什么是RPA?RPA的价值体现

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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,Automation Anywhere”

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Automation Anywhere吗?

什么是RPA?

RPA,全称Robotic Process Automation,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(Full Time Employee)。

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Blue Prism。各有各的特色,但又殊途同归。

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Blue Prism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Apple Store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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