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5月13日，由中國人工智能產業發展聯盟（以下簡稱“聯盟”或“AIIA”）主辦，RPA中國聯合中國信通院、高效運維社區、金智維、達觀數據、安永、中國建設銀行、海通證券、華為、Avantify等多家企業單位共同參與的“RPA技術分享沙龍”成功舉行。由于疫情原因，本次會議通過線上直播的形式，超過500多位觀眾在線觀看了本次會議。

安永大中華區管理咨詢資深經理蔡軍作為特邀嘉賓出席了此次會議，并以《企業數字化之匙：RPA+》為主題進行了精彩內容分享。蔡軍表示，2019年安永內部調查全球數字化轉型市場規模在1.25萬億。尤其是美國和中國的兩大地區，而RPA作為其中一個很重要的領域，其市場規模從2019年的50億增長到120億的規模。在此背景下，國內的RPA市場得到了突飛猛進的發展，越來越多的本土產品開始涌現出來。

傳統自動化的處理能力有限，當有AI技術助力時，二者之間形成了一個很好的技術互補。所以在這個基礎上，“RPA+”一方面加的是以往的大數據、云計算、區塊鏈的數字化技術；另一方面，能夠承接AI、NLP、知識圖譜、語音合成技術的整合，通過這種方式加快企業實現數字化轉型。

安永大中華區管理咨詢資深經理-蔡軍

01.

企業數字化需求趨勢不可阻擋

蔡軍首先介紹了數字化轉型市場的規模及RPA市場的發展趨勢：根據數據統計，2019年全球數字化轉型支出超過1.25萬億美元。預計到2022年，全球商業實踐、產品和組織的數字化轉型技術和服務支出將達到1.97萬億美元。而美國和中國是數字化轉型支出最大的兩個區域，占總市場的50%以上份額；其中，RPA作為企業、組織、公共部門最有效的數字化轉型工具之一，市場規模將從2019年的50億美元到2023年增長至120億美元。

整個數字化轉型過程可分為三個重要階段，分別是實驗階段、創新階段和自主階段。

實驗階段：主要體現在“IT變革”，將企業的辦公方式和存儲從傳統運營模式遷移到數字化，如云服務、大數據、移動網絡等。

創新階段：主要體現在“技術創新”，將傳統IT技術與AI、物聯網、區塊鏈等新型技術相結合。

自主階段：主要體現在“智能自主”，與更多影響未來生活的技術相結合，如人工智能+、量子計算、5G、生物數字集成等。

蔡軍認為，當前企業數字化轉型正處于第二個“技術創新”階段，主要通過將RPA與OCR、NLP、ML、感知及計算機視覺等大量人工智能技術相結合以提高整體自動化處理效率和節省企業支出。RPA也從傳統意義上的RPA，晉升到更加聰明的IPA，以及持續往更智能的IA發展。

02.

中國企業應用RPA現狀調查

蔡軍表示，為了明確國內企業應用RPA的現狀，安永對大中華區“財富500強”企業進行了詳細調查，結果顯示：

78%受訪企業已將RPA應用在實際業務中；
67%受訪企業希望擴大RPA業務規模；
97%受訪企業正考慮實施更多智能技術；
82%受訪企業表示RPA收益超過預期；
53%受訪企業正在實施1—5個RPA機器人；
25%受訪企業已部署10—20及以上的RPA機器人；

企業主要將RPA應用在哪些業務領域，調查結果如下：

27%用于釋放人力、IT等資源；
16%用于消減運營成本；
16%用于提升業務合規性；
15%用于減少員工加班工作；
11%用于改善現有IT系統；
8%用于加速業務增長；
7%用于消除數據安全隱患。

蔡軍解釋道，RPA之所以成為企業實現數字化轉型最理想的工具，主要因為，RPA已是相對成熟的虛擬勞動力應用，其低風險、易使用、靈活擴展等特點獲得企業廣泛使用，成為開啟數字化大門的“金鑰匙”。

低風險：RPA采用非侵入式部署，可以完美兼容現有和遺留系統，允許創建一個可持續開發的將復雜算法和機器學習工具相結合的自動化處理平臺。

準確性：一次獲得正確數據處理結果，并且可以做到100%正確（在規則設定情況下）。

機密性：可保證全程機器人處理，避免造成人為數據泄露。

可靠性：可提供24*7全天性無休息服務（機器人維護時間除外），相比員工也不會出現請假和離職的情況出現。

如果企業業務具備以下4個特點，那么都適合應用RPA來實現自動化：

大容量數據：業務中有大量需要重復處理的數據，如計算、校對、驗證、上傳和下載等。

易出錯業務：一些對數據準確性要求較高的業務，如基金清算、對賬等。

高頻交易處理：發生頻率密集的日常業務，例如工資發放、核對、打款等。

低附加值流程：如各系統數據的添加、更新、維護及數據標注等。

03.

RPA+AI開啟企業數字化大門

蔡軍表示，傳統RPA只能處理規則清晰、重復性強的工作，對于需要判斷的非結構化數據業務卻無能為力。但是，當RPA與OCR、NLP、認知等人工智能技術相結合后，可以輕松地將圖片數據提取，文本/語音數據提取等一類的業務流程實現自動化。

我們都知道AI具有強大的能力來改造企業的業務流程，可礙于較高的開發成本、部署及日后維護等一系列難題，阻礙了企業應用AI的腳本。因此，隨著RPA技術日趨成熟，市場需求也不斷增多，RPA成為了AI實現場景化落地的“接盤俠”。將AI技術集成在RPA產品內免去部署煩惱，同時提供可視化、拖拽式操作和智能維護工作，這種高契合技術互補的智能化解決方案，滿足了企業多元化的業務自動化需求。

為了幫助用戶更好的了解智能自動化（IPA）的諸多好處，蔡軍舉了以下幾個應用實例：

電子發票采集與識別：用戶通過RPA+OCR+NLP可以打造區塊鏈電子發票，連接每一個發票干系人，可以追溯發票來源、真偽和入賬信息等，同時可以建立電子發票檔案及電子發票數據庫。

零售欺詐檢測：用戶通過部署RPA+大數據+AI可實時跟蹤客戶銀行賬戶和信用卡活動，并結合大數據分析，評估考核分析并預測其欺詐行為。

用戶畫像：通過RPA+機器學習+大數據幫助企業打造詳細的用戶畫像，可用于商業變現和廣告推送等業務，解析供應商能力和潛在消費者。

智能客服：通過RPA+ASR（語音識別）自動將語音轉換成文本，再由NLU（自然語言理解）進行內容解析，接著機器人會觸發用戶想要查詢的意圖，最終快速呈現出查詢結果。

智慧采集與自動報賬：通過RPA+OCR+NLP，可以實現從數據采集到錄入整個業務流程的自動化。其中OCR和NLP主要負責識別和輸出內容，而RPA則是將數據輸送到指定系統或應用程序中。

整體來說，RPA+除了提高企業工作效率節省運營支出，還能梳理出一套有效的業務流程規則，為財務決策、分析提供有力的數據支撐。并可通過內部“卓越中心”向其他部門擴展這一運營優勢，來提升全局的工作效率。

04.

RPA+將成為變革的數字化服務驅動引擎

蔡軍還詳細介紹了全球商業服務中心的前世今生，以及在企業實現數字化戰略所占的地位：

過去（1990—2015）：共享服務中心興起并迅速滲透到中型公司，開始整合大型交付中心?？缇砈SC從近岸市場開展并延伸到離岸市場。在早期的運營模式中，業務流程外包（BPO）起著主導作用。

現在（2015—2020）：全球商業服務中心（GBS）的成熟與擴展，降低成本到工作質量提升的轉變。端到端整合原則得到更多的重視，由于業務的可擴展性，新技術的產生和自動化的普及，更多運營支撐活動被整合到GBS中。

未來（2020+）：未來階段GBS將聚焦在業務價值提升，如數字化轉型、客戶導向、系統靈敏性、智能分析、技術創新、人機協同等。

蔡軍表示，RPA+GBS主要應用在需要人為參與的非結構化數據業務領域，如前面所提到的發票審核、智能客服、流程挖掘、賬款處理等?？蛇M一步實現無需人為干預的端到端業務流程自動化，以推動企業數字化技術應用解放人力資源，讓員工專注于創造更高的業務價值。

RPA+并非是簡單的數字化技術整合，而是需要企業去應對一系列發展與變革的問題，例如，如何構建基于產品的多流程、跨地域、多單位集團部署架構？云部署與本地部署該如何考慮和協同工作？不同業務部門如何協同辦公？是以技術為主導還是業務為主導。如何多級部署統一和定制平衡等等。在這一系列難題中，RPA的應用規劃、RPA規?；渴鸸芸亍PA卓越中心建設將起到了至關重要的作用。

其中，大部分RPA技術應用較成熟的企業均建設了“RPA卓越中心”（RPA CoE）以統籌管理集團智能自動化，將RPA建設為企業的能力平臺，使數字化勞動力的概念上升至全公司層面，而不是限于各獨立流程中。RPA CoE的管理領域包括：戰略與項目管理、變革管理、知識管理、機器人標準化管理、RPA架構管理、RPA機會流程篩選、落地實施以及維護與更新等。

最后蔡軍總結道，RPA開啟企業數字化大門，而RPA+AI技術使得RPA變得更聰明、更智能。而RPA+成為企業數字化發力的引擎。RPA+為企業數字化轉型帶來了更清晰的升級路線、更有效的運維基礎, 是實踐企業數字化最有效的方式，是開啟以及持續提升數字化的鑰匙。

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