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从运维视角和技术扩展角度看机器人流程自动化(RPA) | 趋势观点

彭华盛
单纯的从模拟键盘、鼠标,以及结合NLP、OCR的主流AI技术已经不能让RPA建立明显的技术优势与扩展性。我觉得要用超级自动化技术视角武装RPA。超级自动化包括:自动化工具、认知技术、机器学习、人工智能、流程管理、低代码等技术综合运用的解决方案。
百度 第四,政府领导好多部门的合作。

【摘要】RPA这项技术上并不复杂,且已经出现很长一段时间的技术为什么在近几年突然火了?

【作者】彭华盛,广发证券数字化运维研发团队负责人。超过10年的金融领域运维工作,期间负责参与企业运维组织、流程、工具的建设,包括各类重大业务系统项目与数据中心工程性项目的实施,数据中心标准化工作流程构建,运维工具体系的规划与研发、数字化转型研究与实施相关等工作,对金融领域的运维有较全面的理解。近年来专注数字化转型研究,探索推进数字化技术与业务转型双轮驱动的协同模式,推进业务数字化转型。平时喜欢研究新技术、新理念、思维模式、产品设计等等,乐于分享。腾讯TVP成员。个人公众号:运维之路

RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化),是通过流程自动化软件工具,模拟人在计算机上的操作,将重复性、标准化的操作自动化。目前,主流的RPA解决方案,是通过模拟人工手动操作键盘、鼠标,自动处理业务规则清晰、输入与输出固定、批量化的高频业务,比如像清算、读取邮件、处理文件、操作存量系统等工作。

从技术角度看,当前的RPA机器人并不复杂,但是Gartner认为RPA是超级自动化技术的关键部分,将成为众多组织实现数字化转型的重要工具,国内RPA市场的热度很高,你会发现有不少运维自动化企业已经将经营方向转为RPA,同时在甲方中RPA也作为数字化转型的一份标配的宣传稿。那么,为什么资本市场RPA受到获得咨询公司、资本、厂商、甲方青睐?

1.RPA为什么这么火?

在Gartner发布的《2021年十大技术趋势》中超级自动化再次入选,Gartner认为RPA、LCAP(低代码应用平台)、AI、BPM是超级自动化的重要组成部分。Gartner预测,RPA、LCAP和AI的市场规模,到2022年将达到300亿美元,未来将保持两位数高增长率。到2024年,组织将超级自动化技术与经过重新设计的运营流程相结合使用,可以降低30%运营成本。Gartner对RPA的定义是:主要通过录屏、脚本和模拟等方式,将基于规则、重复性、枯燥的数字化业务实现自动化。RPA具有部署便捷、非侵入式、易使用、维护方便等特性,可有效提升运营类的工作效率和节省大量工作时间。RPA这项技术上并不复杂,且已经出现很长一段时间的技术为什么在近几年突然火了,我觉得有如下原因:

RPA商业模式清晰见效快。RPA讲机器人的商业故事与企业数字化转型大背景契合,而利用低代码的流程编排,无需对现有应用系统进行改造就能为原来自动化水平低下的团队提供自动化能力,见效快。另外,对于甲方来说,RPA是一个区别于信息化时代解决方案的故事。

存量系统迭代成本加大。存量系统越来越多,且很多老旧的系统开放性不够,开放迭代成本极高,变更易引发故障。

端到端流程优化涉及多个系统之间切换。数字化转型需要推动端到端的流程再造,系统交互需要在多个存量系统之间进行切换。

人力成本越来越高。国内人口红利时代已到达瓶颈,尤其是知识型企业人力成本越来越高,提能增效是企业运营管理的一个重要目标。

重复性操作风险大且含金量低。随着企业大中台运营业务的集中,运营类工作越来越复杂,重复性工作多,而重复性操作容易引发人员操作失误,人工响应效率不及时,经验无法沉淀等问题,而团队成长需要企业为员工赋能,让员工做更多创造性的工作。

技术提升RPA解决方案能力。传统RPA主要解决模拟键盘、鼠标操作,随着AI等技术的成熟,RPA能够通过OCR、NLP等技术模拟人的眼睛、语言等能力,应用面更广。

总的来说,RPA能够在存量系统功能层面实现多个系统之间的连接,而无需对系统本身进行改造,大大提升的流程线上化优化的开发成本。而结合BPM流程管理、AI等技术的引入,可以将原来重复性与操作性工作自动化,并能让原来枯燥的工作可靠性更高、降低操作风险,通过机器人释放业务工作量,让员工可以做更有价值的工作。自动化机器人解决方案与数字化转型大背景契合,有国内外咨询机构的概念加持,受资本市场青睐,客观上大大助力了RPA技术在当前环境下火了起来。

2.用运维视角看RPA挑战与机遇

当前,RPA主要应用于运维、财务、结算、人力、客服、采购等中后台运营管理类的工作场景。我认为这主要是因为企业往往将资源投入到与赚钱相关的前台部门有关,而中后台运营管理部往往面临工作量越来越多、质量要求越来越高,而人员规模相对稳定,这些部门有自发的提能增效的动力。

对于运维领域而言,我觉得当前的RPA解决方案有两面性,一方面如果未有大的突破,RPA对运维的赋能会是一个收缩趋势的市场;另一方面RPA解决方案是运维从运维向运营转型的触手。

对于前者挑战方面的判断,我的想法是:

在中后台运营的部门或组织中,运维工具的技术解决方案的成熟度高一档次,且发展较快,在运维这个特定领域通常是以完整场景驱动下的工具链解决方案,而RPA强调某个点。

随着运维工具平台一体化的推进,平台架构服务化,让RPA无需工作系统改造的优势越来越不明显。

软件系统架构的发展,让RPA擅长的WINDOWS服务器系统市场快速收缩。

2B的市场中,运维的解决方案有点拥挤,而对于企业财务、人力等自动化相对薄弱的团队,RPA的易使用、快收效的特点优势明显,这个领域更大,与业务更近,运维自动化的相关厂商更愿意往这个领域发展。

市场的快速扩大,操作系统厂商,科技大厂(尤其是主打2B的云厂商)必然会切入RPA领域,在模拟键盘与鼠标方面,操作系统厂商有绝对的技术优势,而科技大厂有更完整的解决方案。

对于后者机会方面的观点,我认为有两点:

运维可以将RPA作为一个对外输出的技术方案。运维可能是企业中对自动化理解最深的团队,在RPA名称没有出现前,运维团队就广泛使用相关技术。同样,站在企业的数字世界中,运维与机器、软件的机器世界更加完善,也许“监管控析”的解决方案可能会是其它运营团队借鉴的解决方案。数字化转型是一个价值传递的过程,运维的价值创造也要随着企业价值的变化,从“保障业务连续性”的基础上增加“提升IT交付速度、客户体验、IT服务质量”的价值扩展。利用RPA自动化上的理解,服务于企业其他中后台运营部门的自动化提升,是运维提升IT服务质量的一个触手。

RPA作为运维工具体系中机器人角色。在运维团队中增加机器人的角色,而不限于将RPA技术仅作为一个巡检、清算开关机等生产环节的自动化操作。这种机器人将比真实的人更加专业,比如巡检机器人、消息通知机器人、知识机器人等,并将这些机器人融入到运维场景中。增加运维机器人岗位角色,以及培养运维机器人的岗位角色,是运维组织建设的一个挑战命题。

3.从技术扩展角度看RPA

单纯的从模拟键盘、鼠标,以及结合NLP、OCR的主流AI技术已经不能让RPA建立明显的技术优势与扩展性。我觉得要用超级自动化技术视角武装RPA。超级自动化包括:自动化工具、认知技术、机器学习、人工智能、流程管理、低代码等技术综合运用的解决方案。

RPA在自动化层面,需要从模拟键盘鼠标角度,扩展为自动化的面上,只有这样才能更好的将RPA技术从当前主要用于后台,转为走向前台,相对而言前台的市场更大。

RPA要积极拥抱流程管理,而流程管理不仅限于运营管理流程,再要向业务流程扩展。也许,将RPA作为一个机器人插件或应用融入到领先的CRM、ERP、ITSM等生态中会是一个选择,尤其是在SAAS越来越主流的时代。

“洞察、决策、执行”是数字化转型的一个闭环方案。在这个闭环中,RPA是“执行”层面的解决方案,作为自动化工具的一种手段。如果RPA解决方案能够更好的拥抱“洞察、决策”层面上数据与AI方向的应用,那么RPA的机器人将是一个数字员工的角色,而不仅仅是流程机器人。

拥抱低代码的解决方案。如果在企业增加以RPA为主角的数字员工,需要企业能够更加方便的培养数字员工,基于数据层面的学习是一方面,低代码的整体解决方案也是赋能企业的一个手段。

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