突發的疫情，員工不能及時到崗，給企業日常運營帶來極大挑戰，企業亟需通過各種生產模式并配合技術手段保證業務連續性；疫情當前，在線化、數字化全面滲透，企業的數字化程度直接作用與影響業務的連續性與正常的日常運轉。

在RPA進入國內將近4年里，通過工具、咨詢與實施廠商以及客戶的大力推廣與通力合作，有大量成功實施部署的的RPA案例，同時也看到少數因各種原因實施部署不是很成功的案例；這些成功的案例，我們發現RPA配套設施比較健全，在疫情下RPA表現良好，可以每天定時啟動、完成規定作業、然后發送郵件通知結果。對于失敗的案例，RPA在無人值守的情況下很難工作，需要大量的人工干預，在疫情下基本處于停滯狀態。

針對疫情的影響以及當前RPA實施的現狀，企業都認識到：
 

1、 RPA業務流程自動化機器人能夠幫助大量無人值守的工作，能夠很好的減輕某些突發事件或人員短缺對企業日常運作的影響，同時RPA也是促進企業數字化、智能化的重要技術手段。

2、 RPA的成功實施需要各方的大力支持，從工作團隊員工到管理層都需要擁抱未來的數字化勞動力，建立規范化的保障機制，試點推進。

KPMG經理謝驚時結合實施項目規劃經驗分享了RPA實施路徑規劃與運維管理，主要內容包括RPA的發展與應用簡介，RPA規劃的基本原則、流程識別與實施路徑制定及RPA的運維管理建議。

RPA使用的部分業務領域

RPA規劃的基本原則

RPA候選機會篩選流程

常態化RPA運營管理建議

RPA可以適用于眾多的行業中的業務場景與流程，結合實際的咨詢實施項目，KPMG經理馬念旻分享RPA適用于財務、稅務、人力、供應鏈等應用場景，同時也重點分享了資金管控及成本月結提速等典型業務場景，其中資金管控主要處理如下：

對于資金管控業務場景，在面對銀行賬戶多，交易流水量大及賬務處理規范性弱的情況下，RPA有效應對“一對多”及“多對多”資金對賬場景，協助企業實現資金及時準確管控；

流程背景

對賬關鍵難點
 

KPMG自研對賬算法支撐業務處理自動化

對賬結果輸出樣式展示

RPA機器人導入成果

KPMG經理張洪杰分享了該主題，主要從組織、流程、技術、運營、治理五個維度進行講解，為大家分享如何構建RPA卓越中心。

KPMG認為RPA卓越中心作為一個組織按照既定的流程、安全先進的技術手段、先進的運營平臺，并配合高效的治理機制，推進并實現企業業務流程的自動化。

我們希望卓越中心可以在公司宏觀戰略的指引下，可以成為像生產部門、物流運輸部門、銷售部門、后臺運營部門一樣的必需組成部分，為其他部門提供源源不斷的流程標準化和自動化服務。

要實現這個目標：
 

1、 卓越中心一方面通過實現流程的自動化，給企業帶來生產力的直觀提升和勞動力的解放，讓員工從事更高附加值的工作，給企業帶來額外的價值；

2、 另一方面，通過卓越中心不斷加速和推進業務流程操作的標準化和信息化，讓更多的流程具備自動化的條件，加速企業數字化或信息化進程，讓RPA卓越中心成為企業數字化的加速器。

張經理在RPA運營環節特別提出，UiPath已經提供了對應的管控平臺OC，平臺能夠從IT視角對所有機器人進行管控，但對于某些客戶如下所示的業務場景有時不能完全滿足用戶需求：

1、 客戶有許多子公司，使用不同的RPA產品，現在集團需要集中管控

2、 如何收集業務流程執行過程中的業務數據并分析整理及顯示

所以KPMG希望構建機器人作戰指揮室智能平臺，通過該平臺，我們的指揮官可以:
 

• 指揮UiPath機器人大軍、BP機器人大軍等進行攻城拔寨

• 除了機器人正規軍之外，還可以指揮BAT等科技公司提供的智慧核武器等

• 通過移動設備、電腦隨時隨地進行命令的下達

• 機器人軍隊需要的基本彈藥都可以通過平臺獲取，比如OCR服務、GSM服務、票據驗真服務、U盾管理服務等

• 最后肯定有一個作戰地圖，可以看到我們的機器人大軍攻占了哪些部門

該平臺已經在部分客戶進行實施，并在未來將根據客戶實際的場景與需求不斷擴展和完善相應功能。

最后張經理強調，RPA項目一定的業務理解+技術的深度融合，一個有靈魂的機器人，一定是對業務有深刻理解并結合恰當的技術手段創造出來的。下面是根據項目經驗總結分享的機器人開發中的注意事項。

該主題由KPMG總監馬金平分享，馬總監強調RPA將從基本流程自動化到智能自動化的技術發展與賦能方向發展，領先的企業或者組織已經確定RPA只是他們自動化進程的第一步，增強型和認知型智能自動化解決方案對其業務和運營具有更大的轉型驅動力與潛力。對于未來數字化的發展方向，KPMG認為：

1、 數字化勞動力因為機器學習、數據分析、計算機視覺和自然語言處理等技術的綜合應用而變得可能。當這些技術應用于機器人自動化時，它們可以更自然、更有效地與普通人在日常商業環境中進行交互。在不遠的將來，數字化勞動力可以像人類一樣，可以分析處理來自多種結構化和非結構化(包括文本、語音、圖像、視頻）的大量數據，并使用特定的算法和知識體系來模擬推斷做出最佳決策與判斷。

2、 機器人自動化和認知技術的結合使得人工操作自動化的同時賦予機器人學習推理的判斷能力。這些技術的綜合應用可以幫助提高高端專業人員(如高管、會計師、律師和科學家)的決策能力，實現業務決策的自動化和數字化。

3、 數字化勞動力將所有可能的業務流程實現端到端自動化，重塑人機互動工作模式，重建業務和運營模式以及新的商業競爭格局。人與機器之間將創建新的伙伴關系，重塑未來數字化勞動力。

作為進入人工智能與認知技術自動化的起點，RPA將從深度更多的融合數據分析，人工智能以及低代碼原生應用集成，推動數字化勞動力更多更深入的發展與部署，結合流程挖掘后的流程評估與識別，同時將從廣度助力所有可能的業務流程實現端到端自動化。

流程挖掘為RPA機會識別、開發及部署運維等多方面可以提供幫助，確保選擇合適的業務流程。通過流程節點及步驟動態可視，幫助大家快速提升業務流程理解以及自動化流程的運維監控。毫無疑問，流程挖掘將帶給大家更多的收益與價值。

結合機器人自動化發展的各個階段，從“像人類一樣行動”經歷“規則”、“學習”、“推理”最后到“像人類一樣思考”的數字化勞動力在企業的漸次升級推進部署其本身就是一個數字化轉型的過程，自動化及數字化勞動力必將強勢啟動與推動企業數字化轉型。

為更好的幫助客戶進行數字化轉型，馬總監也介紹了KPMG“智鏈企業”-面向行業的數字化轉型框架和能力模型。通過數字化流程，數字化運營，最后轉型升級為以客戶為中心、跨行業生態協同、利用數字打破部門隔閡的智鏈企業。

最后馬總監總結到自動化及數字化勞動力必將強勢啟動與推動企業數字化轉型，數字化、在線化、自動化全面滲透社會每一角落，加速著新技術、新模式對現有工作、學習、生活方式的沖擊與革新，成為新模式的孵化器。數字化轉型將成為每一企業的必選項，以客戶為中心，調整前中后臺，讓企業更好的滿足不斷增長的客戶需求，更好的適應與支撐未來的業務發展。

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