5月29日，由英諾森、RPA中國、安永聯合舉辦的“聚焦能源企業數字化轉型”專場線上研討會成功舉行。超過700多人次在線觀看了此次會議。安永資深數字化供應鏈轉型高級顧問-申華作為特邀嘉賓出席了此次會議，并以《RPA助力能源行業創新與轉型》為主題深入分享了RPA的試用場景與整體架構。

申華表示，目前中國處于智能時代高速發展階段，尤其是在“新基建”國家戰略背景下，5G、人工智能、新能源、區塊鏈、數字化、自動化等技術，正與各個行業相結合并顛覆其工作方式。

而RPA機器人的最大優勢是可以幫助人快速提高工作效率并節省工作時間，把員工從繁瑣、復雜的業務流程中釋放出來，從而去做更有意義的創新工作。

01.     

RPA適用于哪些業務場景

申華表示，據IDC調查報告顯示，未來工作場景中大約36%的底層工作崗位將徹底被RPA機器人替代，如數據收集、數據分析、數據操作等。埃森哲調查報告顯示，RPA機器人的工作效率一般情況下為普通員工的3倍左右，其成本卻只有員工的50%，并且RPA可以在正確指令下實現100%的數據準確率。因此，在能源企業實現數字化轉型的道路上，RPA機器人起到了至關重要的作用。

雖然RPA可以為企業數字化轉型帶來諸多好處，但并不是說RPA是萬能的適用于所有業務場景，例如，一些藝術創作類工作RPA卻無法將其實現自動化，因為RPA不具備創作性思維，它只能按照人的指令去執行一些重復性工作。因此，如果一些能源企業的業務流程符合以下標準，那么就適合通過RPA實現業務流程自動化。

高重復性：定期發送業務報表，自動服務單據中涉及的解決方案，高度重復7*24小時的工作任務。例如，企業里定期發送的各種財務報表、郵件收發/分享等，人工來處理這些工作從數據搜集到統計，耗時耗力而且無法保證數據的時效性。

超大量：定期的企業數據報表搜集、整理、分析等工作，周期性的系統歷史數據處理，將大量數據錄入到系統中等。尤其是歷史數據，很多企業中可能存儲了過往5—10年的業務數據可能會達到幾百T。人工來處理這些數據，如進行分析、提取等操作，那么工作量將是大到無法想想的；而RPA機器人，卻可以像“鏟車”一樣模擬人類的操作方式，輕松地將這些數據整理好。

多系統：多個數據源收集和處理數據，如Excel、Outlook、網頁應用、ERP系統等。例如，企業的財務部門員工經常需要到郵件里提取發票信息，然后錄入到系統中。而RPA通過與OCR技術相結合完全可以將這一業務流程實現自動化。

偽集成：存在依賴關系且數據來源多于系統，特定數據的日常下載與核對，系統之間非龐大數據的平臺集成工作。例如，當A系統出現數據更新時，我們將其下載然后同步到B系統，如果是人工來執行這個流程，不僅耗時耗力而且無法保證數據的時效性和準確性。通過RPA我們只需要設定數據掃描時間、同步時間便可以將這樣的業務流程實現自動化。

02.   

RPA解決方案基礎架構

RPA之所以適應于如此多的業務場景，這是因為和它的基礎架構有關，主要包括業務和數據兩種架構。

業務層面，RPA通過API和UI兩種方式與系統、應用和平臺進行交互：API是一種應用程序或系統的端口，在不用訪問源代碼的情況下，可以幫助用戶快速實現系統之間的交互，例如比較常用的Digital Core 、SAP C/4 HANA、ERP等程序。UI是指軟件與人之間的交互界面，介于硬件與數據之間，可以幫助人更好的去操作軟件，例如Word、PPT、Excel、第三方工具、舊版應用等。

數據層面，RPA主要通過數據部署和智能分析兩種方式執行任務：數據部署方面，目前RPA支持本地部署、云端部署（Cloud Object、Storage等）和混合部署（本地+云端）三種部署方式。因此，可以滿足用戶不同的預算成本和使用環境需求，以提高整體的RoI（投資回報率）。智能分析方面，RPA通過與機器學習（ML）、大數據分析、深度學習等人工智能技術相結合，在執行任務的同時還可以輸出可視化數據報表，為管理者指定發展戰略提供數據支撐。

最后，申華認為，隨著數字化進程的推進和數字經濟的發展，互聯網所能承載的服務愈來愈多，應用場景不斷擴大，互聯網、大數據、人工智能、RPA等技術將與實體經濟深度融合實現場景化落地，促使能源、金融、制造、零售等行業向新型、現代、智能的方向轉變。在這個轉型的過程中，RPA將扮演重要角色。

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