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01 第一階段：初級助手與UI測試

階段簡介：

RPA開始于簡單的數(shù)據(jù)導(dǎo)入和用戶界面測試

在最早期的階段中，RPA又可比作虛擬化助手，能夠助力人力實施的基本數(shù)據(jù)導(dǎo)入，然而輔助作業(yè)時尚需人為操作。RPA 的故事始于用戶界面 (UI) 測試的自動化。它通常意味著測試界面的視覺元素以確保它們正常工作，并且用戶在使用應(yīng)用程序時不會遇到任何問題。

在 20 世紀 90 年代末 - 2000 年代初，歐美的公司提出了敏捷開發(fā)概念，其關(guān)鍵價值觀之一是優(yōu)先考慮人員而不是流程和工具。組織還認識到需要加快運營速度以保持競爭力。因此，各種 UI 測試和質(zhì)量保證 (QA) 自動化腳本應(yīng)運而生。RPA將進駐于獨立設(shè)施端，通常輔助個別人員及交易體系加快工作速率。大然，這個階段的RPA的短板也很顯而易見，RPA并不能完成一方到另一方的自動化操作，很難實現(xiàn)廣泛推行使用的目標。

02 第二階段：流程自動化與屏幕抓取

階段簡介：

這個階段見證了RPA在數(shù)據(jù)抓取和流程自動化方面的初步推廣

在這一階段，RPA技術(shù)得到了初步的推廣，并且可以在第一階段的基礎(chǔ)上實現(xiàn)自動化模擬操作，其中很大一部分是屏幕抓取技術(shù)，它是從應(yīng)用程序中提取數(shù)據(jù)以用于其他目的的自動化。它顯著提高了必須處理大量數(shù)據(jù)的企業(yè)的效率和效益。銀行和保險公司成為RPA自動化先驅(qū)的另一個原因也正是因為它們擁有可大量的需要被處理的屏幕數(shù)據(jù)。

然而，這時候的RPA自動化技術(shù)仍然有其缺點。其中之一就是準入門檻高。如果當(dāng)時一家公司想要實現(xiàn)流程自動化，很可能會構(gòu)建一個復(fù)雜的 IT 環(huán)境。后者需要昂貴的工程技能和耗時的集成。同時，RPA在這個階段需要手動管理。

03 第三階段：業(yè)務(wù)集成與先進調(diào)度

階段簡介：

在這個階段，RPA不僅能自動處理任務(wù)，還能進行任務(wù)調(diào)度和與其他企業(yè)應(yīng)用（如ERP和BPM）的集成

RPA技術(shù)真正的關(guān)鍵點發(fā)生在2012年左右，由于這個時期金融危機的爆發(fā)，企業(yè)開始更多領(lǐng)域地尋求減少開支的方法。

因此，從這時候開始企業(yè)意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，RPA 被認為是一種簡單且負擔(dān)得起（當(dāng)然是企業(yè)價格）的數(shù)字化解決方案。自此，隨著越來越多的企業(yè)開始采用 RPA 來完成關(guān)鍵任務(wù)，這些因素導(dǎo)致 RPA 席卷全球。第三階段的RPA具有自動處理能力、機器人的調(diào)度能力，甚至一些先進的分析能力。可與ERP、BPM和其他業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)合并，甚至可以在云Cloud中發(fā)布。但在另一方面，這個階段的它依然完全無法處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

04 第四階段：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI融合

階段簡介：

當(dāng)前階段的RPA不僅僅是一個自動化工具，而是一個全面的解決方案，包括先進的數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和人工智能功能。它不僅提供操作層面的效率，還能在戰(zhàn)略層面帶來價值

在如今，我們可以認為已經(jīng)進入到了RPA的第四階段。在第四階段，RPA正經(jīng)歷著一場融合和拓展的變革。這一階段的RPA不再是孤立的自動化工具，而是成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的一部分。利用先進的算法和人工智能（AI）模型，如自然語言處理（NLP）和機器學(xué)習(xí)（ML）

、圖像識別、語音識別、大數(shù)據(jù)分析、云計算等多項技術(shù)，RPA現(xiàn)在能夠處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這是前幾個階段難以觸及的。更重要的是，它不僅能自動化任務(wù)，還能優(yōu)化整個業(yè)務(wù)流程。

在這一階段，RPA與先進的數(shù)據(jù)分析工具、API接口和其他前沿技術(shù)相結(jié)合，為企業(yè)提供了一個全方位的解決方案。這意味著RPA現(xiàn)在不僅能幫助企業(yè)在操作層面上實現(xiàn)效率，還能在戰(zhàn)略層面上為企業(yè)帶來價值。通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，RPA可以預(yù)測市場趨勢、客戶行為等，從而幫助企業(yè)做出更明智的商業(yè)決策。

同時，在這一階段，RPA的應(yīng)用范圍也明顯擴大，不再局限于金融和保險等傳統(tǒng)行業(yè)。制造業(yè)、醫(yī)療健康、零售和供應(yīng)鏈管理等多個行業(yè)也開始大規(guī)模部署RPA，甚至在政府和非營利組織中也有應(yīng)用案例。例如，通過NLP和OCR支持RPA客戶私有化部署，具備定制化影像文件識別的擴展能力，根據(jù)業(yè)務(wù)場景訓(xùn)練特定算法模型，并能針對特定的業(yè)務(wù)場景迅速的作出反應(yīng)"。

RPA自然語言處理（NLP）編程能綜合運用文字分類、文本摘要、文本審查、標簽提取、意見提取、情感分析等智能算法，并支持對不同類型文件的智能處理，如財務(wù)報表、合同、公告、審計報告、法律文件、保密協(xié)議、債券發(fā)行、傳記、廣告等，并支持JPEG、PDF、Word和Excel 等不同類型的文字提取；其光學(xué)字符識別（OCR）整合了各種復(fù)雜的算法，如文本的發(fā)現(xiàn)、模型的發(fā)現(xiàn)、扭曲和神秘文本的識別，并支持多種類型的文件識別，如驗證碼（字母、數(shù)字、幻燈片等）、發(fā)票、工作許可證、身份證、不動產(chǎn)卡、火車票、建筑等。

從成本上來看，如今RPA的成本問題呈現(xiàn)出相對復(fù)雜的畫面。隨著RPA技術(shù)的不斷成熟和市場競爭的加劇，基礎(chǔ)RPA解決方案的價格有所下降。開源和低代碼平臺的興起也使得小型和中型企業(yè)更容易負擔(dān)得起RPA技術(shù)，降低了進入門檻。但在另一個角度，如今的RPA通常與人工智能、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù)集成在一起，這些技術(shù)自身的開發(fā)和應(yīng)用成本相對較高。這意味著，如果企業(yè)想充分利用第四階段RPA的高級功能，可能需要更多的投資。此外，這一階段的RPA解決方案通常需要與現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)流程進行更深度的集成，這可能會涉及到額外的定制開發(fā)和維護成本。因此，現(xiàn)在的RPA在提供更多高級功能和靈活性的同時，其成本結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜。對于那些尋求全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高度自動化的大型企業(yè)來說，這些高級功能可能是值得額外投資的。

展望未來

總結(jié)而言，從最初的用戶界面測試到現(xiàn)在全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具，RPA技術(shù)經(jīng)歷了多個發(fā)展階段，每個階段都有其獨特的應(yīng)用場景和局限性。隨著技術(shù)的日趨成熟和不斷創(chuàng)新，RPA已從一個簡單的自動化助手逐漸演變成一個能夠跨越多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域和集成多種先進技術(shù)的綜合性平臺。我們將預(yù)期其將為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了更為全面和靈活的選擇，預(yù)示著RPA的未來將更加廣闊和多元。

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