自动化中的RPA是什么？

虽然RPA的热度持续上升，但机器人流程自动化（RPA）已经改变了企业流程多年。

RPA常被视为AI集成或企业中聊天机器人的理想应用场景：自动化重复且枯燥的任务。

在本概述中，我们将详细介绍RPA的方方面面，包括RPA的类型、最适合的任务以及如何部署RPA解决方案。

什么是RPA？

机器人流程自动化（RPA）属于业务流程自动化的一个分支。它利用软件机器人或AI代理来自动化重复、基于逻辑的人机交互任务。

RPA软件结合自动化、计算机视觉和机器学习，用于自动化任何基于规则、在计算机上进行的任务。

RPA可以自动化哪些任务？

RPA最适合自动化涉及结构化数字数据的重复性、基于规则的任务。

这些任务可以由人工触发——比如员工指示RPA对新数据进行分类和归档——也可以自动触发。

什么时候应该使用RPA？

随着AI及相关解决方案的快速发展，企业很难判断哪种方案最适合自身需求。

许多任务都可以通过RPA自动化，但如果任务复杂度较高，选择更高级的解决方案可能更为明智。

适合使用RPA的场景

RPA最适合自动化重复性任务、集成旧系统、处理结构化数据，以及任何需要较少决策的高频任务。

因此，如果企业希望自动化发票处理、记录核对、在旧主机系统中操作或处理客户订单，RPA是理想选择。

适合使用其他AI解决方案的场景

有许多任务RPA无法很好地处理，包括：

• 处理非结构化数据
• 个性化互动
• 预测分析
• 决策制定
• 持续学习

因此，如果企业希望通过AI自动分类并回复客户邮件，更合适的方案是自然语言处理软件或对话式AI。

如果企业希望AI预测趋势，应选择机器学习方案。如果希望自动与客户互动，应优先选择AI聊天机器人而非RPA。

RPA应用场景

RPA软件应用广泛——几乎所有重复、基于逻辑的数字任务都能用RPA实现自动化。然而，当这类任务量大时，RPA的投资回报更高。

以下是RPA解决方案最常见的应用领域：

价格与系统监控

RPA非常适合自动化持续的价格和系统性能监控。机器人可以跟踪各平台的价格变动，确保企业价格具有竞争力且保持最新。

在系统监控方面，RPA可以检测性能问题并在发现异常时发送警报。这类RPA机器人通常在软件或系统后台持续运行。

工资处理

工资及其他类型的组织财务结算通常定期进行，非常适合RPA自动化。

数据管理

大多数RPA应用都属于“数据管理”范畴。各行业常见的RPA数据管理任务包括：

• 数据录入
• 数据提取
• 数据验证
• 数据迁移
• 数据清洗
• 数据库更新
• 数据核对
• 数据排序与分类

这些广泛的任务几乎适用于任何行业或场景——不同的只是数据类型和处理方式。

订单履行

订单履行等重复性任务——包括打包和发货处理——非常适合RPA。它要求高准确性，涉及大量数据录入和验证，并且需要反复执行相同流程。

文档

RPA可用于确保合规性和文档的规范管理。

例如，律师事务所在填写复杂文档时，可以利用RPA自动填写正确信息，核查完整性和准确性，并确保最终文档符合监管标准。

RPA机器人还可根据员工请求归档和检索文档及数据，甚至创建审计记录以追踪流程和变更。

RPA的类型

无人值守RPA

无人值守RPA机器人可独立运行，无需人工干预。它们可以按计划运行、由特定事件触发，或全天候自动操作。

例如，无人值守RPA机器人可以在每个工作日结束时批量处理数据，或自动执行工资发放流程。

有人值守RPA

有人值守RPA机器人与用户协同工作，通常由用户主动触发。这类机器人协助完成需要人工干预或决策的任务。

例如，客服代表在通话时可使用有人值守RPA机器人调取客户信息。

混合RPA

混合RPA结合了有人值守和无人值守RPA。混合RPA机器人在需要时与人互动，其他情况下可独立运行。

这些机器人用于实现需要人工参与和可完全自动化任务之间的无缝衔接。

例如，混合RPA机器人可在通话期间协助员工，通话结束后自动处理剩余的任务。

智能RPA

智能RPA——有时称为智能自动化——指的是将传统RPA与人工智能技术结合使用。这些技术包括自然语言处理、机器学习或计算机视觉。

RPA本身旨在遵循严格规则，处理可预测、结构化的任务。其最适合的应用场景是流程重复、数据干净且一致的情况。

但结合AI后，RPA机器人可以识别模式、理解文本，甚至做出基于上下文的决策。

RPA 有哪些优势？

与其他AI相关解决方案一样，RPA因其高效和成本效益而迅速普及。由于重复性任务常因人为失误而出错，RPA还能提升整体准确性。

提升工作效率

RPA机器人能比人工更快地完成重复、耗时的任务，从而让员工专注于更具战略性的工作。

降低成本

自动化基于规则的任务可大幅降低企业的人力成本，尤其是在RPA系统规模化或跨业务流程推广时。

提升准确性

RPA可减少数据录入、计算和文档处理等流程中的人为错误，从而提高准确率并减少代价高昂的失误。

如果公司希望确保操作有严格记录，RPA还可以被编程为严格遵循监管和合规要求。

更高的员工满意度

当员工能够专注于有趣的工作内容，而不是枯燥重复的任务时，他们的工作满意度会更高。

可扩展和适应性强

RPA 解决方案可以根据业务需求灵活扩展或缩减，无需对基础设施或资源进行大量投资。

如果业务流程或合规要求发生变化，无需重新培训员工——RPA 机器人可以快速重新配置或更新，以满足新的标准。

企业级 RPA

企业级 RPA 指的是在组织内部大规模部署 RPA，旨在满足企业的复杂需求，通常涵盖多个业务流程。

这涉及到实施强大、安全、可扩展的 RPA 解决方案，能够在多个部门或职能间处理大量事务。

与 企业级聊天机器人一样，企业级 RPA 必须满足其管辖范围和使用场景内的所有数据安全与隐私要求。这通常包括使用审计追踪和基于角色的访问控制，以遵守内部政策、行业标准和监管要求。

如何部署 RPA

RPA 模拟人在与数字系统交互时的操作。它按照一套指令处理数据、执行事务并与其他系统通信。

以下是部署 RPA 的分步流程：

1. 识别合适的任务

实施 RPA 的第一步是识别那些重复性强、基于规则且耗时的任务。

随后对这些任务进行流程梳理，明确每一步的具体操作，包括数据输入、决策节点和完成流程所需的操作。

2. 设计并构建机器人

任务梳理完成后，开发人员或业务分析师会设计 RPA 机器人。这包括编写脚本或工作流，明确指示机器人如何操作。

3. 部署机器人

机器人设计完成后，会被部署到其运行的环境中——通常是在公司现有的软件应用内。机器人会像人一样与软件交互，操作界面、录入数据并执行命令。

4. 机器人执行

机器人部署后，会自动开始执行任务。它可以登录应用、移动文件、填写表单或从文档中提取数据。

5. 机器人监控

机器人投入运行后，可以通过控制面板实时监控。这让企业能够跟踪机器人的表现、管理其活动，并根据需要进行调整。

如果出现系统错误或流程变更等问题，可以重新配置机器人以适应新情况。

6. 持续优化

RPA 并不是“一劳永逸”的解决方案。随着流程的演变，机器人可能需要更新以适应新任务或现有流程的变化。

此外，随着企业对 RPA 的熟悉度提升，通常会发现更多可自动化的领域，从而在组织内持续扩展自动化应用。

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常见问题

1. RPA 和 AI 是一样的吗？它们有何不同？

RPA（机器人流程自动化）和 AI 并不相同。RPA 通过模拟用户操作（如点击或输入）来自动化基于规则的任务，而 AI 则模拟人的推理能力，并通过数据学习做出决策。RPA 是确定性的，按脚本执行；AI 是概率性的，具有自适应能力。

2. RPA 与传统自动化工具有何区别？

RPA 与传统自动化的主要区别在于，RPA 通过用户界面与应用交互（就像人一样），无需复杂的系统级集成。传统自动化需要 API 接口或后端编程，而 RPA 只需模拟鼠标点击和键盘输入，部署更快。

3. 没有编程知识可以使用 RPA 吗？

可以。大多数现代 RPA 平台（如 UiPath 和 Power Automate）都提供拖拽式、零代码界面，业务用户可以通过可视化流程轻松构建自动化。

4. RPA 有哪些风险或局限？

RPA 的局限包括脆弱性——当应用的用户界面发生变化时，机器人可能会失效。RPA 还难以处理非结构化数据（如邮件或扫描文件），也无法完成需要人工判断的任务。

5. RPA 如何与 AI 聊天机器人或语音助手协同工作？

RPA 可以执行由 AI 聊天机器人或语音助手触发的后台流程，例如创建支持工单或发送发票。聊天机器人负责前端对话，RPA 则在后台静默完成事务性任务，实现端到端的自动化解决方案。