达观 RPA| 做更懂中文的 RPA,加速中国企业数字化转型
RPA是Robotic Process Automation的缩写，从字面便不难看出其要义，即：机器、流程、自动化。经过这些年的发展，现今各大软件厂商推出的RPA工具在场景和功能上有了更多延展，定义和价值的内涵外延了很多：数字化员工。数字化员工适用于高重复性、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程。比如在HR在日常工作中经常要到寻找各个候选人的简历，传统方式是HR在各大招聘网站上进行简练筛选下载然后进行查看，登陆各大招聘网站进行简历下载是一个重复性工作，这块工作完全可以交给机器去做，每天HR上班时候相关符合要求的简历已经呈现在眼前。
现在RPA的功能也分为标准的三部分：
设计器
控制台
机器人
首先我们首先解释一下设计器功能，设计器一般分为拖拽式和录制两种方式，前者是实现较为复杂的流程功能，后者是相对简单快速录制实现，在实际中录制方式对业务人员来说更容易上手也更加高效。
举个简单的例子，比如我们每天上班时要打开ERP系统并进入到AP发票处理页面，如果你觉得每天都重复这么做非常无趣（如果没有设置保存账户和密码的话），我们就可以通过打开录制动作按钮之后，软件就开始记录我们的动作。
比如双击ERP软件的图标、输入账户信息，点击登录按钮，进去之后再点击菜单逐层进入AP发票处理页面，等这一系列的操作完成之后，我们点击停止录制。
比如IT运维部门对于定期的机器维护工作一般都会放在周末的凌晨，都是通过类似的命令重启机器，进行检查，其实也是适用RPA的。而HR部门对于人员的入职离职等的手续，也是一步一步可以完成的。除了后台部门，前端业务线譬如银行开户、会员注册、订单处理等流程，也是可以使用RPA的。
怎么使用这个录制的过程呢，简单来讲一般会分为无人值机、有人值机两种，区别在于前者设置好自动运行无须人工干流程可以7*24不间断运行，有人值机是需要人手动干预，比如员工上班时候进行执行，这个软件就会按着你上次录制的过程依次做一遍，直到运行结束，整个过程完全不需要你的参与，以后你就可以通过这个方式一键登录ERP系统并进入发票处理页面了。
考虑面向的用户群体往往并不会拥有专业的技术背景，总体而言，这些工作与流程自动化工具的应用还是相对比较简单易用，通常可以通过图形化的界面完成脚本的生成与编辑，即使是利用相对专业的脚本编辑器，这里的脚本业务完全不是程序员所面对的那种代码，简单看一下教程很快也能上手。
通过上文的介绍，相信各位能够很好的理解了RPA的特点。那为什么RPA在近两年火爆并能够在各个行业快速运用起来？在火爆的背后是技术和社会的发展，以及海量的企业级需求。
1） 人力成本提升：RPA（机器人流程自动化）技术最在海外发展起来的一大契机就是人力成本昂贵，企业对RPA的投入能够快速得到回报。在重复性高工作量巨大的流程上，RPA机器人可以不间断地开展工作，没有情绪，全年无休，产生非常大的成本效益。”随着我国人口红利消退，人力成本也在不断提高，在这种情况下，企业势必要寻求各种方式降低人力成本。
2）企业需求巨大：各行各业的企业都在面临数字化变革，涵盖从产品到业务的方方面面。如何在庞大的混杂数据中高效地筛选出有效数据，并且将其利用起来，更好地去拓展业务和产品，更有效地规划内部流程，制订企业战略决策，这是很多企业的当务之急。
3）AI技术商业化：人工智能的讨论、机器学习的经典算法由来已久，但由于硬件没有达到所需的运算率和运算量，商业化发展缓慢。最近几年，硬件不断升级，算法更加精进，语音识别、文字识别等技术日臻成熟；这一切，为人工智能的发展提供了最好的时机。”
自动化、智能化在数字化转型阶段重构成为企业进行数字化转型的关键词，重构业务模式、重构产品、重构业务流程、重构工作模式，其中以重构业务流程为基础，它涉及到研发、销售、采购、财务、IT和人力资源等企业内部所有系统，RPA可以很好的契合数字化转型阶段更快速的提升企业效率。更进一步，结合自己的实施咨询经验，想从三个新的视角来进一步阐述一下：
1、关于人的集成
这个过程中，人和信息系统发生了非常紧密的集成。也许10年前，我们可以说信息水平比较高的部门是财务部门和HR部门，而现在已经没有人会提哪个部门信息化水平比较高了（因为大家的信息化水平都很高了）。当人使用信息系统由稀缺变成普遍，大家一定会追求：如何能够更加体现人的价值？如何能够让人和信息系统有更高效的集成？所以我们就会分析，哪些人和机器的交互是必要的、高附加值的、有创造性的？而哪些交互是机械的、低附加值的、可以让机器完成的？
在这样的大背景下，RPA就变得非常有价值。（如果ERP没有完成普及，RPA便不会有如此的紧迫性）
2、关于信息系统的集成
虽然ERP已经“飞入寻常百姓家”，但系统间的集成一直是很多企业讳莫如深的痛点。为了解决这个问题，业界提出了很多的概念：ESB、Web Services、OLTP/OLAP、数据仓库、MDM、BPM等等，试图从多个抽象层面（技术接口、数据、流程等角度）解决这个问题。涉及到部门之间信息交互时，这个场景/结论出现的频率依旧是最频繁的：“这个需求挺急的，IT开发这个需求的周期也挺长的，要不我每月/每天导出固定格式的Excel文件发给你吧！”
这个问题可总结为两个主要矛盾：
矛盾1：企业日益增长的对IT系统的需求与IT系统有限的资源投入之间的矛盾。
矛盾2：企业对业务变更迅速响应需求与IT系统建设需遵循固有周期之间的矛盾。
关于矛盾1的关键字是：成本
提升信息系统群对业务的可扩展性，便意味着设计复杂度的增加，同时也意味着投资成本的增加；而信息系统的建设从来都是需求与成本的权衡。俗话说：“一分耕耘一分收获”、“一文价钱一文货”。
RPA在解决现有信息系统间的交互问题上，具有得天独厚的优势。
从业务人员的角度看，RPA解决系统集成的问题方式和人处理的方式非常类似。
从IT人员的角度看，RPA解决系统集成的问题方式非常符合软件工程中“高内聚，低耦合”的原则。
关于矛盾2的关键字是：速度、风险
业务部门有需求变更时，最不想得到的答复是：“IT需要排期”。IT部门最痛苦的莫过于人手本来不足，各个业务部门报需求的紧迫性都是“非常高”。这个矛盾不仅短期存在，而且未来相当长的时间内都会存在。
另外涉及到系统之间的集成避免不了大量的开发工作，对已有系统的更改会造成原有系统有故障的风险尤其是涉及到核心系统或与其他系统联动的系统风险更大，不做信息化无法适应企业发展如果做系统集成就会有故障发生的风险进退维谷。
RPA项目实施周期短，见效快的特点，能够非常有效的缓解业务部门和IT部门之间的矛盾。
3、关于知识挖掘集成
目前基于大数据、人工智能技术的快速发展，适用于RPA场景的深度得以进一步发掘，比如关于Excel、WORD、PDF等非结构化文档的抽取审核工作，基于图片、影印件等针对图像进行文字的识别抽取工作，前者涉及到了NLP（自然语言处理）后者涉及到了OCR（光学字符识别），比如一个简单的发票验证流程，涉及到发票上传、发票识别、发票代填和发票审核四个流程，其中发票识别需要把发票信息从影印件中识别出来（通过OCR技术实现），在发票代填环节会把发票内容进行填入（通过NLP技术实现发票内容抽取填入），最后系统针对发票内容进行自动审核工作，具体流程如下：
传统RPA相当于人的四肢能干简单的基础性重复性工作，而AI相当于大脑可以做更有价值工作，AI+RPA结合成为目前发展一个重要趋势，两手都要抓两手都要硬才能在实际业务场景中发挥最大的价值，达观数据在这方面有独特的优势，NLP和OCR是自研的产品有十年以上的技术积累，在财务、税务、政企有大量的案例：
基于自主知识产权的自然语言处理（NLP）平台研发，融合NLP和OCR技术优势，为企业提供更懂中文，更智能，更灵活，更具效率的数字化员工。
优势1：融合领先NLP和OCR技术，应用范围广泛
达观智能RPA结合自主开发的OCR和领先的自然语言处理（NLP）技术，可广泛用于财务、税务、金融、人力资源、信息技术、保险、客服、运营商、制造等多种行业自动化场景，提升企业自动化能力。
优势2：支持交互式执行，满足各种类型流程处理
达观智能RPA全方位满足企业多种业务场景的自动化需求，可实现浏览器页面、Windows原生态程序、Word、Excel和WPS等不同平台的操作流程自动化。
优势3：系统开发灵活，满足不同用户个性化需求
达观智能RPA团队拥有十余年行业技术经验，自行开发系统，可定制性强，充分满足不同用户的个性化需求。同时支持二次开发，全面支持用户的业务需求。
优势4：灵活的任务调度执行，任务管理更便捷
达观智能RPA可部署在Windows和Linux系统平台，支持无人值守（定时触发）、有人值守（手动触发）和人机交互模式，支持多任务交叉并行。具备人机交互能力，在关键业务过程中能提供人工二次校验确认功能，可随时干预结果，确保系统运行结果准确可靠。
优势5：专业的服务团队，确保服务质量
达观智能RPA拥有专业的咨询团队、定制开发团队和实施团队，相比其他厂商授权代理的模式，真正实现了上下游业务的整合，确保对客户更高质量的服务。
RPA的实施通常不涉及企业现有IT架构的调整，但现有的RPA平台和平台之间多数是无法相互兼容的，因此一旦选择某平台，随着其上运行的应用场景的增多，未来可能在相对长的一段时间内较难进行平台的迁移，因此在平台选型时需要综合考虑各自平台的优缺点，充分比较用户易用性、系统集成性以及平台收费模式等。
一旦确定RPA平台，企业所需要面对的是一个个纷至沓来的各类RPA需求，因此良好的需求与实施管理同样非常重要。在基于明确的RPA平台上进行流程自动化的实施，多数是场景式的、相对短流程的流程节点优化，总体目标是消除流程中需要广泛人工处理但逻辑清晰的业务步骤，但其改善需求是否与RPA平台匹配则需要进行一定的评估，诸如预计收益、预计RPA初始化投入等，确认后即进入设计、实施环节，多数轻量的RPA场景实施能够保证在一周之内完成设计和落地，而后则是结合运营反馈的改善。
从流程角度：需要明确好机器和人处理的边界，哪些是机器需要处理的，哪些是人需要处理甚至于哪些是需要人机交互共同处理的，定义好各自边界各负其责，这需要客户业务人员和厂商一起探讨梳理出来。
从数据角度：前文提到目前涉及到大量跟数据操作有关的场景，比如发票数据读取并录入到指定系统中（用到了NLP技术）和登陆网站的验证码识别（用到了OCR技术）等，机器怎么能识别的准是涉及到跟数据有关的工作，这更多是涉及到厂商在此方面技术成熟度是否能够完成。
综合上述步骤，达观数据采用EDIF方法，期望能够帮助已经选用了RPA平台的读者和企业更好的管理到RPA实施。
BOUT
关于作者
吴晓洁：达观数据解决方案总监，具备15年以上的IT从业经验，重点方向在AI和RPA领域，带领团队为金融、政企、运营商等多个行业客户提供基于自然语言处理、搜索、推荐和RPA的解决方案设计工作。曾在SAP工作十年先后为上百家企业信息化建设提供专业化能力。