RPA 可应用的场景有那些

  这是实际发生在一家「台湾」企业的办公案例。原本该公司内部的法务单位,经常要制作一份产品的环保声明书(保证函),若由熟手负责处理,整个人工作业时间需要 12 分钟,而且,相关人员必须随时保持待命,但通过使用 RPA(Robotic Process Automation)来处理,只要 2 分钟就完成。

  虽然该企业已经无纸化办公很多年,像是有合约管理系统可产出定型化合约,但实际制作文件的过程中,仍存在大量人工作业,像是先要登入文管系统,然後将申请人寄来的邮件附档,把相关内容复制到 Word 应用程式再转成 PDF 档,以产出文件给客户,之後还有用印、归档等过程。虽然只是制作一份文件,但实际上,整个作业流程有多达 152 个步骤,并需要跨很多的应用程式,需花上不少人工作业时间。
RPA 可应用的场景有那些

  现在,RPA 软体机器人将能自动执行一连串的流程,大幅减少人力成本与时间成本,让这些可能不值得耗费精力的人工作业流程,变得更自动化。

  看完上面的场景,别以为这样的应用离现实生活还很远,它并不是非常先进的概念,已经有企业积极发展应用,在强调企业竞争力与数位转型的时代,这股数位化新浪潮,正逐渐受到企业重视,而上述只是一个简单的文件制作应用实例,还有更多商业流程是可藉助 RPA 来完成。

  RPA 在各领域都有适用情境,可让公司内部作业流程更有效率

  到底,RPA 可应用的场景有那些

  简单而言,RPA 能执行的动作,包含不同系统的资料输入、电子邮件通知、报表制作与资料收集等,也就是各式资料的获取、处理、输入、通知与储存。在应用范围上,主要原则是针对具有高重复性、可规则性与人工作业的流程。扩张阅读:RPA 技术可以运用在哪些行业

  举例来说,订单处理系统中的资料,原本要靠人工方式输入 ERP 系统,有了 RPA,可以模拟人工作业的过程,自动将订单处理系统中的订单资料读出,并输入 ERP 系统对应的栏位。

  而在实际的企业环境中,有那些内部作业流程适合呢?以基本的运用场景而言,可以包含各类发票验证、各类税务计算及申报、各类调节表、电子邮件报表数据汇整、寄发特定档案之电子邮件,以及外部网站汇整资讯。

  从上述内部作业流程来看,我们可看出 RPA 能用于各行各业,像是金融、制造、物流产业,甚至财会、人资、业务、厂务与资讯等单位,都有适用的业务流程。
RPA 可应用的场景有那些

  举例来说,像是财会单位的应收帐款自动冲帐、银行调节表;人资单位的薪资核对结算、出缺勤异常管理与人力搜寻与聘雇;业务单位的客户帐户自动开立、原物料市场价格分析;资讯单位的网域使用者新增与删除。推荐阅读:RPA 技术在财务有哪些应用

  还有像是贸易的进口报关文件准备,生产管理的产销协调资讯,帐务的报税,制造的工单收率分析,以及物流的产制出货明细与金融服务的网路银行传票处理流程等。

  在这些作业流程中,企业可能因为跨系统资料串连不易,多半仰赖人工作业来处理,但跨平台资料的输入与比对相当麻烦、耗时,还容易发生错误。

  以制作银行调节表的流程为例,我们通常会先从内部系统下载 Excel 帐目明细表,接着核对支票票号及金额,并产生需调整的帐务明细,再整理出当月银行调节表,最后上传 ERP 系统。现在,这样的内部作业流程,就可以通过 RPA 来减少人为疏失,并减少人员重复工作的时间。

  金融业对 RPA 的兴趣浓厚,可提升前台服务与後台作业效率是关键

  金融业可以如何运用 RPA?已有许多实际的应用场景,例如,用于核查流程与开户作业流程,以及 AML 洗钱防制作业、个金贷款流程与信用卡盗刷申报处理的自动化等。相关阅读:RPA 机器人在金融领域有哪些应用

  这当中,银行需要同时收集多个内外部异质系统资料,且作业流程需要大量档案转换与资料上传,更大的问题是,系统滤出的可疑名单非常多,像是一次就需处理 3 千笔名单,但银行为了要举证,需耗费大量人力逐笔去检核,甚至可能分配给不同单位协助作业。
RPA 可应用的场景有那些

  而透过 RPA 的帮忙,可以将大部分流程自动化,像是简化所有资料收集作业,并建立标准化资料收集程序,而员工所节省的时间,则可用于提高最后阶段的审核品质。

  在其他在对外服务的商业流程上,像是线上开户、线上贷款等,不只是加速作业效率,也等于可以减少用户等待时间,改善用户体验。例如,原本要花五个工作日的贷款流程,如果是贷款金额小、授信户条件优的客户,在 RPA 自动比对完各阶段流程后,可能只要几分钟就完成下款程序,相对来说,放款主管在先前的作业程序需要每一笔都看,现在只要审核高金额、高风险的项目。

  毕竟,现在的金融业务随科近进展越趋复杂,像是临柜开户之外,现在还会提供线上开户,还有像是办卡、借贷、核章等各式重复性的事务工作,而 RPA 的应用也将用来加速前台服务效率。

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