如果"機器學習"聽起來像是一個暗淡的反烏托邦未來的開始——想想 《終結者》 與《黑客帝國 》的混合 ——那麼"機械人過程自動化"一定是機器崛起以無情的效率統治人類的階段.
第一件事:機械人過程自動化中並沒有真正涉及任何機械人.
幸運的是,機械人過程自動化 (RPA) 不涉及任何此類,除了效率部分.這個自動化軟件中甚至沒有真正涉及任何機械人.
"機械人流程自動化不是物理 [或] 機械機械人," Kofax首席戰略官 Chris Huff 說 .
什麼是機械人流程自動化（RPA）?
相反,機械人流程自動化中的"機械人"是在物理或虛擬機上運行的軟件機械人.
Nintex 產品總監 Aaron Bultman 說:"RPA 是一種業務流程自動化形式,它允許任何人定義一組機械人或『機械人』執行的 指令." "RPA 機械人能夠模仿大多數人機交互,以高容量和高速度執行大量無錯誤任務."
如果這種自動化技術聽起來有點無聊——尤其是與好萊塢機械人相比——那是設計使然.RPA 最終是關於自動化工作場所中一些最平凡和重複的基於計算機的任務和流程.例如,考慮複製粘貼任務和將文件從一個位置移動到另一個位置.
RPA 使曾經需要人工操作的日常流程自動化——通常其中大部分是死記硬背、耗時的.這也是 RPA 承諾提高組織效率的方式.
讓我們稍等片刻,將 RPA 的其他一些明確定義添加到我們的武器庫中.使用這些來加深你自己的理解——或者幫助向同事、客戶或合作夥伴解釋 RPA,尤其是在與非技術人員合作時.
用簡單的話定義 RPA 的 5 種方法
"通俗地說,RPA 是軟件機械人結合自動化、計算機視覺和機器學習來自動執行基於規則和觸發器驅動的重複性、高容量任務的過程." – David Landreman,Olive 的首席採購官 .
"機械人過程自動化只不過是指導機器執行平凡的、重複的手動任務.如果執行任務有一個合乎邏輯的步驟,機械人將能夠複製它." – Vishnu KC,ClaySys Technologies 的高級軟件分析師主管 .
"RPA 是一種軟件,可以自動執行在計算機上執行的基於規則的操作." – Chris Huff,Kofax 首席戰略官.
"RPA 是一種高級形式的業務流程自動化,能夠記錄人類在計算機上執行的任務,然後在沒有人工干預的情況下執行相同的任務.從本質上講,它是一個虛擬機械人模仿者." -Marcel肖,聯邦系統工程師 Ivanti.
"簡而言之,RPA 的作用是自動化以前由人類處理的重複性任務.該軟件被編程為跨應用程序和系統執行重複性任務.該軟件被教授了一個包含多個步驟和應用程序的工作流程."——茄子公司首席運營官安東尼愛德華茲 .
該流程是否適合 RPA?
評估適合 RPA 的內部流程和工作流程是另一天的故事.也就是說,這裡有一些基本標準值得注意,因為它們可以幫助您和您的團隊更好地了解 RPA 是什麼以及它如何有用.此外,當您與公司其他地方的非技術同事討論 RPA 實施時,這些標準會有所幫助.大類之一:任何需要人們進行大量重複數據工作的流程.
"RPA 非常適合涉及高水平人類數據處理的任務,"Olive 的 CPO Landreman 說."RPA 程序最常見的用途是補充重複性功能或數據密集型流程,在這些流程中可以預期基於邏輯的結果."
Landreman 在確定可能的 RPA 擬合時分享了四個基本檢查:
該過程必須基於規則.
該過程必須定期重複,或者有一個預定義的觸發器.
該過程必須具有定義的輸入和輸出.
任務應該有足夠的體積.
RPA 可以做什麼?
向 IT 以外的人員展示 RPA 如何減少日常工作中的繁重工作.
在 IT 之外解釋和宣傳 RPA 應該比為非技術人員更難提煉的其他主題(例如無服務器 或 微服務)更容易一些 .上面的定義說明了這一點.還可以更輕鬆地向 IT 以外的人員展示 RPA 實施如何通過減少日常工作中的繁重工作直接使他們受益.(在向現場服務技術人員解釋容器化如何使他們受益時,同樣的任務可能更具挑戰性.)
"企業和組織喜歡 RPA,因為它可以幫助他們提高各種人群的生產力——用戶、客戶、員工、銷售和營銷人員、業務人員、會計師、法律和財務分析師等,"首席執行官 Muddu Sudhakar 說. 愛莎拉.
儘管如此,燈泡通常會更快地打開,並提供有關如何在企業中使用技術的可訪問示例.因此,讓我們回到數據密集型流程作為一個好的起點.Sudhakar 提醒我們有多少不同的動作可以處理數據:數據接收、數據處理、數據收集、數據校正、數據創建等等.
想想財務、客戶服務和人力資源等業務職能中的重複流程.
考慮在金融等領域的此類工作量:傳統上,僅應收賬款和應付賬款就需要技術工人進行大量重複的手工勞動.這就是為什麼您會在特定業務職能中看到有關 RPA 的崇高預測:例如,Gartner 預測 ,到 2020 年,73% 的公司控制者將在其財務部門實施某種形式的 RPA,高於 2018 年的 19%.
其他傳統業務部門,如客戶服務和 HR,提供了自己的數據密集型、基於規則和重複性流程的示例.保險和金融服務等特定行業也符合要求.
Eggplant 的首席運營官 Edwards 提供了這個特定用例作為示例:退貨處理.想想您上次在網上購買的商品退貨是什麼時候,這不僅對您而且對您購買的公司都有什麼影響.那些"免費"的回報真的什麼都不是.
"傳統上,退貨處理是手動進行的,而且成本高昂.藉助 RPA,公司可以在不增加成本或造成延誤的情況下管理退貨,"愛德華茲說."RPA 軟件現在可以處理退貨,其中包括一系列重複步驟:發送確認收到退貨的消息、更新庫存系統、對客戶進行付款調整、確保內部計費系統更新,以及很快."
比方說,退回一雙不太合腳的鞋子所涉及的步驟非常符合上述 Landreman 的標準,無論是客戶還是企業.這是一個基於規則的流程,具有特定的觸發器並且是可重複的;它具有特定的輸入(例如發起退貨和退回產品)和輸出(例如您的退款);尤其是對於零售企業來說,數量肯定很大.
這是一個必要的過程,為低效率、錯誤和其他問題提供了大量"機會".讓我們面對現實吧:這很無聊.這是 RPA 存在的改進過程.
Kofax 的 Huff 說:"[使用 RPA] 自動化的能力使工作人員能夠將注意力轉移到更周到、更有意義的工作上,同時還消除了可能損害處理時間、合規性和整體客戶體驗的數據輸入錯誤."
RPA 的好處是什麼？
除了我們剛剛在財務、客戶服務和 HR 中檢查的業務流程之外,RPA 的其他好處是什麼?DevOps Institute 的首席研究分析師 Eveline Oehrlich 建議,想想您的組織可以利用回收的 IT 團隊時間做什麼.
"RPA 的生產力潛力不容忽視,"Oerlich指出."技術將繼續改進,但這並不一定意味着機械人會搶走工作.理想情況下,這些機械人將使 CIO 能夠騰出員工從事更有意義的工作,從而推進組織的數字化轉型工作.此外,提醒懷疑論者許多供應商提供免費試用,因此您可以在提交之前體驗 RPA."
AI 和 RPA 有什麼關聯？
儘管越來越多的企業採用 RPA,但在 AI 和 RPA 之間的基本關係上仍存在一些分歧.正如我們 由哈佛商業評論分析公司製作的研究報告 "現實世界人工智能高管指南"指出:"有些人質疑 RPA 是否符合人工智能的要求."
為什麼會出現分歧?RPA 不會像深度神經網絡那樣學習."如果自動化任務中的某些內容發生了變化——例如,Web 表單中的一個字段發生了變化——RPA 機械人通常無法自行解決,"正如我們所報道的那樣.
即使你持這種觀點,RPA 和 AI 之間也肯定存在一種關係——一種日益增長的關係.
"增強和模仿人類判斷和行為的人工智能技術補充了複製基於規則的人類行為的 RPA 技術," Kofax 的 Huff說."這兩種技術相互配合,就像傳統的『白領』知識型員工和『藍領』服務型員工作為推動組織生產力的引擎進行協作."
AI R&d在主管Dave Costenaro, Jane.ai,指出,作為RPA被部署在音樂會AI技術,它的收益能力.
"目前蓬勃發展的人工智能技術——即深度神經網絡——正在向 RPA 工具箱中添加全新的工具,主要用於視覺和語言任務,"科斯特納羅說."現在,RPA 工作流程可以通過這些功能在決策節點上啟用,而之前他們無法做到這一點.這允許通過算法整體『查看』文檔和圖像,並為下游邏輯和路由進行解釋."
"利用 AI 和處理日益複雜的數據的不斷發展,可以模擬人類的決策水平,"Oerlich 指出."這可以加快決策速度並消除人為偏見的可能性."
