8月10日，IBM行業解決方案研究院首席技術官常旭受邀出席了由RPA中國主辦的 “2019中國RPA應用與發展論壇”。現場常旭發表了以《RPA+AI的現狀及未來》為主題的精彩演講。

常旭提到，過去的10年是IT行業大爆發的10年，云計算、移動互聯網、區塊鏈、AI等技術給我們的生活和工作帶來了翻天覆地的變化。過去的10年同時也是RPA技術從出生到發展，從不為人知到成為行業標準的10年。展望未來，如何將RPA同AI等新興技術深度融合，為企業帶來更大的價值，改變人機協作的工作方式，這是每一個RPA從業者和企業客戶都應該思考的問題。

IBM行業解決方案研究院首席技術官 常旭

以下內容根據現場發言整理而成，分享給大家：

首先感謝RPA中國提供了這樣一個機會，可以讓我與大家分享有關RPA的一些經驗。今天我為大家帶來一些關于RPA的建設性內容，諸如企業如何建立RPA卓越中心，RPA如何與AI技術進行更好的融合，RPA+AI的未來發展趨勢等。開講之前可能大家會有一個疑問，IBM為什么會來到今天的會場？IBM能為大家帶來哪些實質性的幫助？首先介紹一下IBM這家公司：IBM成立至今已經有108年歷史，在很多年前還是一家以硬件為主的IT公司。但是隨著技術的不斷迭代和發展，目前主要做云計算、認知計算、AI等人工智能技術。所以IBM已經慢慢地過度到以提供云計算和認知服務為主的軟件解決方案商。

我加入IBM已經有11年的時間，比較幸運的是在我入職IBM第二年就加入到一個RPA項目組（機器人流程自動化），不過當時市場上還沒有RPA這個概念，產品也沒有現在這么多，多數是幾家世界級大公司在內部使用。

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IBM中國RPA的發展歷程

其實RPA最開始并沒有應用在財務部和人力資源部門，而是應用在BPO（業務流程外包）服務中心，有點類似現在的財務共享中心。一些大客戶會把那些重復勞動力業務，放在一些成本比較低的地方，比如：印度、菲律賓、越南等國家，用最低的成本來做同樣的事情。

2009年我有幸被派往大連的IBM BPO服務中心，幫助當地的工作團隊來提升工作效率。大連的IBM BPO服務團隊大概有200人左右，每個月的財務月結是他們最繁忙的時間。因為需要在3天之內完成30,000件財務對賬和銷賬處理，這200多人遠遠不夠，經常需要去別的團隊借人來完成工作。為了解決這一難題，當時我們開發了一款名為Smart Data Entry的自動化工具，主要用來幫助BPO服務團隊進行數據自動錄入，并且成功的幫助他們節省了50%的工作量。

通過上面這個案例，我們可以得出自動化工具有以下幾點優勢：

1、加速實現價值：在數天或數周內創建、測試和交付新的自動化功能；

由于Smart Data Entry項目取得了顯著的效率提升，IBM便在全球各個BPO服務團隊建立了RPA CoE服務中心，以提高當地外包團隊的工作效率。之后IBM看到了自動化市場的商機，于是把Smart Data Entry進行了品牌化塑造，即IBM Watson。IBM為企業客戶提供一整套的RPA技術支持，包括：實施、咨詢、運維等。為了建設整個RPA生態鏈和打破自身技術壁壘，IBM先后與Openspan、BluePrism、Automation Anywhere、UiPath等世界頂級RPA供應商建立了合作關系。

RPA是未來企業進行數字化重塑的核心引擎之一

很多演講嘉賓都談到了企業數字化轉型，IBM現在主要談的是數字化重塑。數字化轉型與數字化重塑的區別在于：數字化重塑受到企業內部各種IT系統通過恢復、打散、聚合的方式，快速響應客戶和合作伙伴敏捷高速變化的業務需求。那為什么說RPA在這個過程中起到了決定性作用？隨著AI時代的到來，會有各種各樣的AI系統產生，例如：視頻分析系統、圖像處理系統、自然語言系統等。

未來整個IT行業定會呈現出更多的AI系統，并且相互之間進行協作處理業務，在這個過程中RPA起到了一個很好的對接作用。我接觸過很多客戶已經度過了RPA前期的嘗試階段，比如前段時間我接觸到的一家大型車企，他們正在通過RPA建立一套全新的服務體系。因為該企業需要與國外多個系統進行通信，而系統之間的數據交互又錯綜復雜，通過應用RPA在服務底層建立了全新的自動化流程，使得整個業務效率得到了質的提升。

AI+RPA的現狀

一般而言，企業業務流程通常涉及到各類人員、決策和系統任務等，而采用RPA機器人流程自動化后，大量基于規則的重復性任務將被機器人完成，這是目前RPA普遍的應用現狀。例如：RPA從特定的郵件內自動提取Excel表格，然后根據信息列表中的聯系地址，自動的將表格發送過去，這便是一個很典型的RPA實例。

而AI技術就比較多，例如：人臉識別、視頻分析、自然語言處理、語音識別、OCR、數據分析等技術。而現在很多AI與RPA的結合，只是在自動化流程中需要AI處理時才會去應用AI。例如：智能客服、智能審計、智能投顧、運維機器人等等，這些都是典型的RPA+AI的應用。這兩項技術的融合最大的好處在于，可以處理大量非結構化數據，尤其是那些耗費人力和物力比較多的業務流程，從而幫助企業節省成本提高工作效率。

AI+RPA的未來

人機協作而非人機分工

下一階段的RPA+AI將是一種人機協作的工作模式。例如：目前真正使用RPA機器人的多數是業務人員而并非IT人員，業務人員在使用時只需要與RPA進行數據交互，在完成每一步操作時，可將業務交給RPA+AI共同完成。

在RPA處理完結果之后，再返回給業務人員做最后的數據審核。以人為本的自動化決策，將驅動著RPA+AI未來的發展方向，并且兩者相輔相成無法割裂開來。

更細粒度的服務編排

目前市面上大部分廠商把RPA做進一步的細分和切割，讓并行與串行的操作互不干涉，從而節省RPA的運行效率和資源調配。例如：目前RPA主要用于桌面化的自動操作，第一步需要點擊一下表格時我們用RPA，第二步需要數據運算時RPA會將此動作傳遞給下一個工具。因此在進行第二步時RPA是處于一個等待的狀態，所以進一步的細分和切割有助于用戶調配和節省RPA資源。我們會看到很多企業購買多個RPA廠商的產品，也是出于這個原因的考慮。

機器人自主學習和進化

最后這個也是我對未來RPA的一個展望、思考和研究方向。通過RPA技術的不斷迭代和創新，將來的RPA通過不斷的自我學習，只需要客戶提供一個需求，RPA自己將考慮如何去實施和完成整個流程的步驟，而用戶只需要直接查看結果就可以了。那時的RPA不僅僅只是一個執行固化任務的工具，而是可以做自動化流程之外的很多事情。

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