日本政府RPA應用報告:85%省級行政機構,已使用RPA

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      根據日本厚生勞動省發布的數據顯示,2019年日本新出生嬰兒僅有86萬人,較2018年減少5萬,創1899年有統計以來新低;死亡人數達138萬人,創二戰后新高。日本的人口負增長已達到52萬人,致使日本成為全球勞動力最匱乏的國家之一。

       

       

      所以,為了緩解人力資源的壓力,提高工作效率,日本是全球應用RPA最早和最多的國家之一。因此,日本總務省發布了各縣、市的RPA應用情況,以詳細了解RPA在實際應用過程中有哪些好處和挑戰,為更多的組織應用RPA提供借鑒。

       

       

       

      01.

      日本地方政府的RPA和AI應用情況

       

       

      都道府縣(類似中國的省)方面,2018(平成30年)年RPA的應用僅為30%,43%計劃使用RPA;2019年(令和元年)RPA的應用已達到85%,15%計劃引入RPA

       

      政令指定都市(人口50萬以上的城市),2018年RPA的應用為40%,40%計劃使用RPA;2019年RPA的應用達到70%,25%計劃使用RPA。

       

      都道府縣方面,2018年AI的應用僅為36%,32%計劃使用AI;2019年AI的應用已達到87%,11%計劃使用AI。

       

       

      政令指定都市,2018年AI的應用為60%,20%計劃使用AI;2019年AI的應用達到80%,15%計劃使用AI。

       
       
      02.

      RPA應用場景

       

      在應用場景方面,會計、財務成為RPA應用最多的業務場景,2018年只有37個案例,而2019年已達到197個案例,整體應用率大漲

       

      兒童福利和教育2018年只有8個案例,2019年暴漲至94個;

       

      健康醫療2018年只有12個案例,2019年暴漲至82個。總體來看,各地方政府機構的RPA應用場景都在大幅度上漲。

       

       

       

      03.

      應用RPA面臨的挑戰

       

      雖然RPA的好處眾多,但引入的過程并非一帆風順。在應用的過程中面臨不少的挑戰,讓不少地方政府望而卻步,主要挑戰如下:
       
      • 沒有足夠的專業人才啟動RPA項目;

       
      • 應用成本較高,沒有足夠的預算;

       
      • 無法預先知道應用效果;

       
      • 不清楚RPA可以應用在哪些領域;

       
      • 不知道如何下手;

       
      • 找不到成功的案例進行借鑒;

       
      • 不清楚RPA工作機制;

         

       

       

      如果按照應用機構的類型(都道府縣方面,政令指定都市,市區町村)來看RPA應用所面臨的挑戰時,這些問題主要都集中在市區町村(類似中國的地級市)。

       

       

       

      04.

      地方政府引入RPA和運營費用(每年)

       

      多數地方機構在引入試驗RPA項目時都是0費用,不過也有一些項目需要支付費用,多數集中在100萬日元-500萬日元(約6萬-30萬人民幣)

       

      營費用方面,也是集中在100萬日元-500萬日元,只有少數項目在1000萬日元以上。

       

       

       

      05.

      RPA應用效果(部分)

       

      17萬人口的町村應用RPA之后,將納稅申報、稅務輸入、稅務檢查等多個業務流程實現自動化,整體工作時間節省了47.4%。11萬人口的町村應用RPA之后,將國民健康保險稅的輸入/查詢、保育員出勤表、日常文件處理等業務實現自動化,分別節省了90%、69%、75%和37%的工作時間。

       

       

       

      06.

      RPA后續管理

       

      在RPA的日常工作中管理是非常重要的。好的管理體制可以讓RPA機器人的效率發揮至極致,而差的管理將會讓RPA的效率大打折扣甚至失去了應用的意義。

       

      所以,很多地方政府機構為了加強RPA的管理,多數都將后續管理交給軟件供應商,也有不少機構與供應商一起協同管理。

       

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