机器人流程自动化 (RPA) 也称为软件机器人,RPA 使用智能自动化技术执行人类工作人员的重复性办公任务,例如提取数据、填写表格、移动文件等。
RPA 结合了 API 和用户界面 (UI) 交互,在企业和生产力应用程序之间集成和执行重复性任务。通过部署模拟人类流程的脚本,RPA 工具在不相关的软件系统中自主执行各种活动和事务。
这种形式的自动化使用基于规则的软件执行大量业务流程活动,从而使人力资源腾出时间优先处理更复杂的任务。通过使用 RPA,CIO 和其他决策者可以加快数字化转型工作,并从员工那里获得更高的投资回报率 (ROI)。
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为了让市场中的 RPA 工具保持竞争力,它们不仅需要具有任务自动化功能,还要进行扩展以包括智能自动化 (IA)。这种类型的自动化整合一些人工智能子学科(如机器学习、自然语言处理和计算机视觉)以扩展 RPA 功能。
智能流程自动化需要的不仅仅是基于规则的简单 RPA 系统。您可以将 RPA 视为“执行”任务,而 AI 和 ML 分别包含更多的“思考”和“学习”。它使用数据训练算法,以使软件能够以更快和更高效的方式执行任务。
机器人流程自动化 (RPA) 经常被误认为是人工智能 (AI),但两者是截然不同的。AI 结合了认知自动化、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、推理、假设生成和分析。
关键区别在于,RPA 是流程驱动的,而 AI 是数据驱动的。RPA 机器人只能执行最终用户定义的流程,而 AI 机器人使用机器学习识别数据(尤其是非结构化数据)中的模式,并随着时间的推移进行学习。换句话说,AI 旨在模拟人类智能,而 RPA 仅用于重复执行人类指定的任务。虽然使用人工智能和 RPA 工具可以最大限度减少对人类干预的需求,但它们自动执行流程的方式有所不同。
尽管如此,RPA 和 AI 也是相辅相成的。AI 可以帮助 RPA 更全面地自动执行任务,并处理更复杂的用例。RPA 还支持更快地根据 AI 洞察采取行动,而不是等待手动实施。
根据 Forrester 的说法,RPA 软件工具必须包括以下核心功能:
RPA 等自动化技术还可以通过遗留系统访问信息,从而通过前端集成与其他应用程序顺利集成在一起。RPA 使自动化平台的行为类似于人类工作人员,从而执行日常任务,例如登录以及从一个系统复制并粘贴到另一个系统。虽然到数据库和企业 Web 服务的后端连接也有助于自动化,但 RPA 的真正价值在于其快速且简单的前端集成。
RPA 具有多种优势,其中包括:
要详细了解业务用户设置 RPA 工具所需的内容,请在此处阅读我们的博客。
虽然 RPA 软件可以帮助企业发展,但也存在一些障碍,例如组织文化、技术问题和扩展。
组织文化
尽管 RPA 将减少对某些工作角色的需求,但也会促使增加新的工作角色以应对更复杂的任务,从而使员工专注于更高层次的战略并创造性地解决问题。
随着工作角色职责转变,组织需要倡导学习和创新文化。要成功完成自动化和数字化转型项目,员工队伍的适应性至关重要。通过教育员工和投资培训计划,您可以让团队为持续的优先事项转变做好准备。
难以扩展
虽然 RPA 可以同时执行多个操作,但由于法规更新或内部变化,RPA 可能很难在企业中进行扩展。
根据 Forrester 的一份报告,52% 的客户声称他们在扩展 RPA 计划时遇到了困难。公司必须具有 100 个或更多活跃工作机器人才有资格成为高级计划,但很少有 RPA 计划超过最初的 10 个机器人。
有几个行业利用 RPA 技术简化业务运营。在以下行业中实施了 RPA:
银行和金融服务:在 Forrester 关于“到 2023 年,RPA 服务市场规模将达到 120 亿美元”的报告中,36% 的用例涉及金融和会计领域。如今,超过三分之一的机器人出现在金融行业,考虑到银行业很早就采用了自动化,这不足为奇。许多大型银行现在都使用 RPA 自动化解决方案自动执行任务,例如,客户研究、开户、查询处理和反洗钱。银行部署了数以千计的机器人以自动处理大量的人工数据输入。这些流程涉及大量基于规则的枯燥任务,而 RPA 自动化可以简化这些任务。
保险:保险具有大量非常适合自动化的重复流程。例如,您可以将 RPA 应用于索赔处理业务、监管合规、保单管理和承保任务。
零售:电子商务的兴起使 RPA 成为现代零售业的重要组成部分,它改善了后台运营和客户体验。常见的应用场景包括客户关系管理、仓库和订单管理、客户反馈处理和欺诈检测。
医疗保健:在医疗保健行业,准确性和合规性至关重要。全球一些最大的医院使用 RPA 机器人流程自动化软件优化信息管理、处方管理、保险索赔处理和支付周期等流程。
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