隨著機器人流程自動化(RPA)概念在國內的普及,越來越多的企業開始嘗試應用機器人流程自動化來提升企業的運營效率,提高業務處理及時性、準確性,降低成本和風險。大量的聲音及觀念都賦予了RPA在新時代的重要地位:“新時代的Excel”,“人手一臺機器人”,“新的工作技能”,“虛擬工作助理”,“數字化勞動力”等等。天行智能認同這些觀念,為了構建一個數字化的商業世界,我們也積極參與到RPA的宣貫工作中。
但,即使RPA項目相比傳統的軟件項目管理復雜度和開發難度都有所降低,當前RPA項目建設依然需要一定的技術基礎。以一個常見的流程自動化項目為例,往往需要經歷:機會識別、業務分析、流程開發、測試上線、試運行及運維等幾個階段,其中需要技術基礎的流程開發階段一般需要2-3周的時間。
如果要真正的做到“人手一臺機器人”,這個開發周期的縮減及開發難度的降低都還需要有很長的路要走。因此降低RPA工具的使用難度就成了很多RPA廠商的重要戰略,例如UiPath在2019年就推出了面向業務用戶使用的Studio X產品,以降低RPA的開發難度。
天行創始團隊中有一部分成員是非技術背景的,他們也深知讓真正的業務用戶無障礙的使用RPA的重要性,只有讓真正的一線業務用戶掌握了RPA,才能真正達到讓機器人賦能人類的目的。于是團隊一直在思考“如何做一款真正為業務人員打造的RPA工具?”,通過資料搜集,參考國外相關領域的經驗,我們發現在降低RPA產品的使用難度上,RPA廠商的嘗試和努力大致分為三種模式:
1、盡量做到低代碼模式。大量封裝基礎性自動化活動組件,減少基礎性活動的開發難度,同時對于一些常用的函數也封裝為相應的活動,例如:獲取“昨天”、“每月最后一天”的日期。這種方法因為要盡量多的提前封裝原本靈活的函數,所以往往會造成自動化的活動組件數量非常多,學習和維護成本相應也會增加。
2、依托技術力量,建立“代碼庫“模式。RPA廠商認為RPA的開發依然離不開技術團隊,需要由業務用戶將自動化需求清晰的表述給技術團隊,技術隊伍響應業務需求并盡量抽象出大量的“對象”并轉譯開發實現后交給業務團隊使用。這種方法的響應周期要稍長,同時對業務團隊和技術團隊的溝通順暢度要求比較高。
3、通過“錄制”或“監視”人類操作,自主學習并生成自動化代碼的Discovery模式。以色列的一家RPA軟件廠商Kryon率先提出并實踐了這一做法,它通過采集用戶每天的流程處理信息并通過分析引擎識別這些流程元素信息,并生成RPA的自動化架構及代碼。這種方法如果能有效的實現我們認為將真正的降低開發工作量,但往往由于用戶操作過程的干擾、異常場景、用戶行為覆蓋度等因素,加之算法的成熟度問題,該方法一直面臨著較大的技術挑戰。
其中模式三我們認為將是業務用戶團隊所期望的,但是由于模式三更多的是基于現狀的直接自動化,因此會有很多的場景生成的自動化代碼并不理想。因此,目前RPA項目的主流交付模式仍然會是業務用戶基于對流程的清晰了解,整理出更適合自動化的流程設計文檔(Process Design Document)然后交付給RPA實施團隊。
天行團隊結合國外產品先驅的經驗,以及以往項目建設過程中的經驗,嘗試著融合以上的三種方式,提出了“自動化你的自動化過程“概念,通過理解用戶的流程設計文檔,輔以用戶的訓練,實現RPA代碼的自動化生成。
(不會寫RPA代碼沒關系,Uni來幫你?。?/em>
該設想的核心理念及步驟如下:
2、業務用戶完成自動化需求的詳細流程設計文檔(PDD)。通過 NLP 技術,自動分析用戶的流程文檔,并將文檔描述與產品底層活動庫及場景包做匹配生成自動化代碼,例如:“登錄SAP運行T-code:MIRO”將自動匹配代碼庫中的SAP登錄模塊。通過與 追一科技 (李開復曾評價追一為國內乃至全球最好的NLP公司之一)技術合作,目前已經完成超過200份流程文檔的AI訓練和學習,并在持續迭代中。
將PDD文件及相關模板輸入給機器人
3、用戶行為學習及調試。目前我們通過識別需要用戶進行完善的信息由用戶進行多次的調試完成自動化代碼信息的完善。后續,我們將通過持續的用戶監聽,利用 流程挖掘 技術,提取行為特征,捕捉用戶操作邏輯及自動化元素進一步實現自動化的程度。
補充NLP分析得出所需的自動化元素,
自動生成流程文件
通過將RPA項目中的開發周期的縮短,將過去項目中流程開發的周期幾乎縮短為0,大大的降低了RPA的實施成本??梢?strong>讓整個業務團隊在整個RPA項目的生命周期中,更加專注在機會識別、業務分析等知識附加值更高的領域。
目前Uni的流程設計文檔解析的產品功能已經進入內測階段并將集成到企業版中,如果您期待在您的企業中引入一款真正面向業務用戶的RPA產品,聯系我們預約吧!
“老板再也不用擔心我的RPA開發技能了!”
特別聲明:
文章來源:天行RPA
原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/MF3s2gAkFgbcuOkLetHIeA
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