机器人流程自动化(RPA)是自动化领域的下一件大事吗？
麦肯锡2020年全球自动化调查显示，66%的组织已经实现了一个或多个职能或业务部门的自动化，而2018年这一比例为57%。实施自动化的组织数量有所增加。
正如Adecco首席执行官Alain Dehaze所说，“技术的飞速发展——自动化、人工智能和共享经济的到来——正在改变我们的工作方式。
除了技术之外，传统的工作模式也被社会、组织和劳动力管理的变化所破坏，导致劳动力更加独立和分散。”
自动化的演变
自动化是应用技术消除重复性手动任务的结果。以下是一些企业自动化的示例：
- 自动预警系统——监控工厂的过程变量并提供自动警报。
- 采购订单自动化——根据库存水平触发审批工作流程，并在审批后直接将订单发送给供应商。
- 自动化潜在客户管理——将潜在客户信息输入CRM系统，自动将潜在客户分配给销售人员，并通过电子邮件通知。
- 客户支持自动化——管理、跟踪和响应客户的支持票。
- 员工服务自动化——触发各种员工请求的审批工作流程。
公司为何投资自动化？
“大辞职”没有减弱的迹象。在2022年年度工作趋势指数报告中，微软发现52%的Z世代和千禧一代今年可能会考虑更换雇主，同比增长3%。“63%的一线员工对科技创造的就业机会感到兴奋，而科技在员工认为有助于减轻工作压力的因素中排名第三。”
在过去的几年里，实施自动化的公司已经取得了可衡量的好处，例如：
- 更高的生产力
- 更高效的流程
- 更快的周转时间
- 更好的员工敬业度
以全球特种化学品公司Lubrizol为例，该公司实施了实验室自动化解决方案。在实施之前，他们的实验室发现监测放热具有挑战性。科学家们必须注意温度升高，这既压力又耗时。自动化减轻了他们的压力，消除了人为错误，并提高了生产力。
了解流程自动化
任务自动化
任务自动化可以像自动化数据输入一样简单。当您将业务规则引擎与任务自动化相结合时，您将获得创建自动化工作流的能力。
例如，一名员工向帮助台发送一封电子邮件，请求支持安装软件。在跟踪系统中自动创建支持票。系统分配支持主管并发送通知。当支持主管“关闭”工单时，系统会向员工发送一封电子邮件以进行确认。
工作流程自动化
虽然工作流自动化对于自动化完成任务的可重复步骤是有效的，但流程自动化有一个更大的目标，包括多个任务和工作流，当它们一起自动化时，将帮助公司提高业务流程的效率。
人力资源流程自动化
ADP Workforce Now、Ceridian Dayforce、Zoho People和Oracle Cloud HCM等HR流程自动化软件利用流程自动化提供端到端的HR流程管理功能。
这些平台可以自动化工资单处理、人力资源管理、假期跟踪、绩效管理和费用报销。
同样，Adobe Marketo、HubSpot、Salesforce Pardot 和 Active Campaign 等工具和平台可帮助营销人员创建自动化营销活动，以提高整个客户旅程/生命周期的参与度。
人工智能和大数据分析的兴起
在探索人工智能和机器学习的进步如何帮助公司实施智能自动化之前，值得记住艾伦·图灵的话。
“如果一台计算机能够欺骗人类使其相信它是人类，它就应该被称为智能计算机。”
对人工智能的追求始于“模仿游戏”，它质疑机器是否可以“思考”。人工智能现在已经发展到从过去的数据中学习，这将有助于预测未来的价值。
当然，大数据和机器学习有着相似的增长轨迹，因为两者都是相互依赖的。
机器人过程自动化——自动化和人工智能的融合
机器人过程自动化 (RPA) 可以简单地定义为在计算机上创建和部署模仿人类行为的软件机器人。
德勤全球 RPA 调查强调了采用RPA 的以下成果：
- 提高合规性 (92%)
- 更好的准确性和质量 (90%)
- 提高生产力 (86%)
- 降低成本 (59%)
根据最近的 Forrester 研究报告，有 200 多家公司提供 RPA 和智能自动化 (IA) 解决方案。到2025 年，RPA 软件解决方案市场预计将达到220 亿美元。
在与分析师讨论 2022 年第一季度业绩的电话会议上，领先的 RPA 软件公司 UiPath 的管理团队重点介绍了最近实施 RPA 的客户的两个有趣案例研究。
案例一：一家全球金融服务和保险公司
案例 1：一家全球金融服务公司和保险公司已将智能自动化确定为到 2025 年将成本降低 1 亿美元的手段。他们的自动化战略：
- AI-文档处理
- 机器学习和深度学习
- 软件自动化测试
- 无代码和低代码公民发展
案例 2：全球医疗保健交易所(GHX)
案例 2：全球医疗保健交易所 (GHX) 是一个基于云的供应链网络，将 4100 多家医院与 600 多家集成的全球供应商连接起来。GHX 自动化路线图包括：
- 使用 AI 文档处理进行大规模文档转换
- 使用 AI 计算机视觉进行图像识别和处理
- 无代码和低代码公民发展
机器人过程自动化生态系统
自 UiPath 以 350 亿美元的 IPO 前估值首次公开募股以来，RPA 生态系统发生了结构性转变，SAP、Salesforce MuleSoft、SS&C 和 ServiceNow 等大公司正在通过收购较小的 RPA 公司来追求无机增长。
- 2021 年，SAP 收购了 Signavio，这是一家流程分析公司，可帮助客户根据客户体验调整内部流程。
- 去年，Salesforce 收购了智能软件机器人公司 Servicetrace。
- 今年，智能自动化服务公司SS&C完成了对领先的RPA解决方案提供商Blue Prism的收购。
迄今为止，埃森哲和 IBM 等 IT 公司满足于扮演系统集成商和 RPA 软件经销商的角色，向其全球客户提供服务。
RPA 的未来之路
德勤 RPA 调查还指出，78% 的公司已经试用 RPA 机器人来自动化少数流程，未来几年将增加 RPA 支出。
该调查提出了一个重要问题：为什么大多数成功试用 RPA 的组织发现难以扩展其数字劳动力？
业务流程建模：
在企业范围内实施智能自动化的先决条件是识别和建模组织内的所有流程。BPM 利用流程图直观地表示工作流和流程。
云上的 RPA：
根据 Automation Anywhere 委托进行的一项名为“现在和未来：RPA 现状”的研究，在实施智能自动化的公司中，有四分之一在云端运行其 RPA 机器人，以按需扩展其数字化劳动力。
集成：
UiPath 等公司提供与Myndshft（自动化福利和保险管理）、airSlate（文档工作流程自动化）等利基 RPA 解决方案的集成功能。
公民发展：
无代码开发使业务用户能够从模板中“拖放”元素并创建自动化任务和工作流程的程序。公民开发和自动化测试功能将通过消除对编码人员和测试人员的依赖来帮助组织扩展其数字劳动力。
可访问的超自动化——RPA 的未来
过去，RPA 机器人可以很好地处理有组织和可访问的结构化数据。智能文档处理 (IDP) 是 Hyper Automation 的一个组件，它结合了光学字符识别 (OCR) 和机器学习 (ML) 来读取和理解来自非结构化文档（例如打印表单）的信息。
认知文本和语音自动化
认知文本和语音自动化利用自然语言处理和语音识别来模拟人类交互。可以从非结构化信息（例如来自客户或员工的聊天消息）触发自动化工作流程和批准。
机器人数据自动化 (RDA)：
2019 年，Gartner 将数据量和复杂性确定为影响公司数字化转型目标的主要挑战之一。机器人数据自动化有助于自动化数据操作 (DataOps) 和与数据收集、上下文化和统计分析有关的工作流。RDA 对数据管道的作用与 RPA 对工作流和任务的作用相同。
RPA 即服务：
UiPath 和 Automation Anywhere 等公司正在帮助客户跟踪价值实现时间 (TTV)，以确定 RPA 解决方案所花费的时间，以提供可衡量的好处，例如提高生产力、更快地解决服务单、减少错误和更快的批准.
RPA 即服务减少了为组织购买和实施机器人解决方案框架所花费的时间。与任何 SaaS 产品类似，Cloud RPA 消除了对本地 IT 基础架构的依赖。
结论
自动化行业正在朝着构建真正无代码的机器人流程自动化平台的方向发展，该平台将允许公民开发人员构建机器人并将其与 SAP、Salesforce 和 Microsoft 365 等企业应用程序集成。
流程建模、自动化测试、机器学习、自然语言处理和文档理解方面的发展将使 RPA 解决方案架构师能够提供更复杂的机器人，这些机器人可以自动化组织中的每个流程。
成功的智能自动化计划的目标是帮助员工执行高附加值的活动。
