RPA，又叫機器人流程自動化，是近年來最火的軟件。

人們說它是自動化技術的細分，說它是一種軟件機器人，也有人認為它“蹭”了AI的熱度。無論你怎么定義，毋庸置疑的是，它贏得了投資人和市場的喜愛。

在Gartner最新發(fā)布的《2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢》中，排名第一位的是“超級自動化”（旨在融合AI和機器學習，將業(yè)務流程快速的進行識別和自動化）。

而正是RPA拉開了超級自動化趨勢的序幕。到2022年底，85％的大型和超大型組織將部署某種形態(tài)的RPA。

RPA的優(yōu)勢

機器人流程自動化（RPA）在發(fā)展中不斷的衍生出和傳統(tǒng)自動化不同的特性和優(yōu)勢。

一：不改變原有IT系統(tǒng)

RPA運行在更高的軟件層級，這決定了它不會侵入已有的軟件系統(tǒng)，而是在表現層對系統(tǒng)進行操作。而傳統(tǒng)自動化依賴技術基礎設施，需要基礎設施做出相應的改變來匹配自動化的過程。比如平安云RPA安小蜂，一切應用和數據皆在云上，無需部署本地計算機和改變原有的IT系統(tǒng)，便可以進行軟件升級。

二：小白也能快速上手

部分RPA已經實現讓用戶無需任何編程技能，只需要關注自動化提供的功能就可以使用。而傳統(tǒng)自動化用戶需要會編程技能。編程語言要求會隨著使用的自動化工具的不同而不同。

三：快速部署

由于RPA軟件是過程驅動的，只需要數周的時間，便可以實現從定義到上線的全過程。而在傳統(tǒng)的自動化中，可行性研究和試驗設計使得這個流程需要付出更長的時間。例如2019年5月25日，中國建設銀行總行RPA系統(tǒng)上線。從2018年11月招標到實施、上線，僅用時半年。

【 圖片來源：阿里云 】

RPA的劣勢

一：脆弱

RPA即使在應用程序中進行了很小的更改，也都需要重新配置機器人。IT分析師Jason Bloomberg在《福布斯》中寫道，RPA的主要弱點，就是魯棒性差。

嚴格遵守規(guī)則的自動化機器人無法快速適應被改來改去的諸多操作。若在用戶界面、數據或應用程序的任何一方面發(fā)生變化，機器人將無法適應。

二：失敗率高

德勤在一次調查中發(fā)現，在使用RPA的400家公司中，30%到50%的RPA項目在一開始便失敗了， 63%的RPA項目沒有按時交付。

而Genpact首席數字官Sanjay Srivastava也表示：“在這個行業(yè)工作5年的時間里，在1000多個企業(yè)機器人部署中，鮮有成功案例?！薄皺C器人在生產生活中需要不斷的管理和維護?！?/p>

RPA的“四個階段”

根據IDC的研究報告顯示，到2022年，全球數字化GDP將達到46萬億美元，占經濟總量的46%。而早在2018年，50%以上的中國Top 1000的企業(yè)已把數字化轉型作為公司的戰(zhàn)略核心。

RPA短期內爆發(fā)，也和其“數字化員工”的屬性密不可分。RPA作為一個軟件機器人，可以處理大量在計算機上的任務，賦能企業(yè)數字化轉型。而企業(yè)對RPA的需求，已遠遠超過對傳統(tǒng)的流程自動化的需求。

在摸索和實踐中，RPA度過了四個發(fā)展時期。（從企業(yè)發(fā)展角度）

• RPA 1.0階段：實現單獨個體業(yè)務的自動化

在這一階段，RPA幾乎涵蓋了桌面自動化軟件的全部操作。但未能做到將若干個部門合作的某一業(yè)務形成“閉環(huán)”，實現端到端的自動化。

例如中國最早的RPA應用：按鍵精靈。通過制作腳本，可以讓按鍵精靈代替雙手，自動執(zhí)行一系列鼠標鍵盤動作。在游戲中可以代替玩家的雙手，實現自動打怪，自動補血，自動說話；在工作中可以代替員工一切用雙手可以完成的電腦操作，比如自動調整文檔格式、文章排版，自動收發(fā)郵件等。但按鍵精靈并不能實現多部門合作的業(yè)務流程。

• RPA 2.0階段：實現跨部門業(yè)務合作的自動化

在這一階段，RPA可以實現端到端的自動化，讓多部門的業(yè)務合作自動化成為現實。同時，RPA機器人可以7*24全天候工作，并用業(yè)務流程代替了人機交互，釋放出更多的應用可能。它主要被部署在VMS虛擬機上，能夠編排工作內容，集中化管理機器人、分析機器人的表現等。缺點是RPA的工作仍然需要人工的控制和管理。

舉一個小的實際案例：公司發(fā)給員工的獎金不及時。當問題出現時，人力資源部門覺得很委屈，他們是嚴格按照獎金發(fā)放流程來執(zhí)行的；核算部門也很委屈，當數據發(fā)給人力資源部后，數據存在問題往往不能及時反饋到核算部。這時候，如果想解決這個問題，必須把兩個子流程組合成一個大的端到端流程來分析解決。而RPA的第二階段，便是可以解決自動化中企業(yè)跨部門合作的問題，使得自動化的范圍擴大，讓流程中更加復雜的問題得到解決。

• RPA 3.0階段：RPA“上云”

在RPA的第三階段，RPA通常部署在云服務器和SaaS上，特點是實現自動分級、動態(tài)負載平衡、情景感知、高級分析和工作流。缺點是處理非結構化數據仍較為困難，需要更強大的技術融合。

RPA弱耦合的特性能夠實現跨軟件低成本地快速部署，隨著企業(yè)服務業(yè)務云端化的趨勢，RPA上云也成為必然的結果。

根據CompTIA（美國計算機行業(yè)協會）的報告表明，將近一半的公司表示其31%至60%的IT系統(tǒng)是基于云計算的。81%的公司表示云計算已經顯著增強或適度增強了他們在自動化方面的工作。

云計算為RPA帶來了算力的支撐，而在云端上運行的RPA，被稱為云型（SaaS型）RPA。

例如阿里云RPA，已實現在云端運行，遠程控制且不占用現有的電腦。

云型RPA，相比開發(fā)型RPA和本地部署行RPA，一般部署的成本較低。由于存儲在云端，沒有了軟件客戶端和場地的限制，企業(yè)IT人員也不必參與其中。

從IT角度看，云型RPA軟件始終是最新的，無需在本地計算機上進行升級，企業(yè)可以無縫部署最新的軟件。

• RPA 4.0階段：RPA+AI

RPA是企業(yè)切入AI最好的“切口”。運用人工智能、機器學習以及自然語言處理等技術，可以實現非結構化數據的處理、預測規(guī)范分析、自動任務接受處理等功能。

【 圖片來源：云社區(qū) 】

結合AI視覺技術（如圖像識別、人臉識別、機器視覺、生物智能識別等技術），RPA機器人可以識別和篩選圖片和視頻，幫助用戶實現身份證識別，銀行卡識別、信用卡自動開戶等功能。

比如針對信貸領域，貸前審核材料種類多，格式多，篇幅長的痛點，達觀數據、云擴科技等RPA都可以基于OCR的關鍵信息抽取和審核，支持身份證、借款借據、借款合同等各種影印件的識別，將AI技術賦能RPA。

像達觀數據、云擴科技等企業(yè)本身就屬于AI企業(yè)，希望將AI在更多的場景商業(yè)落地，從而進軍RPA。而也有RPA公司希望結合AI，將業(yè)務升級，具備更強的競爭力，比如Uibot與來也科技的合并。

目前，大多數RPA軟件產品都處于在2.0-3.0之間，部分行業(yè)巨頭開始向RPA 4.0發(fā)起了探索，并已初步應用AI增強RPA產品的認知能力。

Gartner：RPA的未來將是超級自動化

Blue Prism公司EMEA地區(qū)首席技術官Peter Walker認為，“在整個2020年，RPA將進一步‘超級自動化’，它將成為用于在企業(yè)中測試和部署人工智能、自然語言處理、智能光學字符識別、通信分析、流程優(yōu)化和機器學習部署的途徑，并越來越受到青睞?！倍鳪artner也在《2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢》中把超級自動化，特別是RPA放在了很重要的位置上。

RPA很好地結合了軟件流程自動化技術與AI這兩個互補概念，讓高素質的白領勞動力免除重復、枯燥的電腦辦公業(yè)務，使得他們有時間、精力投入到更需要創(chuàng)造力的工作中去。

而將RPA整合到更廣泛的數字轉型戰(zhàn)略中，是實現大規(guī)?！俺壸詣踊钡年P鍵因素。

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