機器人RPA流程自動化和云技術——挑戰與機遇

作者：Alphaflow BPM 時間：2020-08-03 瀏覽：1062

對于希望提高效率并節約成本的企業而言，RPA扮演了重要角色。然而，還必須克服幾個關鍵挑戰，才能真正發揮潛力。本文詳解了這些挑戰并探討了未來的機遇。

隨著企業的數字化轉型和智能化升級的不斷深入，機器人流程管理自動化(RPA)已經不是一個新想法。RPA，即通過使用軟件機器人實現人工任務的自動化，完成快速且顯著的成本節約。事實上，普華永道預測：“45%的工作活動可以實現自動化，這種自動化將節省2萬億美元的全球勞動力成本。”

企業面臨的挑戰

今天，有數以千計的軟件機器人可以自動執行所有任務，包括訂單輸入和發票準備等簡單任務，以及問題解決和客戶服務等復雜交互任務。但是，許多急于部署機器人的企業面臨著以下挑戰：

1.云基礎設施挑戰：

首先，是云的問題。在RPA出現之前，這些企業正忙于追求云計算紅利。將IT遷移到云，擁有誘人的成本優勢；但這是一個長期項目，且需要大量新技術參與。

我們在設備、編排、微服務和服務網格架構等方面進行了大量投資，為我們無服務器、無數據中心的未來奠定了基礎。但是，RPA仍然局限于桌面——準確地說是Windows桌面。目前部署的大多數軟件機器人都是“有人值守”類型的，存在于Windows桌面上，就像過去版本的MicrosoftOffice中的小“Clippy”助手一樣，它們在其中執行諸如將數據行從后臺數據庫移動到電子表格之類的操作，以便使用者可以專注于更重要的工作。

近年來，RPA已經發展到讓“無人值守”機器人能夠在Windows服務器上、在幕后操縱企業數據。這是朝著云方向邁出的一步，但與云原生機器人的概念相去甚遠，后者可以在混合云中巡游并修復任何需要修復的問題。

2.成本挑戰：

希望節省勞動力成本的RPA用戶面臨的第二個挑戰是，今天的機器人并不那么聰明。當某些部分結果略有不同時，他們在尋找完成工作方法的能力方面，無法與人類同行相提并論。一些機器人是簡單的宏，一遍又一遍地重復相同的一系列步驟；其他機器人可能有更多的智能成分，也許是處理復雜場景的規則引擎，但很少有接近實際智能的部分。

AI和ML的世界目前與RPA是分開的，盡管IBMWatson等機器人可能利用AI服務，但它們沒有從過去的經驗中學習、使下一次做得更好的內置能力。因此，機器人可能僅限于高度結構化和重復性的任務。像云一樣，它也有發展的機會。我們預計RPA和AI/ML可能很快就會實現結合，并將為自動化業務開辟新的可能性。

3.實施挑戰：

最后，還有實施挑戰——如何部署RPA技術，以便它支持而非阻礙IT戰略。RPA承諾的快速解決方案很吸引人，但如果只解決問題的癥狀而不是解決根本原因，那么這些機器人部署就好比“創可貼”，只是緩解了半自動化的瓶頸流程。

如果真正的問題是老化的基礎設施無法滿足新的業務需求，RPA也許會解決眼前的問題，但會隨著操作流程、應用程序或基礎設施的變化再次中斷。部分原因在于部署RPA機器人的難易程度，為什么要為關鍵應用程序創建API？

答案是，這個問題只是IT基礎設施中更大問題的一個癥狀，RPA并不能解決應用程序、數據和集成策略的糾纏問題。有此問題的企業需要首先專注于構建云原生基礎，否則，如果團隊繼續在每個新業務請求時使用機器人，整個數據中心最終將因難以管理而崩潰。