SaaS|数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的10个数字化标签




SaaS|数字员工,人机协同,超自动化,RPA身上的10个数字化标签
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数字员工 , 人机协同 , 超自动化 , RPA身上的10个数字化标签
从数字员工到数字化转型推进器 , 10个数字化标签助你理解RPA
文/王吉伟
RPA行业热起来之后 , 关于RPA的讨论一直都不少 。
人们对RPA的认知不尽相同 , 对RPA行业的理解也有所差异 。 讨论得多了 , RPA的身份也就多了 。 现在只要提到数字员工 , 几乎所有人会在第一时间会想到RPA 。 这个身份 , 将RPA的“数字化属性”体现得淋漓尽致 。
能够体现RPA“数字化属性”身份的 , 还有数据搬运工 。 与“人肉搬运工”相比 , RPA可以稳、准、快的将不同系统之间数据来回搬运 , 以“非入侵”不破坏原有系统的形式 , 保证了企业数据的流通运转 。 当然 , RPA不会取代那些“人肉搬运工” , 而是让其转岗至更有价值的决策性岗位 , 工作愉悦指数飙升 。
正是因RPA能够连接多个企业信息系统 , 所以它还有个“信息系统连接器”的诨名 , 亦被称作“数字化转型连接器” 。 因为当代RPA融合的数据挖掘技术 , 可以让业务流程自动化更高效的助力企业增效降本 , “数字化转型推进器”的绰号也由此而生 。
在投资机构的眼中 , RPA还被归入“无人经济” , 也是正在崛起的企业服务“新星” 。
而在王吉伟频道的文章中 , RPA是人机协同的最佳打开方式 , 是超自动化的主要构成单位 , 也是“自动化优先”的重要着力点 。
这些身份和标签 , 实则都在证明 , RPA正在成为构建数字经济不可或缺的一部分 。 本文 , 就为各位盘点RPA身上的10个数字化标签 , 以让大家更好的了解RPA 。
标签一:人工智能
RPA可以执行规则明晰、流程固定的重复性工作 , 但企业往往存在大量的非结构化数据 。 因此 , RPA需要AI技术配合 , 才能应用于更多的业务流程自动化场景 。
RPA主要做的是基于规则、大量重复的自动化任务 , 用于各种自动化执行 。 AI结合机器学习和深度学习 , 具有自主学习能力 , 通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术拥有认知能力 , 倾向于发出命令 。
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融合AI的RPA , 通过OCR、NLP等技术 , 解决了RPA无法妥善处理非机构化数据的难题 , 同时RPA处理机构化数据的能力与准确率也大幅提升 。 由此 , RPA的有效自动化可能性大大增加 , 能够使RPA的应用场景更加多元与丰富 。 同时 , AI也使得RPA的主动流程挖掘成为现实 。
当今RPA在应用市场与资本市场的双重爆发 , 主要是因为融合的人工智能技术 。 可以说是人工智能成就了RPA , 当然这句话反过来说一样成立 , 因为RPA也一直被视为 AI 落地的最好承载之一 , 能够快速部署及见效 。
标签二:SaaS与PaaS
RPA上云 , 是整个行业公认的趋势 。 上云后的PRA形态 , 主要表现为SaaS和PaaS 。
现在 , 几乎所有RPA平台都以云的形式存在 。 由云服务商、大数据厂商以及AI厂商推出的云原生RPA平台 , 具备天然的SaaS及PaaS属性 。 近来上线的RPA , 很多也是基于云服务的SaaS类产品 。
Gartner 在其报告《新技术:RPA增强功能》中预测 , 到2024 年将超过20%的RPA 部署将基于云 , “云交付”将是 RPA 发展的主要技术趋势指引 。

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云化的RPA优点很多 , 对于RPA厂商而言 , 可以放大部署规模 , 并且降低了开发费用 。 同时平台也可以集中收集需求、升级维护 , 并能够跨行业为用户提供服务 。
对用户而言 , 云化RPA复制成本低 , 可摊平初次部署成本 。 标准化程度更高 , 可有效降低流程开发成本 。 用户可以在任何地方被访问 , 使用更加方便;按需计费 , 显著节约用户成本 。 公有云的大量技术资源 , 也可以直接利用 。
简而言之 , 云化RPA能够节省软件初步投入 , 降低购买软件带来的风险 , 并能够快速的应用新功能 。
标签三:BPA与BPM
RPA全称机器人流程自动化 , 与业务流程自动化极为相近 。 事实上 , RPA的本意就是用机器人(软件)去自动化处理各项业务流程 。 不得不说 , 当初Blue Prism创造的“RPA”这个词非常的精准且饱含憧憬 。
业务流程自动化(BPA)是指利用技术 , 对完成一种特别功能或工作流的活动或服务进行自动化 。 业务流程可以根据公司活动的很多不同的部分确定 , 包括销售、管理、运营、供应链、人力资源和信息技术等 。
提到BPA , 一般都会涉及BPM(业务流程管理) 。 在BPM中 , 业务流程自动化可以协作管理来改善机构整体的工作流 , 以实现更高的效率 , 进而改变业务需要 , 减少人为错误并明晰工作角色和责任 。

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RPA与BPA不只是一个字母之差 。 现在 , RPA是业务流程自动化解决方案的主流自动化工具 , 甚至大有取代BPM套件(BPMS)之势 , 成为各大企业CIO的首选 。 包括workflow、低代码等平台 , 也都在积极引入RPA作为自动化实现路径 。
基于RPA的业务流程管理解决方案 , 正在强烈冲击传统BPM 。 当然 , BPM平台也正在积极构建RPA解决方案 。 而像微软、谷歌、IBM等巨头 , 正在整合包括RPA、低代码、workflow等在内的各项资产 , 通过各种开发平台来主导新型的业务流程管理 。
RPA、BPA、BPM、低代码、workflow正在从多元发展走向趋同发展 , 未来必会出现增效更明显同时成本更低的平台 , 以助力企业更好的进行数字化转型 。
标签四:超自动化
超自动化即Hyperautomation , 是多种机器学习(ML)、打包软件和交付工作的自动化工具的组合 。 超自动化不但包含丰富的工具组合 , 还包含自动化本身的所有步骤(发现、分析、自动化、监控和再评估等) 。
超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用 。

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超自动化结合了 RPA、AI、机器学习、自然语言处理、流程挖掘等各项技术与工具 , 目标是增强由 AI 驱动的智能决策和数字化运营 。 对超自动化而言 , RPA和iBPMS是超级自动化的关键组成部分 。
超自动化 , 可以帮助企业增强个体能力并结合数据做出智能决策 , 快速响应市场变化 , 进而赋能整个运营体系 。
Gartner预测 , 到2024年 , 通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合 , 企业将降低30%的运营成本 。
标签五:自动化优先
增效降本 , 是企业经营的永恒追求 。 想要持续的解决增效降本 , 无非就是需要做到两点:一是合理优化人力资源 , 做到投入与产出的最大化;二是将自动化发挥到极致 , 能用自动化的业务部分尽量用自动化 。 第二个逻辑 , 即是自动化优先 。
随着自动化技术的逐步普及 , 现在自动化优先已经成为一种思维 。 自动化思维要求企业各级组织在做某个项目及业务时 , 优先考虑自动化模式 , 尽量用自动化代替人力 。 尽力提升业务流程中自动化的占比 , 以保障业务效率 。

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自动化优先思维可以让企业能够更快、更有效地发展 , 提高运营效率 , 帮助企业更好地服务客户 。 同时 , 自动化优先思维能够把员工从简单重复的工作中解放出来 , 让员工专注于解决问题及创造价值 。
自动化优先也可以作为企业战略 , 人手一个机器人、开放与自由合作、机器人学习技能是该战略的主要内容 。
“自动化优先”也是美股RPA第一股UiPath的企业愿景 , 他们认为更快、更有效率、更具适应性的自动化 , 将在未来竞争中决定企业的市场地位 。
现在而言 , 企业想要快速实现自动化优先 , RPA是最简单也是最廉价的自动化工具 。 而未来“人手一个机器人”的愿景 , 也最有可能由软件机器人RPA来实现 。
标签六:人机协同
提到人机协同 , 大家第一时间会想到工厂车间的机器人 。 事实上 , 当今数字社会人机协同已经相当普遍 。 企业员工与PC交互完成某项工作 , 就是最简单的人机协同 。 外卖小哥通过外卖平台接单与送单 , 也属于人机协同 。
现在人们的工作大多都基于数字化工具 , 这些工作都属于广义上的人机协同 。 而在各种组织的运营中 , 最高频同时也最需要的是业务流程自动化 。

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人机协同的目的是增加业务流程运作效率 , 自动化能力越强效率也就越高 。 而要突破自动化极限 , 就需要融入AI技术 , 实现认知自动化 。
以此 , 智能业务流程自动化是人机协同的最佳方式 。 现在 , RPA已是很多企业实现业务流程自动化的首选 。 RPA+AI的人机协同方案 , 也正在助力越来越多的企业实现增效降本 。
RPA+AI可以应用于更多业务场景 , 进而助力企业完成大部分业务流程管理中所需要的自动化 。 AI赋予RPA的学习与认知能力 , 也会让RPA在更多应用中大展拳脚 , 以人机协同的方式助力企业快速完成数字化转型 。
标签七:数字员工
数字员工即Digital Labor , 也被称作数字劳动力 。
多年前 , 数字劳工一般是指融合AI技术的智能软件应用 , 并且一般出现于大型科技公司 。 现在 , 随着AI技术的成熟与RPA的普及应用 , 人们所说的数字员工一般就是指RPA 。 一些RPA厂商 , 也直接将其产品命名为数字员工 。

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现在的数字员工一般是指基于NLP , 并融合RPA等技术的虚拟助理 , 它具有认知、理解、分析、对话能力 , 拥有一定“智商” , 可以自主或协助员工处理业务 。
随着IT、财务、运营、HR等应用场景的不断丰富 , 以RPA机器人为代表的数字员工 , 已普遍活跃在银行、保险、制造、零售、医疗、物流、电商甚至政府、公共机构等在内的众多行业中 , 为其业务流程优化提供了良好的解决思路与方案 。
数字员工可以全天工作 , 零出错率 , 速度更快 , 效率更高 , 且更易于维护 , 因此能够为企业带来明显的增效降本 , 全球采用率正在大幅激增 。 很多组织正在采用更多的数字员工 , 以降低不断攀升的人力成本 。
在国外 , 有些大型企业所“雇佣”的数字员工数量已经上千 。 而在日本等老龄化严重的国家 , 数字员工正在代替人力解决劳动力短缺的危机 。
标签八:数据搬运工
网络化、信息化和智能化水平不断提高 , 各类平台系统每天生成海量的数据 。 数据的来源、结构、存储模式和平台等的多样性 , 带来了诸多数据多源异构的问题 。 这对数据的挖掘、采集、存储、共享 , 以及数据安全管理都带来了更多的挑战 。
大数据时代 , 异构数据源的复杂性要比之前高数倍 。 数据运营的业务流程 , 如果依赖人力 , 不只是复杂、繁重耗时耗力 , 还容易产生错误 , 甚至会造成人员流失 。 像某些证券企业的结算岗位 , 需要工作人员在几十套异构系统和网银之间搬运数据 , 工作量与复杂度可想而知 。

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而缺乏统一数据管理平台所造成的“信息孤岛”难题 , 也往往会为企业的信息整合和数据系统建设造成极大困扰 。
有没有一种方式 , 不用重投入 , 无需长周期 , 并能保证更高ROI , 来解决“信息孤岛”难题呢?有 , RPA算得上是最佳选择之一 。
RPA的非侵入性、部署周期短、成本低、见效快等特点 , 可以让企业基于现有异构数据系统 , 无需斥巨资搭建统一数据平台 , 从而代替人力实现不同系统间的数据搬运 。
从数据运营的层面来看 , RPA是非常称职的“数据搬运工” 。
标签九:信息系统连接器
RPA可以连接各种信息系统 , 让简单重复、基于规则的业务流程自动化运行 , 并使得各种数据在不同的系统之间流转 , 因此具备很强的“连接”属性 。 当然 , 不差钱的企业可以用统一的数据平台来做系统连接与打通的事情 , 但在投资回报方面 , 日渐成熟的RPA+AI解决方案 , 已经成为更多企业的首选 。

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来也科技CPO褚瑞认为 , RPA的连接器作用分为“硬连接”和“软连接” 。
“硬连接”是指连接有业务接口的信息系统 , 比如连接COM 接口的Excel , POP3接口的邮箱等 。 “软连接”是指连接没有业务端口的信息系统 , 通过界面元素的抓取和自动化操作 , 实现无接口的数据获取和写入 。 而RPA的非侵入性与“连接”属性 , 恰恰体现在“软连接”上 。
王吉伟频道认为 , RPA至少有四重连接属性 。

  • 在软连接中 , RPA模仿人与PC等各种终端进行交互 , 因此它首先连接了人与终端 。
  • 其次 , 智能RPA连接了AI与RPA , 让RPA可以胜任更复杂的办公场景 。
  • 第三 , RPA连接了ERP、OA、CRM等各种信息系统 , 让数据可以更好的流转便于企业的经营决策 。
  • 第四 , RPA连接了企业与数字化转型 , 可以助力企业更简单、快速、高效的进行数字化转型 。
标签十:数字化转型助推器
在快速推动企业增效降本方面 , RPA是近几年来最得力的工具之一 。 很多企业在采用RPA之后 , 经营效率大幅提升 。 在这背后 , 是因为很多企业的业务流程存在复杂、繁琐、自动化程度低等情况 。
想要增加市场竞争力 , 必须提高运营效率 。 业务流程自动化可以节省很多人力开支 , 可以快速降低运营成本并提升效率 , 甚至成效能够媲美动辄投入几十上百万的大数据平台 。 正是因此 , RPA作为业务流程自动化的重要工具 , 也越发流行 。

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尤其是在RPA引入流程挖掘技术之后 , 它让BPA变得更加容易 , 并且适用性更广 。
流程挖掘是一项提供全套工具来分析和监测并支持流程改进的技术 , 可以帮助企业完整了解业务流程现状 , 以准确和精准的方式识别业务执行过程的偏差、流程瓶颈、组织之间的低效率协作 , 流程资源的不合理分配等问题 , 从而对业务流程进行优化 。
这样 , 企业就可以通过RPA快速实现增效降本 , 并基于业务流程自动化逐步达成数字化转型的最终目标 。
所以 , RPA完全称得上是“数字化转型助推器” 。
【王吉伟频道 , 关注TMT与IoT , 专注数字化转型与流程自动化 。 】

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