数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的10个数字化标签

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简介: 数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的10个数字化标签从数字员工到数字化转型推进器,10个数字化标签助你理解RPA

数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的

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数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的10个数字化标签

从数字员工到数字化转型推进器,10个数字化标签助你理解RPA


文/王吉伟

RPA行业热起来之后,关于RPA的讨论一直都不少。

人们对RPA的认知不尽相同,对RPA行业的理解也有所差异。讨论得多了,RPA的身份也就多了。现在只要提到数字员工,几乎所有人会在第一时间会想到RPA。这个身份,将RPA的“数字化属性”体现得淋漓尽致。

能够体现RPA“数字化属性”身份的,还有数据搬运工。与“人肉搬运工”相比,RPA可以稳、准、快的将不同系统之间数据来回搬运,以“非入侵”不破坏原有系统的形式,保证了企业数据的流通运转。当然,RPA不会取代那些“人肉搬运工”,而是让其转岗至更有价值的决策性岗位,工作愉悦指数飙升。

正是因RPA能够连接多个企业信息系统,所以它还有个“信息系统连接器”的诨名,亦被称作“数字化转型连接器”。因为当代RPA融合的数据挖掘技术,可以让业务流程自动化更高效的助力企业增效降本,“数字化转型推进器”的绰号也由此而生。

在投资机构的眼中,RPA还被归入“无人经济”,也是正在崛起的企业服务“新星”。

而在王吉伟频道的文章中,RPA是人机协同的最佳打开方式,是超自动化的主要构成单位,也是“自动化优先”的重要着力点。

这些身份和标签,实则都在证明,RPA正在成为构建数字经济不可或缺的一部分。本文,就为各位盘点RPA身上的10个数字化标签,以让大家更好的了解RPA。


标签一:人工智能

RPA可以执行规则明晰、流程固定的重复性工作,但企业往往存在大量的非结构化数据。因此,RPA需要AI技术配合,才能应用于更多的业务流程自动化场景。

RPA主要做的是基于规则、大量重复的自动化任务,用于各种自动化执行。AI结合机器学习和深度学习,具有自主学习能力,通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术拥有认知能力,倾向于发出命令。

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融合AI的RPA,通过OCR、NLP等技术,解决了RPA无法妥善处理非机构化数据的难题,同时RPA处理机构化数据的能力与准确率也大幅提升。由此,RPA的有效自动化可能性大大增加,能够使RPA的应用场景更加多元与丰富。同时,AI也使得RPA的主动流程挖掘成为现实。

当今RPA在应用市场与资本市场的双重爆发,主要是因为融合的人工智能技术。可以说是人工智能成就了RPA,当然这句话反过来说一样成立,因为RPA也一直被视为 AI 落地的最好承载之一,能够快速部署及见效。


标签二:SaaS与PaaS

RPA上云,是整个行业公认的趋势。上云后的PRA形态,主要表现为SaaS和PaaS。

现在,几乎所有RPA平台都以云的形式存在。由云服务商、大数据厂商以及AI厂商推出的云原生RPA平台,具备天然的SaaS及PaaS属性。近来上线的RPA,很多也是基于云服务的SaaS类产品。

Gartner 在其报告《新技术:RPA增强功能》中预测,到2024 年将超过20%的RPA 部署将基于云,“云交付”将是 RPA 发展的主要技术趋势指引。

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云化的RPA优点很多,对于RPA厂商而言,可以放大部署规模,并且降低了开发费用。同时平台也可以集中收集需求、升级维护,并能够跨行业为用户提供服务。

对用户而言,云化RPA复制成本低,可摊平初次部署成本。标准化程度更高,可有效降低流程开发成本。用户可以在任何地方被访问,使用更加方便;按需计费,显著节约用户成本。公有云的大量技术资源,也可以直接利用。

简而言之,云化RPA能够节省软件初步投入,降低购买软件带来的风险,并能够快速的应用新功能。


标签三:BPA与BPM

RPA全称机器人流程自动化,与业务流程自动化极为相近。事实上,RPA的本意就是用机器人(软件)去自动化处理各项业务流程。不得不说,当初Blue Prism创造的“RPA”这个词非常的精准且饱含憧憬。

业务流程自动化(BPA)是指利用技术,对完成一种特别功能或工作流的活动或服务进行自动化。业务流程可以根据公司活动的很多不同的部分确定,包括销售、管理、运营、供应链、人力资源和信息技术等。

提到BPA,一般都会涉及BPM(业务流程管理)。在BPM中,业务流程自动化可以协作管理来改善机构整体的工作流,以实现更高的效率,进而改变业务需要,减少人为错误并明晰工作角色和责任。

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RPA与BPA不只是一个字母之差。现在,RPA是业务流程自动化解决方案的主流自动化工具,甚至大有取代BPM套件(BPMS)之势,成为各大企业CIO的首选。包括workflow、低代码等平台,也都在积极引入RPA作为自动化实现路径。

基于RPA的业务流程管理解决方案,正在强烈冲击传统BPM。当然,BPM平台也正在积极构建RPA解决方案。而像微软、谷歌、IBM等巨头,正在整合包括RPA、低代码、workflow等在内的各项资产,通过各种开发平台来主导新型的业务流程管理。

RPA、BPA、BPM、低代码、workflow正在从多元发展走向趋同发展,未来必会出现增效更明显同时成本更低的平台,以助力企业更好的进行数字化转型。


标签四:超自动化

超自动化即Hyperautomation,是多种机器学习(ML)、打包软件和交付工作的自动化工具的组合。超自动化不但包含丰富的工具组合,还包含自动化本身的所有步骤(发现、分析、自动化、监控和再评估等)。

超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用。

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超自动化结合了 RPA、AI、机器学习、自然语言处理、流程挖掘等各项技术与工具,目标是增强由 AI 驱动的智能决策和数字化运营。对超自动化而言,RPA和iBPMS是超级自动化的关键组成部分。

超自动化,可以帮助企业增强个体能力并结合数据做出智能决策,快速响应市场变化,进而赋能整个运营体系。

Gartner预测,到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合,企业将降低30%的运营成本。


标签五:自动化优先

增效降本,是企业经营的永恒追求。想要持续的解决增效降本,无非就是需要做到两点:一是合理优化人力资源,做到投入与产出的最大化;二是将自动化发挥到极致,能用自动化的业务部分尽量用自动化。第二个逻辑,即是自动化优先。

随着自动化技术的逐步普及,现在自动化优先已经成为一种思维。自动化思维要求企业各级组织在做某个项目及业务时,优先考虑自动化模式,尽量用自动化代替人力。尽力提升业务流程中自动化的占比,以保障业务效率。

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自动化优先思维可以让企业能够更快、更有效地发展,提高运营效率,帮助企业更好地服务客户。同时,自动化优先思维能够把员工从简单重复的工作中解放出来,让员工专注于解决问题及创造价值。

自动化优先也可以作为企业战略,人手一个机器人、开放与自由合作、机器人学习技能是该战略的主要内容。

“自动化优先”也是美股RPA第一股UiPath的企业愿景,他们认为更快、更有效率、更具适应性的自动化,将在未来竞争中决定企业的市场地位。

现在而言,企业想要快速实现自动化优先,RPA是最简单也是最廉价的自动化工具。而未来“人手一个机器人”的愿景,也最有可能由软件机器人RPA来实现。


标签六:人机协同

提到人机协同,大家第一时间会想到工厂车间的机器人。事实上,当今数字社会人机协同已经相当普遍。企业员工与PC交互完成某项工作,就是最简单的人机协同。外卖小哥通过外卖平台接单与送单,也属于人机协同。

现在人们的工作大多都基于数字化工具,这些工作都属于广义上的人机协同。而在各种组织的运营中,最高频同时也最需要的是业务流程自动化。

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人机协同的目的是增加业务流程运作效率,自动化能力越强效率也就越高。而要突破自动化极限,就需要融入AI技术,实现认知自动化。

以此,智能业务流程自动化是人机协同的最佳方式。现在,RPA已是很多企业实现业务流程自动化的首选。RPA+AI的人机协同方案,也正在助力越来越多的企业实现增效降本。

RPA+AI可以应用于更多业务场景,进而助力企业完成大部分业务流程管理中所需要的自动化。AI赋予RPA的学习与认知能力,也会让RPA在更多应用中大展拳脚,以人机协同的方式助力企业快速完成数字化转型。


标签七:数字员工

数字员工即Digital Labor,也被称作数字劳动力。

多年前,数字劳工一般是指融合AI技术的智能软件应用,并且一般出现于大型科技公司。现在,随着AI技术的成熟与RPA的普及应用,人们所说的数字员工一般就是指RPA。一些RPA厂商,也直接将其产品命名为数字员工。

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现在的数字员工一般是指基于NLP,并融合RPA等技术的虚拟助理,它具有认知、理解、分析、对话能力,拥有一定“智商”,可以自主或协助员工处理业务。

随着IT、财务、运营、HR等应用场景的不断丰富,以RPA机器人为代表的数字员工,已普遍活跃在银行、保险、制造、零售、医疗、物流、电商甚至政府、公共机构等在内的众多行业中,为其业务流程优化提供了良好的解决思路与方案。

数字员工可以全天工作,零出错率,速度更快,效率更高,且更易于维护,因此能够为企业带来明显的增效降本,全球采用率正在大幅激增。很多组织正在采用更多的数字员工,以降低不断攀升的人力成本。

在国外,有些大型企业所“雇佣”的数字员工数量已经上千。而在日本等老龄化严重的国家,数字员工正在代替人力解决劳动力短缺的危机。


标签八:数据搬运工

网络化、信息化和智能化水平不断提高,各类平台系统每天生成海量的数据。数据的来源、结构、存储模式和平台等的多样性,带来了诸多数据多源异构的问题。这对数据的挖掘、采集、存储、共享,以及数据安全管理都带来了更多的挑战。

大数据时代,异构数据源的复杂性要比之前高数倍。数据运营的业务流程,如果依赖人力,不只是复杂、繁重耗时耗力,还容易产生错误,甚至会造成人员流失。像某些证券企业的结算岗位,需要工作人员在几十套异构系统和网银之间搬运数据,工作量与复杂度可想而知。

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而缺乏统一数据管理平台所造成的“信息孤岛”难题,也往往会为企业的信息整合和数据系统建设造成极大困扰。

有没有一种方式,不用重投入,无需长周期,并能保证更高ROI,来解决“信息孤岛”难题呢?有,RPA算得上是最佳选择之一。

RPA的非侵入性、部署周期短、成本低、见效快等特点,可以让企业基于现有异构数据系统,无需斥巨资搭建统一数据平台,从而代替人力实现不同系统间的数据搬运。

从数据运营的层面来看,RPA是非常称职的“数据搬运工”。


标签九:信息系统连接器

RPA可以连接各种信息系统,让简单重复、基于规则的业务流程自动化运行,并使得各种数据在不同的系统之间流转,因此具备很强的“连接”属性。当然,不差钱的企业可以用统一的数据平台来做系统连接与打通的事情,但在投资回报方面,日渐成熟的RPA+AI解决方案,已经成为更多企业的首选。

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来也科技CPO褚瑞认为,RPA的连接器作用分为“硬连接”和“软连接”。

“硬连接”是指连接有业务接口的信息系统,比如连接COM 接口的Excel,POP3接口的邮箱等。“软连接”是指连接没有业务端口的信息系统,通过界面元素的抓取和自动化操作,实现无接口的数据获取和写入。而RPA的非侵入性与“连接”属性,恰恰体现在“软连接”上。

王吉伟频道认为,RPA至少有四重连接属性。

  • 在软连接中,RPA模仿人与PC等各种终端进行交互,因此它首先连接了人与终端。
  • 其次,智能RPA连接了AI与RPA,让RPA可以胜任更复杂的办公场景。
  • 第三,RPA连接了ERP、OA、CRM等各种信息系统,让数据可以更好的流转便于企业的经营决策。
  • 第四,RPA连接了企业与数字化转型,可以助力企业更简单、快速、高效的进行数字化转型。


标签十:数字化转型助推器

在快速推动企业增效降本方面,RPA是近几年来最得力的工具之一。很多企业在采用RPA之后,经营效率大幅提升。在这背后,是因为很多企业的业务流程存在复杂、繁琐、自动化程度低等情况。

想要增加市场竞争力,必须提高运营效率。业务流程自动化可以节省很多人力开支,可以快速降低运营成本并提升效率,甚至成效能够媲美动辄投入几十上百万的大数据平台。正是因此,RPA作为业务流程自动化的重要工具,也越发流行。

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尤其是在RPA引入流程挖掘技术之后,它让BPA变得更加容易,并且适用性更广。

流程挖掘是一项提供全套工具来分析和监测并支持流程改进的技术,可以帮助企业完整了解业务流程现状,以准确和精准的方式识别业务执行过程的偏差、流程瓶颈、组织之间的低效率协作,流程资源的不合理分配等问题,从而对业务流程进行优化。

这样,企业就可以通过RPA快速实现增效降本,并基于业务流程自动化逐步达成数字化转型的最终目标。

所以,RPA完全称得上是“数字化转型助推器”。

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