機器人流程自動化 (RPA，RoboticProcess Automation) 已成為企業生態系統中高管們關注的話題。許多企業已經成功地開發用例，并為企業效率和其他目標部署和采用 RPA。Deloitte 報告指出，每個流程降低 30％成本是很典型的成效。

大多數部署期望: 能自動化常規業務和基于規則之流程，這些流程可以完全委托給無人值守模式的機器人。然而，對于某些復雜且安全敏感的流程，可能需要在有人值守模式下部署機器人。成功的部署及其隨后帶來的好處則會鼓勵企業擴大其 RPA計劃的規模。

何謂智能自動化 (Intelligent Automation, IA)？

• 機器人過程自動化 (RPA)是對人類行為的模擬，人工智能 (AI) 是對人類智能的模擬，而智能自動化 (IA，Intelligent Automation) 則是兩者的結合。

• IA 采用 RPA 的“做事”，并結合 ML (機器學習) 的“學習”和 AI 的“思考”，從而擴展自動化的能力和發展潛力。

• IA 采用了計算機視覺、自然語言處理 (NLP )和機器學習等技術，并將其應用于 RPA，從而實現非基于規則結構的過程自動化。使用IA 讓員工可以處理非結構化數據，并根據主觀概率提供答案。

• IA 能夠擴展可自動化流程的數量，從處理發票等半結構化流程，到電子郵件分類等非結構化流程。IA 能通過編排來增強 RPA 的能力，并且能在不需要人類指令的情況下進行思考。這意味著 IA 能帶來新的效率和生產力，并最終提供新的數字勞動力。

RPA 解決方案的類別

• 輔助 RPA (RPA 1.0) — 部署在員工的計算機內，主要目標是提高員工個人生產力。易于部署并具有成本效益，但是，有安全性、靈活性和可擴展性等方面的限制。

• 獨立 RPA (RPA 2.0) — 機器人部署在一個集中的服務器上，可以手動控制。可以自動化端到端任務，并且可以從中央控制臺進行工作流調度/排程。潛在的限制包括可擴展性的挑戰，例如，生成文件的數量和中央服務器的容量壓力。

• 自主RPA (RPA 3.0) — 可以處理更復雜的基于規則的流程，并在實時環境中內置一些決策，例如處理的優先等級，以實現更動態的工作負載平衡。

• 認知 RPA (RPA 4.0) — 能進一步與人工智能技術集成，包括但不限于機器學習和自然語言處理。人工智能不僅能處理流程中的非結構化數據，還能增強 RPA 自身的能力，例如使用計算機視覺來改進在屏幕上查找目標。

企業對 RPA 的疑問

• 供應商的解決方案是否具備可擴展性 ?

• 需要多少 IT方面的參與，或者，是否可以在沒有大量 IT參與的情況下實現此類計劃 ?

• 解決方案安全嗎?

• 企業的治理結構和監管要求是否可以嵌入到機器人中?

• 企業在部署RPA時，是否能保持現有系統和應用程序不受影響 ?

• 在公司內部或外部是否能找到所需的RPA 技能 ?

以下是 Everest Group 對全球企業的調研摘要：

特別聲明：

文章來源：人才創新系

作者：Jessie Chen

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/K-O53oBKs1vraR0Z9sM7bA

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