機器人過程自動化(RPA)解決方案是一種軟件機器人,可自動執行人類經常執行的許多任務。RPA的好處很多,并提供了廣泛的競爭優勢。RPA工具可以與主要業務應用程序接口,比人工操作員更快,更高效地完成日常任務。
在后疫情時期,RPA將會有什么樣的發展?相信作為一個起步不久的領域,將隨著數字化的加速而加速。目前,RPA的好處正在吸引大量投資。研究公司估計全球RPA市場將從2020年的10億美元增長到2024年的50億美元。
機器人過程自動化雖然仍是新興技術,但它與各種類型的人工智能、機器學習和智能自動化緊密協作。隨著這些相關技術的發展,RPA將相應地提供更多好處。
RPA的好處
RPA的好處是多種多樣的,并且隨著自動化和AI軟件的快速發展而不斷發展。以下十個關鍵點是這種新興的機器人自動化過程的最大優勢。
1.更有效地利用人力資源
對于大多數公司而言,這是機器人流程自動化的最大好處:由于員工擺脫了許多繁瑣的低價值任務,他們可以專注于更高價值和更高創收的任務。此外,由于RPA的自動化軟件機器人的編程效率更高,所以這些機器人可以執行更多的例行任務,從而進一步擴展了人員隊伍。
2.增強的客戶互動
由于RPA可以比人工更快、更有效地推進流程,因此您的企業很可能會看到其客戶滿意度大大提高。隨著許多低級客戶請求的自動處理,這些客戶有了更好的體驗,從而獲得了很高的忠誠度。
3.更新舊式IT基礎架構
在RPA解決方案的幫助下,企業的遺留IT基礎架構——數據中心,許多服務器和網絡部署——比缺乏可編程RPA工具的基礎架構具有更高的響應能力和敏捷性。因此,RPA工具可以使公司的主要成本中心(數據基礎設施)更有效——可以證明RPA平臺的成本是合理的。
4.降低成本
當然,RPA解決方案具有先期成本——如購買軟件,然后是持續的維護費用。此外,升級RPA系統可能會產生費用。
但是RPA所帶來的降低的成本可能是巨大的,因為任何給定的RPA機器人都比工作人員便宜得多。在逐個任務的基礎上,RPA工具執行的任何瑣事都可以大大節省業務成本。隨著軟件機器人以更低的成本工作更長的時間,這種節省的成本成倍增加。
5.更大的虛擬員工
在大多數情況下,使用RPA可以用更少的工人來完成更多的工作。在采用RPA自動化“工作人員”之后,某些企業可能至少考慮過與較小的人員一起工作。或至少放慢了新員工的招聘速度。
無論如何,一個管理良好的自動化虛擬工作者小組將極大地擴展總勞動力。規模更大的“員工”將辛勤工作——每周7天,不需要休假時間,并且永遠不會在公司搞亂七八糟的事。
6.改進的工作流程管理分析
有許多用于監視人員的跟蹤系統——工作流分析——但是幾乎沒有人可以像自動化機器人流程那樣被跟蹤。
可以建立清晰的活動和時間表,并且RPA工具的有效性可以追溯到最次要的任務和最小的時間增量。
此外,通過持續跟蹤RPA系統的活動和成就,可以通過明確而精確的指標來提高其計劃和治理。隨著RPA變得更加智能,ML和AI內置到自動化流程中,分析將變得更加復雜。但是,該系統(經過適當培訓的數據科學家)仍將能夠完全授權地跟蹤性能。
7.高級治理
高級治理的RPA好處有兩個層次:
RPA系統符合清晰,精確的治理系統。確實,創建一個經過深思熟慮的治理結構是有效部署RPA平臺的關鍵一步。
RPA軟件可以管理大型系統。也就是說,它可以連續檢查、重新檢查和監視系統。就像人類現在監視治理(但伴隨著人類犯下的所有錯誤)一樣,自動化系統可以檢查并標記不符合當前治理框架的企業基礎結構中的活動。
8.改進的可伸縮性
RPA解決方案旨在簡化擴展性。沒有一支由專業人員組成的人工團隊可以在可伸縮性上超出一支自動化機器人大軍。
例如,一組自動化機器人過程可以被復制并編程以完成一組相似但略有不同的過程。復制和重新編程可以一次又一次地發生,從而產生了一大堆活動系統,而這些系統曾經很少。
此外,這些RPA機器人可以越來越多地將人工智能和機器學習納入其自動化中,這提供了另一種擴展方式。在這種情況下,AI和ML在人員上提供了指數級的可伸縮性。
9.更好的安全性
幾乎沒有軟件系統具有完美的安全性。黑客一直在尋找漏洞。但相比于嚴格的人為團隊,機器人自動化流程具有明顯的優勢。
RPA工具永遠不會忘記進行日志輸入,永遠不會忘記注銷,永遠不會在屏幕上用小紙條寫下密碼。可以將其設置為“超時”,以便在應有的時候無法訪問系統。最好的是,存在所有活動的完整日志文件,因此將記錄任何潛在的危險活動。
10.明顯優于競爭對手
鑒于RPA提供的可伸縮,高度靈活的自動化功能,與缺乏此類系統的競爭對手相比,任何部署它的企業都將具有可觀的性能優勢。
RPA能夠快速、準確地執行各種關鍵的基本任務的能力使企業變得更加敏捷,并且更有能力完成具有挑戰性的任務。
RPA的行業利益
利用RPA優勢的公司,國外包括AT&T,沃爾瑪和德意志銀行。顯然,RPA的自動化流程可用于各個行業。例如:
金融:一家大型金融機構部署了RPA機器人來執行200多名員工的任務。成本約為三分之一。
保險:保險行業的大部分工作量集中在理賠。盡管其中一些需要人為決策,但RPA工具可以加快大量無意識的工作。
供應鏈:因為RPA可以從很小的解決方案擴展到龐大的多點解決方案,所以它非常適合通過大型且經常變化的邏輯系統(例如供應鏈,包括一個國家或國際供應鏈)進行擴展。
醫療保健:鑒于對最新患者數據的廣泛需求,RPA將數據從一個系統傳輸到另一個系統的能力可以減少大量的人工工作。
RPA的缺點
RPA不能孤立地工作。簡而言之,RPA解決方案必須是總體人工智能計劃的一部分。
為了真正獲得RPA的許多好處,公司必須采用適當的管理、仔細的計劃和結構合理的設計。該設計的關鍵部分——仍處于這種新興技術的初期——充分利用AI和ML。
例如,公司的大型AI系統將每天逐個任務地告知和指導其RPA解決方案的結構和維護。評論認為,如果不使用更大的AI系統,RPA系統的局限性將降低其價值。實際上,在某些情況下,新的RPA解決方案的費用和復雜性可能不值得。
展望AI和ML自動化技術的全面主流實施,RPA可能是關鍵的“智能力量”,其可編程性將AI系統轉變為真正的競爭優勢。后疫情時期,我們拭目以待。
特別聲明:
文章來源:數字經濟周刊
作者:James Maguire
原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/HOgf5NXUwC014xqDT-rvlg
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