RPA的数字化标签

随着中国经济的飞速发展，“人口红利”也正在不断消失，在过去几十年中，我们已经看到了各种智能化、自动化技术的进步对各行各业产生的巨大影响。但在现代金融行业中，仍然有许多重复、简单、繁琐的事务性流程工作需要大量的人工来完成，工作效率低下，并且需要大量的人工成本。

如何有效的优化流程作业，提高工作效率，让金融企业从这些繁琐重复的流程工作中解放并全面降低成本？

RPA（Robotic Process Automation）机器人流程自动化软件从很大程度上回答了这个问题。

RPA的市场及需求

 

RPA完成的是由于信息、数据在各个系统之间流转而导致的衔接工作。所以，RPA需求产生的前提是要各行各业的人都需要使用大量软件，才会有衔接工作的产生。因此，正是蓬勃发展多年的软件行业给了RPA土壤。

另外，目前全国人力密集型产业搬迁的现象，如富士康搬迁到郑州、一些财务共享中心迁往长沙、一些客服中心迁往武汉，背后都是人力成本不断高涨所致公司将部分人力密集部门迁往二三线城市，这些城市往往薪资相对较低但人才供应充足。

但是很多企业的另外一个解决方案就是将一些流程固定、逻辑清晰的工作交给机器人来做，实体场景应用的车间流水线机器人，那么虚拟场景应用的就是软件流程机器人（RPA）。总结就是软件大量使用带来大量自动化需求但是人力成本不断上涨，逼迫企业只能尝试让机器人承担这部分工作。

需求及市场、技术、资金等多种因素加持下，造就了今天RPA的火爆。

RPA数字化标签：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。

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。

RPA数字化标签：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。

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。

RPA数字化标签：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。

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。

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