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[导读] 机器人流程自动化(RPA)是否消除了平凡而重复的任务,或者只是一个应该重新设计的边际生产流程? 尽管机器人流程自动化(RPA)的应用已经有了几年的时间,但已经成为IT人员热衷的一个领域,

机器人流程自动化(RPA)是否消除了平凡而重复的任务,或者只是一个应该重新设计的边际生产流程?

尽管机器人流程自动化(RPA)的应用已经有了几年的时间,但已经成为IT人员热衷的一个领域,很多企业正在致力于部署新的应用。

机器人流程自动化(RPA)被宣传是一种处理与标准工作流程相关的任务,使其完全实现自动化,并减轻工作人员繁琐的人工处理流程(例如费用报告、发票创建、与人力资源相关的任务、呼叫中心操作)的一种方式。

尽管机器人流程自动化(RPA)并非总是一个错误的选择,但它不应成为最终目标。

从本质上来说,这是计算机监视重复任务然后学习如何自动执行任务的一种方式。许多人将这项技术称为人工智能流程,但真的是这样吗?当基于机器学习的人工智能快要到来的时候,在时间和资金方面真的值得大量投入吗?最后,如果是在维持一个生产力有限甚至效率低下的流程,那么该流程是否应该首先通过安装在机器人流程自动化(RPA)解决方案上进行彻底重新设计?

许多主要的企业级后台应用程序(如SAP、Microfocus、Infosys、BluePrism)都在其产品集和产品中实现了机器人流程自动化(RPA)功能(有些是通过收购实现的),以适应新的市场需求。

有些公司甚至在机器人流程自动化(RPA)营销宣传中贴上“人工智能”标签,以使产品听起来更现代、功能更强大。但是,如果企业正在实施机器人流程自动化(RPA)解决方案,即使是一个采用了人工智能功能的解决方案,它最终能否提供最佳的长期收益?

机器人流程自动化(RPA)的问题

机器人流程自动化(RPA)的问题在于,它可以自动执行已经存在的固定流程。它擅长自动执行用户使用的冗余人工任务(例如呼叫中心查询)或后台处理流程(例如人力资源工作流程),并且消除了许多必要的人工处理的用户干预,这些干预会影响生产率。部署相对简单的机器人流程自动化(RPA)可以在内部部署的计算机上运行,在数据中心的内部服务器上以本地方式运行,或者以SaaS形式在云中运行。这种多样性使得它对许多企业的实施都具有吸引力。

机器人流程自动化(RPA)的优势在于工作流程的自动化。但是,其劣势在于如何改进这些流程。它反映了人们在做什么,而不是研究如何改进和提高任务效率。例如需要执行数百个步骤并且已经执行了多年的任务,可能并不是完成这个工作流程的最有效方法。

机器人流程自动化(RPA将使这数百个步骤实现自动化,并消除了每个需要人工处理的步骤,但是它会提高企业效率并腾出宝贵的资源来执行其他更具生产力的任务吗?这样做是通过消除对人工的需求,而不是通过简化繁琐的流程来实现的。

另一方面,人工智能可以很好地评估流程并提出改进的方法。采用机器学习算法,它不仅可以记录每次步骤,还可以寻找可以改变工作流程或完全消除步骤的可选方法。人工智能提供的分析增强了任务,而不仅仅是模拟任务。这是一项更为复杂的工作,但最终会提高效率,并更具价值。

模拟与发现——遵循的正确方法是什么?

机器人流程自动化(RPA)相对易于实施,并且提供了简化的工作流程,可以提高效率,而这通常以人们的工作为代价。但是它的作用是通过学习流程的组成部分来模仿现有流程(通常记录人工步骤)。

机器人流程自动化(RPA)不能做的是发现工作流程中的关键瓶颈和低效率,并提出建议的改进措施,这些措施可以使整个操作更加简化,更快地获得结果或更好地与企业系统集成。另一方面,人工智能可以凭借其机器学习功能提供一个真正的发现流程,该流程可以告知企业在其流程中的瓶颈和低效率,甚至可以提出改进的建议。

从长远来看,这比简单地模拟当前流程更为重要,因为它需要基于算法开发的学习功能来学习而不是模仿企业流程的方法,因此很难实现。在未来的2~3年中,可以期望这种学习过程将比现在更容易实现,因为人工智能工具的快速发展正在积极地影响许多企业使用人工智能的能力。

尽管机器人流程自动化(RPA)并非总是一个错误的选择,但它不应成为最终目标。相反,应该将其视为使企业流程更好、更有效和更有效率的过程的中间步骤。最终,其目标应该是设计评估流程的系统,以改善数据流,限制冗余并增加处理时间,同时对企业业务流程的影响最小。因此,应该期望已实施的机器人流程自动化(RPA)系统在不久的将来需要升级或替换。

结语

机器人流程自动化(RPA)对于某些试图提高运营效率的企业来说可能是一种短期优势。但是从长远来看,提供发现流程的人工智能驱动的机器学习是一个更好的解决方案,尽管难以实施。企业应该专注于人工智能方法的优势,而不是选择一种将在几年后过时的临时解决方案,或者至少要意识到机器人流程自动化(RPA)解决方案的实施是一个过渡步骤,而不是一个最终承诺。

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