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什么是RPA？RPA的价值体现

前几天 ， 一个微软的同学微信我 ， “你们用RPA了吗？”
我回他 ， “用了呀 ， AutomationAnywhere”
结果对方来了句 ， ”AA呀......太烂 。我这里有好的国产RPA厂商 ， AA不行 ， 现在国外也都用BP和UiPath 。”
短短一句话 ， 信息量很大 。
各位看官 ， 你们听说过RPA和AutomationAnywhere吗？
什么是RPA？
RPA ， 全称RoboticProcessAutomation ， 就是机器人流程自动化 。
RPA这两年很火 。Garnter说 ， RPA是近年来企业软件市场增长最快的细分领域 ， 到2022年 ， 80%部署RPA的企业将引入AI技术 ， 实现非结构化数据的业务流程自动化 。
RPA不是现实世界中 ， Tesla超级工厂里流水线上的机器人 ， 而是一种软件机器人 ， 有人叫它“数字员工”或“虚拟员工” ， 它还有另外一个称呼 ， FTE（FullTimeEmployee） 。
RPA的价值体现
RPA基于流程和规则执行 ， 学习能力极强 ， 只要你给它“演示”一遍 ， 之后它就可以完全取代你 ， 重复执行任务 。
RPA特别擅长那种有人工参与 ， 跨系统的数据交互 ， 通过非入侵式技术 ， 轻轻松松就能现系统间的快速对接和业务流程自动化部署 。
电脑屏幕前 ， 越是重复度高的 ， 越是耗费大量人力的工作 ， RPA做起来越是得心应手 。
最后 ， RPA可以做到过程无差错 ， 规避人为失误 ， 还能全程记录 ， 满足合规审计需求 。
你就说吧 ， 作为肉身的你 ， 跟RPA这种7x24 ， 全天候 ， 不知疲倦 ， 从不请假的高效能员工竞争 ， 你有什么优势？
RPA的竞争现状
提到RPA ， 有两家头部公司绕不过去 。一家是UiPath ， 另一家是BluePrism 。各有各的特色 ， 但又殊途同归 。
【什么是RPA？RPA的价值体现】UiPath ， 一开始是给企业做自动化工具外包开发的 ， 后来转型做RPA 。UiPath走的更像是“ToC”的模式 ， 他们希望企业的每个员工都有属于自己的机器人助理 ， 理想很丰满 。
而BluePrism呢 ， 产品定位是面向企业级 ， 走的是“ToB”的模式 。通常每个公司都用HR系统来管理自己的员工 ， 那么如何管理成百上千的RPA机器人呢？同样也需要一个“总控制室” ， 让企业里RPA机器人 ， 可被监管和控制 。
不管是UiPath ， 还是BP ， 都在围绕自身的产品构建生态 ， 这种玩法跟今天的AppleStore一样 ， 一方面吸引更多的开发者学习和加入 ， 另一方面用户可以下载开发者上传的现成的机器人 ， 按需使用 。
今年疫情期间通过IBM接触了AA ， 后来才知道以德勤为代表的四大也是RPA领域的资深玩家 ， 后者尤其擅长财务类机器人 。
目前 ， 国内的确也有不少RPA厂商 ， 比如云扩科技、达观科技等 ， 感觉大同小异 。反正软件这东西 ， 要用发展的眼光看 ， 国产RPA也一样 ， 相对于国外产品 ， 也在不断的优化迭代 。
我的RPA初体验
如果说AA给了我对于RPA的概念 ， 那么Kofax则给了我真实的体验 。
为了学习了解RPA ， 找了Kofax（另一家专业的RPA厂商）人员做了技术交流 。
其实 ， 传说中的RPA也没那么高大上 ， 真正落地实施的时候 ， 你发现像Kofax这样的产品 ， 把很多Coding的功能都封装起来 ， 降低了学习门槛 ， 普通非IT用户也能快速上手 。
Kofax不需要复杂编程 ， 通过“录屏”的方式 ， 就能让机器人模拟人工操作 。而且 ， Kofax还把流程编排界面和Web展现页面整合在一起 ， 使得开发效率和体验有很大的提升 。
演示阶段 ， 我体验了什么叫财务发票验真机器人 ， 也知道了RPA怎样从金融网站上捕获相应的股票价格信息 ， 并存储在Excel中 ， 算是长了点见识 。
知己知彼 ， 知道自己的隐形对手到底能干啥也很重要 。
关于RPA的一点思考
RPA+AI的完美结合 ， 像是一阵春风 ， 沐浴着每一个数字化转型的企业 。
正如Garnter所说 ， RPA+AI是一种趋势 ， 就好像Kofax ， 就在其平台内部集成了OCR 。
保险公司在早期理赔中作业流程中 ， 存在医疗单据样式多 ， 信息量大 ， 录入成本高的问题 ， 之前是采用先扫描再通过人工进行核赔 。
现阶段 ， 上述场景 ， 险企尝试通过RPA+OCR进行数字化转型 。不过 ， 医疗单据识别部分不是光靠技术就能解决的 ， 医疗单据格式不统一 ， 缺乏标准 ， 票据打印不清晰等现实问题 ， 都给OCR的识别制造了困难 。
一般都是建议把票据进行梳理 ， 用量最大的 ， 人工录入量最高的、票据相对标准的先做 ， 优先解决主要矛盾 。
此外 ， OCR的电子化难度也很大 。一旦OCR识别完成 ， 后面的工作就会交给RPA处理 ， 登录系统 ， 导出数据 ， 发送邮件啥的都不是问题 。难点还是OCR识别这部分 ， 对于理赔场景 ， 因为涉及到钱 ， 如果票据识别率达不到100% ， 那就是0 ， 当下险企只能做到部分智能理赔 。
票据种类多 ， 那一种票据一个模型呢？技术上听起来没啥问题 ， 但是票据训练需要大量的人力和长时间的积累 ， 涉及到打码 ， 技术还没有那么成熟 ， 很多厂商承诺可以做到 ， 但是真正去那么做的没有 。涉及到具体的技术要么切片 ， 要么定位 ， 相对比较难实现 。
有人把OCR比作RPA的眼睛 ， 把语音识别比作RPA的耳朵 ， 现在看来 ， RPA机器人要想真正的耳聪目明 ， 除了技术的优化外 ， 更多的需要非机构化数据的标准化 。
写在最后
随着智能产业的飞速发展 ， 可以预见 ， 未来RPA机器人可以借助AI实现深度学习 ， 把自己打造成知识型员工的典范 。
当下 ， AI技术还不够成熟 ， 无形中拖了RPA的后腿 ， 也算是给我们争取了一些时间 。
我们应该尽可能把重复性、繁琐的工作交给RPA处理 ， 自己去干更有价值的事情 。什么是更有价值的事？就是RPA+AI还不擅长的事 。
切记 ， 千万别跟RPA抢活干 。
今天就分享到这里 。明天 ， 我又该去食堂吃机器人给我煮的刀削面了 。
责任编辑：lq
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