成本優化浪潮下從新思考RPA技術

下一次成本優化浪潮正加速到來，如何真正作到降本增效，是當前全球企業亟待解決的問題。

爲此，人們將目光放在了可以替代人工的自動化、智能化科技上，從桌面自動化發展到機器人流程自動化（RPA），最終將實現智能自動化（RPA+AI）。

從RPA到AI、再到RPA

從能完成重複性強、規則清晰的工做的傳統RPA支持人類使用、提升人類效率，到像人類同樣識別、學習、思考和感知（人工智能的結合），最終能作到數據分析、洞察力報告和決策支持，將來，RPA將朝着更加智能化的方向發展。

RPA和AI有兩個共通性：一是都跟大量的數據打交道，二是它們都能很是深刻到業務場景中。

傳統的IT部門通常不多跟業務部門直接打交道，但在RPA+AI的發展模式中，如何讓現有的IT技術人員去實現和支持RPA+AI在業務場景裏落地的結合是一個特別大的考量點。

爲此，組織須要從如下三點出發：

一、數據的流通。在作RPA流程時哪些數據是能夠給上游或者下游的AI應用上的，這些數據須要到什麼程度能適合AI應用。在設計AI流程時，數據須要用哪一個或哪幾個RPA流程中得到，對數據流通的設計把控是第一步。

二、技術評估。對AI技術的能力和進化路徑須要有客觀全面理解、合理的RPA+AI流程設計須要具有跨技術、跨業務領域綜合知識。

三、總體系統性的設計。如何設計RPA技術平臺上的工具來打通數據管道，如何把AI運營能力嵌入RPA平臺，如何設計總體方案對AI輸出的容錯度，如何打包基礎AI能力成場景模板去真正地服務業務場景等等。

從新思考RPA：RPA+AI

數字化業務的成熟，離不開新技術的迭代與發展。而在這些新技術當中，人工智能和機器人流程自動化對於企業的長遠發展，意義重大。

RPA是一個平臺，咱們能夠利用其開發出各類各樣的工具，最終幫助企業釋放人力價值、提升生產效率。

人工智能（AI）對RPA的賦能不只突破自動化的場景壁壘，有力促進了RPA場景的延伸，實現對業務場景更廣範圍的支持。另外，AI對RPA產品自身的能力提高也是很是顯著且將來可期（如智能決策和自學習），有利於打通產業價值鏈各個環節，造成產業流程閉環優化，爲總體產業變革帶來更深遠的意義。

RPA+AI要讓AI在RPA技術中從扮演「眼睛」、「耳朵」的角色到「嘴巴」最後到「大腦」，在不斷深刻的過程當中，AI技術應用的好壞將會決定RPA場景的深度和廣度。

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