毫无疑问，RPA 可以兑现这一承诺。世界各地的组织都报告了将日常任务委托给机器人能带来变革性的好处。

以负责制定和发布标准的比利时机构 NBN 为例。2021 年，该机构部署了一个机器人来承担收集和输入选票信息的任务 – 这是一项费时费力的工作，以前由手工完成。因此，NBN 从每年发布 800 项标准增加到发布 2,150 个标准。由于每项新发布的标准都被证明每年可使比利时的国内生产总值 (GDP) 增加 204 万欧元³，因此该机器人对比利时经济产生了重大影响。

另一个示例是位于宾夕法尼亚州匹兹堡的标志性连锁餐厅 Primanti Brothers。89 年来，该公司从未停止创新，并于 2021 年发现了一个机会，即借助 RPA 机器人从 40 个站点自动生成每日销售报告。以前每位区域经理每天花费 45 分钟的任务现在只需三分钟即可完成，每年节省超过 2,000 个小时。时间的馈赠意味着区域经理可以将更多时间专注于提升连锁餐厅粉丝的满意度。

还有一个示例，即一家位于佐治亚州亚特兰大的专业消费金融公司 Credigy。该公司早在 2018 年就看到了 RPA 的战略潜力，并且确定了整个企业中可以通过自动化获益的重复性日常任务。将以前占用专家大量时间的低级别任务（例如手动检查和重命名数千个文件）委托给机器人完成。在使用 RPA 的第一年，Credigy 实现了 25 个流程自动化，使其高技能分析师能够专注于复杂交易的谈判，这些交易是它向客户提供的创造性财务解决方案的基础。从那时起，通过自动化节省了更多时间，进而帮助该公司保持两位数的复合年增长率。

这些示例展示了将 RPA 作为业务主导型战略的一部分实施时可能发生的情况，这种战略需要时间来分析流程并确定自动化在哪些方面最有效。

但对于多达一半已部署 RPA 的组织来说，结果并不那么出色。⁴要么 RPA 根本没有实现预期的投资回报率，要么早期的成果没有经过扩展，以实现持续的企业级优化。

有时感觉像是软件问题。但几乎在所有情况下，问题并不在于 RPA 解决方案，而在于部署方式。

尤其是，RPA 的进入门槛较低，这意味着它通常在单个部门内实施，以自动执行占用员工时间或似乎导致瓶颈和效率低下问题的特定任务。

例如，假设一个组织一直收到供应商关于延迟付款的投诉。手动输入纸质发票数据花费的时间似乎是一个问题，因此财务部门使用 RPA 构建一个机器人来扫描发票并将详细信息输入 SaaS 财务系统。

该机器人运行良好，但采购到付款 (P2P) 的交货时间似乎没有改善。最终，构建机器人的人员离开了。其他人都不知道如何保持最新状态，因此当 SaaS 供应商下次更新财务系统时，机器人就会崩溃。

这个简单的示例强调了可能导致 RPA 实施失败的几种原因：

仅解决流程的一部分：采购到付款和订单到现金是现代组织中最复杂的部分流程，跨越多个部门和外部利益相关者，并包含一长串相互依赖的任务。仅解决流程的一部分可能会起到一些缓解作用，但如果流程的其他地方存在瓶颈，则整体改进的可能性很小或根本不存在。对流程某一部分进行孤立修复甚至可能会在上游或下游产生新的问题或瓶颈。

将自动化应用于一个糟糕的流程：该流程涉及纸质发票，可能已将这些发票邮寄给组织，在收发室经过分类，已传递给客户的联系人，并且放在凌乱的办公桌上时，可能已经丢失了一段时间，然后才实际传递给客户。从这些发票中自动提取数据对于加速整个 P2P 周期的作用微乎其微。在应用任何自动化之前，需要重新思考整个过程。

KPI 不明确：组织领导者知道存在问题，但没有思考他们希望进行哪些改进。他们没有指定期望的结果和可衡量的 KPI，而只是将 RPA 作为“膏药”应用于更明显的效率低下问题的来源之一。通过重新考虑并检查整个流程，他们可以查明所有效率低下问题，决定如何进行修复，并在采取行动之前计算修复每个问题可以获得的投资回报率。

临时工具的使用使得自动化变得不可持续：该机器人是由一位对技术充满好奇的财务人员使用低代码 RPA 工具构建而成。他们发现该软件易于使用，但是当他们离开时，这些知识也就随他们离开了。这不仅导致机器人崩溃，而且还错失了扩大 RPA 使用规模来解决其他效率低下问题的机会。

缺乏持续的治理：由于机器人是临时构建和部署的，而不是作为自动化战略的一部分，没有人（也没有监控系统）关注它，因此没有人可以预测财务系统的更新会导致机器人崩溃。