漫谈RPA的工作原理、使用方法以及利弊

机器人过程自动化(RPA)是包含部分或完全自动化人类活动的软件工具。它们通常运用在一些需要手动的、基于规则的和单调重复的任务上。很多人将RPA与AI联系在一起,但严格来说,它只是自动化的一种变体,与AI有着本质上的区别,因为AI无需人工输入就能学习和成长。

早期由于担心工作机会在RPA普及中会遭到削减,很多人进行了抵制,但如今,RPA在工作场所出现已经变得稀松平常了。事实证明RPA可以帮助员工,而不是代替他们。它解放了员工,使其可以专注于更直观的任务或可以带来更大业务收益的任务。RPA的发展很容易让人联想到智能客服,短短三四年间,智能客服已经被广泛应用在了传统客服人员曾今服务过的领域。简单重复的问题大多被客服机器人解决,复杂多变的问题才会转移到人工客服的手上,这极大的解放了客服人员的时间,对提升响应时间和服务质量起到了关键性的作用。可以预见RPA的普及会在更大范围内起到类似的效果。

目前,在有限的行业应用中取得的良好效果正在将鼓励RPA在整个行业中得到更大的普及,Dimension Data的《 2019年全球客户体验基准报告》发现,接受调查的企业中有62%表示他们计划在未来两年内引入并使用RPA相关的服务(统计数据来自Frost&Sullivan's Diversity))。

在过去的十年中,自动化一直是业务的重中之重,但距离人们的预期还有很大差距。近年来,RPA技术已经达到了足够高的复杂度,能够应用在更多更复杂的工作场景中,甚至可以在不影响工作流程的情况下进行部署,并且保持较高的可用性和易用性。

通过从相关位置提取数据,RPA可以进入相同的应用程序,遍历相同的界面并填充与人工操作相同的数据字段。在以前,使用计算机点击、复制和粘贴或填写表单(主要是管理和数据处理任务)很容易使工作人员感到疲惫和麻木。现在,由RPA为他们查看屏幕,帮他们完成这些耗时的任务并增加总体工作输出,工作变得更加轻松、高效和准确。

RPA的成熟将使其与AI和机器学习等其他技术融合,从而开辟更多的可能性,并使之进入主流。RPA将具有足够的通用性,可用于从初创企业到全球企业的各种规模的企业。

预计未来五年内,RPA相关的产品和服务将被更加广泛的应用 。这一趋势与社会广泛接受自动化的转变相吻合。我们会更加依赖RPA和相关技术,它的市场规模将会越发的壮大。

在同一全球调查中,德勤还发现,有53%的受访者已经开始了RPA的使用,预计这一数字在未来两年内将上升到72%。

引起关注的一个研究案例是医疗保健行业。在英国,NHS(国家卫生服务局)雇用了超过二十万名员工来支撑它的运行,其中大部分人被束缚在计算机上,重复性的操作任务占用了大量的时间。想想看,仅在一个组织中,就有超过二十万名员工受到RPA的解放,使他们能够从事其他更复杂和更具创造性的任务。

特别是针对临床人员,最近的一项研究发现,医生43%的时间都花在了数据输入上。借助RPA可以轻松完成这项看上去很艰巨的任务,医生可以将精力集中在医疗工作上,这对患者来说是最大的好处。

RPA的潜力已经引起了全球IT决策者的关注,他们已经或者正在将RPA的引入和大规模应用提上工作日程。无数的案例已经证明了RPA技术的有效性。

RPA的设置成本在最初可能是一个难以克服的难题,但是由于提高了生产率并减少了错误,长期看来会让企业获得巨大的回报。除此之外,RPA还释放了劳动力,使员工能够优先考虑并花更多时间为客户或其他高价值工作服务,在提高工作效率的同时,员工工作满意度也得到了提升。

对于IT部门来说,引入RPA不会改变现有的工具和IT基础架构。由于RPA仅处理表示层,因此不必深入研究基础系统的复杂问题,从而使其实现起来相对简单且相对较快。不过,这并不是说设置不需要专业知识。

RPA的使用目前也面临着一些限制。如果界面或自动化软件正在导航的旧应用程序的任何方面发生任何变化,它就有可能会中断。除非界面本身是现代且灵活的,否则RPA可能会具有一定的脆弱性。

另一个缺点是,所有的RPA,通常只能处理流程简单的有限的任务。由于RPA并不具备自我学习的能力,它需要遵循一定的规则,因此,随着规则和系统的更新,RPA具有保质期。所以要想持久的工作,就需要为RPA创造一个相对稳定的工作环境,否则就需要服务提供方的工程师来介入,更新RPA,使其能够继续工作,当然这就需要付出很多额外的成本。幸运的是,一些厂家已经能够提供远程更新服务,它能够进一步降低更新的成本,减少因为环境变化导致RPA无法正常工作而造成的损失。

部署RPA仅仅是迈向变革的第一步。当下,使用过程自动化只能解决当前的问题,这与最终的目标还相距甚远。RPA供应商们还在做着各种努力,它们开始尝试通过将RPA与AI和机器学习集成在一起的方式为我们处理一些更复杂的工作,这些尝试正在开辟RPA领域的新的可能。

很难说RPA的未来会怎样,与其他技术的集成会碰撞出很多的火花,让我们保持期待~

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