職等的手續，也是一步一步可以完成的。除了后臺部門，前端業務線譬如銀行開戶、會員注冊、訂單處理等流程，也是可以使用RPA的。

怎么使用這個錄制的過程呢，簡單來講一般會分為無人值機、有人值機兩種，區別在于前者設置好自動運行無須人工干流程可以7*24不間斷運行，有人值機是需要人手動干預，比如員工上班時候進行執行，這個軟件就會按著你上次錄制的過程依次做一遍，直到運行結束，整個過程完全不需要你的參與，以后你就可以通過這個方式一鍵登錄ERP系統并進入發票處理頁面了。

考慮面向的用戶群體往往并不會擁有專業的技術背景，總體而言，這些工作與流程自動化工具的應用還是相對比較簡單易用，通常可以通過圖形化的界面完成腳本的生成與編輯，即使是利用相對專業的腳本編輯器，這里的腳本業務完全不是程序員所面對的那種代碼，簡單看一下教程很快也能上手。

通過上文的介紹，相信各位能夠很好的理解了RPA的特點。那為什么RPA在近兩年火爆并能夠在各個行業快速運用起來？在火爆的背后是技術和社會的發展，以及海量的企業級需求。

1） 人力成本提升：RPA（機器人流程自動化）技術最在海外發展起來的一大契機就是人力成本昂貴，企業對RPA的投入能夠快速得到回報。在重復性高工作量巨大的流程上，RPA機器人可以不間斷地開展工作，沒有情緒，全年無休，產生非常大的成本效益。”隨著我國人口紅利消退，人力成本也在不斷提高，在這種情況下，企業勢必要尋求各種方式降低人力成本。

2）企業需求巨大：各行各業的企業都在面臨數字化變革，涵蓋從產品到業務的方方面面。如何在龐大的混雜數據中高效地篩選出有效數據，并且將其利用起來，更好地去拓展業務和產品，更有效地規劃內部流程，制訂企業戰略決策，這是很多企業的當務之急。

3）AI技術商業化：人工智能的討論、機器學習的經典算法由來已久，但由于硬件沒有達到所需的運算率和運算量，商業化發展緩慢。最近幾年，硬件不斷升級，算法更加精進，語音識別、文字識別等技術日臻成熟；這一切，為人工智能的發展提供了最好的時機。”

自動化、智能化在數字化轉型階段重構成為企業進行數字化轉型的關鍵詞，重構業務模式、重構產品、重構業務流程、重構工作模式，其中以重構業務流程為基礎，它涉及到研發、銷售、采購、財務、IT和人力資源等企業內部所有系統，RPA可以很好的契合數字化轉型階段更快速的提升企業效率。更進一步，結合自己的實施咨詢經驗，想從三個新的視角來進一步闡述一下：

1、關于人的集成

這個過程中，人和信息系統發生了非常緊密的集成。也許10年前，我們可以說信息水平比較高的部門是財務部門和HR部門，而現在已經沒有人會提哪個部門信息化水平比較高了（因為大家的信息化水平都很高了）。當人使用信息系統由稀缺變成普遍，大家一定會追求：如何能夠更加體現人的價值？如何能夠讓人和信息系統有更高效的集成？所以我們就會分析，哪些人和機器的交互是必要的、高附加值的、有創造性的？而哪些交互是機械的、低附加值的、可以讓機器完成的？

在這樣的大背景下，RPA就變得非常有價值。（如果ERP沒有完成普及，RPA便不會有如此的緊迫性）

2、關于信息系統的集成

雖然ERP已經“飛入尋常百姓家”，但系統間的集成一直是很多企業諱莫如深的痛點。為了解決這個問題，業界提出了很多的概念：ESB、Web Services、OLTP/OLAP、數據倉庫、MDM、BPM等等，試圖從多個抽象層面（技術接口、數據、流程等角度）解決這個問題。涉及到部門之間信息交互時，這個場景/結論出現的頻率依舊是最頻繁的：“這個需求挺急的，IT開發這個需求的周期也挺長的，要不我每月/每天導出固定格式的Excel文件發給你吧！”

這個問題可總結為兩個主要矛盾：

矛盾1：企業日益增長的對IT系統的需求與IT系統有限的資源投入之間的矛盾。

矛盾2：企業對業務變更迅速響應需求與IT系統建設需遵循固有周期之間的矛盾。

關于矛盾1的關鍵字是：成本

提升信息系統群對業務的可擴展性，便意味著設計復雜度的增加，同時也意味著投資成本的增加；而信息系統的建設從來都是需求與成本的權衡。俗話說：“一分耕耘一分收獲”、“一文價錢一文貨”。

RPA在解決現有信息系統間的交互問題上，具有得天獨厚的優勢。

從業務人員的角度看，RPA解決系統集成的問題方式和人處理的方式非常類似。

從IT人員的角度看，RPA解決系統集成的問題方式非常符合軟件工程中“高內聚，低耦合”的原則。

關于矛盾2的關鍵字是：速度、風險

業務部門有需求變更時，最不想得到的答復是：“IT需要排期”。IT部門最痛苦的莫過于人手本來不足，各個業務部門報需求的緊迫性都是“非常高”。這個矛盾不僅短期存在，而且未來相當長的時間內都會存在。

另外涉及到系統之間的集成避免不了大量的開發工作，對已有系統的更改會造成原有系統有故障的風險尤其是涉及到核心系統或與其他系統聯動的系統風險更大，不做信息化無法適應企業發展如果做系統集成就會有故障發生的風險進退維谷。

RPA項目實施周期短，見效快的特點，能夠非常有效的緩解業務部門和IT部門之間的矛盾。

3、關于知識挖掘集成

目前基于大數據、人工智能技術的快速發展，適用于RPA場景的深度得以進一步發掘，比如關于Excel、WORD、PDF等非結構化文檔的抽取審核工作，基于圖片、影印件等針對圖像進行文字的識別抽取工作，前者涉及到了NLP（自然語言處理）后者涉及到了OCR（光學字符識別），比如一個簡單的發票驗證流程，涉及到發票上傳、發票識別、發票代填和發票審核四個流程，其中發票識別需要把發票信息從影印件中識別出來（通過OCR技術實現），在發票代填環節會把發票內容進行填入（通過NLP技術實現發票內容抽取填入），最后系統針對發票內容進行自動審核工作，具體流程如下：

傳統RPA相當于人的四肢能干簡單的基礎性重復性工作，而AI相當于大腦可以做更有價值工作，AI+RPA結合成為目前發展一個重要趨勢，兩手都要抓兩手都要硬才能在實際業務場景中發揮最大的價值，達觀數據在這方面有獨特的優勢，NLP和OCR是自研的產品有十年以上的技術積累，在財務、稅務、政企有大量的案例：

基于自主知識產權的自然語言處理（NLP）平臺研發，融合NLP和OCR技術優勢，為企業提供更懂中文，更智能，更靈活，更具效率的數字化員工。

優勢1：融合領先NLP和OCR技術，應用范圍廣泛

達觀智能RPA結合自主開發的OCR和領先的自然語言處理（NLP）技術，可廣泛用于財務、稅務、金融、人力資源、信息技術、保險、客服、運營商、制造等多種行業自動化場景，提升企業自動化能力。

優勢2：支持交互式執行，滿足各種類型流程處理

達觀智能RPA全方位滿足企業多種業務場景的自動化需求，可實現瀏覽器頁面、Windows原生態程序、Word、Excel和WPS等不同平臺的操作流程自動化。

優勢3：系統開發靈活，滿足不同用戶個性化需求

達觀智能RPA團隊擁有十余年行業技術經驗，自行開發系統，可定制性強，充分滿足不同用戶的個性化需求。同時支持二次開發，全面支持用戶的業務需求。

優勢4：靈活的任務調度執行，任務管理更便捷

達觀智能RPA可部署在Windows和Linux系統平臺，支持無人值守（定時觸發）、有人值守（手動觸發）和人機交互模式，支持多任務交叉并行。具備人機交互能力，在關鍵業務過程中能提供人工二次校驗確認功能，可隨時干預結果，確保系統運行結果準確可靠。

優勢5：專業的服務團隊，確保服務質量

達觀智能RPA擁有專業的咨詢團隊、定制開發團隊和實施團隊，相比其他廠商授權代理的模式，真正實現了上下游業務的整合，確保對客戶更高質量的服務。

RPA的實施通常不涉及企業現有IT架構的調整，但現有的RPA平臺和平臺之間多數是無法相互兼容的，因此一旦選擇某平臺，隨著其上運行的應用場景的增多，未來可能在相對長的一段時間內較難進行平臺的遷移，因此在平臺選型時需要綜合考慮各自平臺的優缺點，充分比較用戶易用性、系統集成性以及平臺收費模式等。

一旦確定RPA平臺，企業所需要面對的是一個個紛至沓來的各類RPA需求，因此良好的需求與實施管理同樣非常重要。在基于明確的RPA平臺上進行流程自動化的實施，多數是場景式的、相對短流程的流程節點優化，總體目標是消除流程中需要廣泛人工處理但邏輯清晰的業務步驟，但其改善需求是否與RPA平臺匹配則需要進行一定的評估，諸如預計收益、預計RPA初始化投入等，確認后即進入設計、實施環節，多數輕量的RPA場景實施能夠保證在一周之內完成設計和落地，而后則是結合運營反饋的改善。

從流程角度：需要明確好機器和人處理的邊界，哪些是機器需要處理的，哪些是人需要處理甚至于哪些是需要人機交互共同處理的，定義好各自邊界各負其責，這需要客戶業務人員和廠商一起探討梳理出來。

從數據角度：前文提到目前涉及到大量跟數據操作有關的場景，比如發票數據讀取并錄入到指定系統中（用到了NLP技術）和登陸網站的驗證碼識別（用到了OCR技術）等，機器怎么能識別的準是涉及到跟數據有關的工作，這更多是涉及到廠商在此方面技術成熟度是否能夠完成。

綜合上述步驟，達觀數據采用EDIF方法，期望能夠幫助已經選用了RPA平臺的讀者和企業更好的管理到RPA實施。

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