RPA真正价值如何界定?7项要义带你看清

2020 年于中国政企自动化建设而言无疑是关键节点之一,而与此同时,RPA(Robotic Process Automation 机器人流程自动化)在中国的市场也逐渐走过了漫长的市场教育阶段,开始快速迈向成熟。市场蓬勃生长,本土 RPA 厂商及服务商也开始陆续入局,并在上个季度首次进入世界知名调研公司 Forrester 的收录分析列表之中。

RPA真正价值如何界定?7项要义带你看清

此次报告面向全球 RPA 市场,对未来行业格局分布作出预测,并从部署 RPA 的企业及 RPA厂商两个维度,提出了 RPA 市场真正价值如何实现的 7 大关键性发展突破要求。

将 RPA 最大价值化,企业需要作出哪些举动?

对于企业自动化转型来说,RPA 的价值不仅限于任务流程自动化以及赋能员工提高生产效率,更重要的是打通节点,实现端到端的自动化。

选择正确的 AI 功能组件

RPA+AI 的诞生源自当代企业与组织发展的内在需求,因为数字化转型需要与之匹配的智能自动化工作方案和数字劳动力资源。Forrester 在此次报告中也再次强调:“没有 AI 能力的 RPA 平台将被时代淘汰” (点击阅读:Forrester趋势发布:不具备AI能力的RPA工具将会被替代)。而对于企业来说,仅使用 RPA 机器人连接公共云、API 接口等实现自动化的延展远远不够,还需要选择合适的 AI 功能组件,并要求供应商将其嵌入在 RPA 部署平台中,才能最大化 RPA 部署的价值。其中,最首先的一步通常是在 RPA 平台嵌入特定的对话机器人,通过 OCR 光学文字识别、NLP 自然语言处理等 AI 功能,使软件机器人拥有文档处理及分析决策的能力。

设立自动化协调中心

端到端自动化的实现对多样化平台和技术的协同工作提出了新要求,而未来真正的 RPA 将需要有能力安排部署并整合自动化服务,及能够作为其他软件机器人的控制中枢,例如对话机器人收集员工需求意图后,控制中枢能够自动安排机器人进行需求转化。而目前,几乎没有 AI 平台能够管理成百上千的自动化软件机器人或自动化模块。

实现自动化规模部署

任务流程的自动化仅仅是成功的一半,但仅依靠单个独立项目的积累,难以让 RPA 在企业内部高速发展,更难以形成规模化集约化的效益。企业需要整体考虑 RPA 部署及后续维护相关事宜,并将 RPA 部署维护、机器人生命周期管理、流程变动或扩展引起的调整等纳入规划范围。因此,设立一个结构良好且人员配置完善的 RPA 卓越中心(Centers of Excellence,CoE)尤为关键。通过 CoE 对 RPA 部署提供总体治理和指导,将 RPA 有效地嵌入企业,并在未来部署中重新分配积累的知识和资源,提高实现自动化目标的能力,从而实现投资回报率的最大化以及真正意义上的智能自动化。

维持身价,RPA 厂商必须要有哪些部署?

束缚 RPA 发展的因素不仅仅是如何实现规模化,实施与部署的障碍重重也对 RPA 厂商提出了挑战。同时,市场需求的水涨船高也让市场对 RPA 的预期越来越大,RPA 是否能真的达到估值规模,RPA 厂商如何自证身价?

成为真正的应用程序开发平台RPA 需要演进成为通用的应用开发和管理平台,才能够支持数字员工、数字助理等多种类型自动化应用的落地。通过自动生成机器人脚本、内置低代码的机器人模块等创新,RPA平台的能力将不断扩张,有潜力成为真正的自动化应用开发平台。

建立弹性自动化并降低维护成本

RPA 主要集中在流程比较固定、简单的场景,而不能出现太多变化的软件环境当中,导致 RPA 后续维护成本高。有弹性的自动化意味着 RPA 机器人需要有更强的意外处理能力甚至自我修复能力,让机器人能在意外发生后仍然能够保持运行。如果能够更好的结合 AI 技术,帮助机器人更好地处理这种软件环境变化,将大幅度降低机器人的维护成本。

利用数字员工分析构建更聪明的机器人企业在自动化的逐步探索构建中,往往会面临许多前所未有的问题,例如机器人执行的流程是否足够稳定?长远来看直接开发 API 接口是否更为便捷?自动化之前是否要先将流程标准化?而通过数字员工分析结合机器学习,则能在短期内帮助企业搭建 RPA 脚本;长远来看则有助于设计更先进的人机交互或者人机回环。

寻找真正的SaaS和云解决方案

虚拟化和容器技术让企业具备在云端快速规模化部署应用的能力。但是,RPA由于要对桌面环境进行自动化操作,还不能完全实现纯云端的解决方案。目前,大部分提供云 RPA 能力的企业,还仅限于提供机器人“控制”的云端化,而不是机器人“执行”的云端化。而未来 RPA 如何能成功上云,还要寻求更好的和云计算/ SaaS 结合的架构。

简单来说,RPA 在未来需要完成如下 7 大变革:

  • 1、要结合 AI;
  • 2、要能管理大量的机器人;
  • 3、要能帮助企业将自动化规模化;
  • 4、要成为真正通用的自动化开发平台;
  • 5、要具备容错性;
  • 6、要有数据分析能力;
  • 7、要上云。

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