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雷鋒網(wǎng)按：隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，許多公司也在考慮通過機(jī)器人來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動化的問題。對此，擁有 22 年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家 Rajesh Kumar 撰文探討了 RPA 技術(shù)對提升生產(chǎn)力的重要意義。雷鋒網(wǎng)對這篇文章進(jìn)行了不改變原意的編譯：
對于那些正在考慮如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化以提高生產(chǎn)力的公司而言，機(jī)器人過程自動化（Robotic Process Automation，簡稱 RPA）將是他們首先考慮的技術(shù)之一。
目前一些實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動化的最快速、最容易的方法將來自 RPA 技術(shù)。這是近年來最明智的技術(shù)革新之一，它帶來了降低成本、提升生產(chǎn)力、甚至提高效率和準(zhǔn)確性的方法。
然而，對于 RPA 技術(shù)究竟能夠?qū)崿F(xiàn)什么以及它的局限性方面，許多企業(yè)仍存在著很大的困惑。在考慮實(shí)施 RPA 技術(shù)時，企業(yè)最好有明確的期望，以便最大程度地利用它來獲得戰(zhàn)略優(yōu)勢。
了解 RPA 技術(shù)周遭所蘊(yùn)含機(jī)會的最好方法，就是想像一個員工在日常工作中做著幾十個平淡無奇、重復(fù)的任務(wù)。隨著時間的推移，這些任務(wù)變得沉悶累贅，人類員工生產(chǎn)力會下降或著出錯。
然而 RPA 技術(shù)卻可以更快、更準(zhǔn)確地執(zhí)行這些任務(wù)，而且不會感到疲勞。人類員工便被解放出來，專注于那些需要更多批判性思維、創(chuàng)造力和更高層次與客戶接觸的任務(wù)。
一個很好的利用基于 RPA 技術(shù)的自動化流程的例子就是發(fā)票驗(yàn)證流程。
這個過程中可能涉及到一位員工需從三個不同的供應(yīng)商門戶網(wǎng)站下載發(fā)票，并上傳到一個 ERP 系統(tǒng)，并用相應(yīng)的采購訂單驗(yàn)證核準(zhǔn)價值金額，最終批準(zhǔn)或拒絕相關(guān)發(fā)票信息錄入系統(tǒng)。通過編寫一定量的腳本程序，這個流程可以很容易地結(jié)合到一個 RPA 軟件中處理。
RPA 技術(shù)實(shí)際是一種運(yùn)用相關(guān)技術(shù)來配置機(jī)器人或計算機(jī)，使用和解釋現(xiàn)有應(yīng)用程序，來處理事務(wù)，操作數(shù)據(jù)或觸發(fā)響應(yīng)以及同其他數(shù)字系統(tǒng)通信的方式。
進(jìn)一步簡化來說，RPA 技術(shù)是一種“記錄和回放”技術(shù)，機(jī)器人（實(shí)際上是安裝在機(jī)器上的軟件）被教會了如何使用軟件來執(zhí)行某些任務(wù)，之后機(jī)器人就會周而復(fù)始地執(zhí)行，這就是一種使其變得簡單有效的自動化方法。
一般來講，同一發(fā)票驗(yàn)證過程的自動化將涉及到三個不同供應(yīng)商系統(tǒng)的集成，這些供應(yīng)商系統(tǒng)必須與一些具有邏輯驗(yàn)證功能的 ERP 系統(tǒng)集成。雖然這兩個過程的結(jié)果是一致的，但是傳統(tǒng)的自動化路線方案會給軟件開發(fā)人員帶來額外的工作量，如與 IT 團(tuán)隊(duì)合作打開防火墻端口，購買專門用于運(yùn)行軟件的服務(wù)器以及一些維護(hù)類工作。
RPA 技術(shù)則會讓過程變得更簡單。該軟件還可以自動執(zhí)行許多其他流程，同時每周它可以運(yùn)行 24 x 7 小時，然而對發(fā)票驗(yàn)證的流程很可能每個星期只有需要處理幾個小時的工作量。
雖然 RPA 技術(shù)提供了非?？焖?，非侵入性的自動化手段，但它也有其局限性。為了最大限度地提高 RPA 的實(shí)用性，自動化流程需要基于明確的標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP），其中決策規(guī)則具有非常明確的參數(shù)。
在任何基于 RPA 技術(shù)的自動化策略中，將較大的流程劃分為“可自動化”和“人為干預(yù)”的部分，并更新流程以實(shí)現(xiàn)最大程度的自動化非常重要。
然而，要將每個流程完全自動化可能并不現(xiàn)實(shí)。這是因?yàn)橐恍┝鞒淌窍喈?dāng)程序化的，而另一些流程可能需要用到人類員工的經(jīng)驗(yàn)知識并作出判斷。因?yàn)榇罅康闹R并不能被有效地編入算法，在這樣的情況下，RPA 技術(shù)則不能把那些需要人類經(jīng)驗(yàn)知識參與的過程自動化。對于需要運(yùn)用人為判斷的領(lǐng)域，RPA 技術(shù)變得無效。
流程中可被自動化的部分由 RPA 技術(shù)驅(qū)動，由此變成了完全的規(guī)則和算法驅(qū)動，并且很難使這部分變的“聰明”或“智能”。在某些情況下，這也會將流程的可自動化部分縮小到不可行的程度，因?yàn)楫a(chǎn)生的回報結(jié)果甚微，無法為 RPA 技術(shù)投資的合理性帶來有利證明。
這樣的一個例子如，自動將問題票據(jù)分配到適當(dāng)?shù)慕M。如果分配規(guī)則是基于票證類別和發(fā)行票據(jù)的某些字段，那么 RPA 肯定能夠解決自動化問題。然而另一方面，如果涉及到讀取票據(jù)描述的內(nèi)容并運(yùn)用人類知識來決定哪個團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該處理該票據(jù)，那么突然之間，該過程的自動化變成了不可行。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，簡稱 ML）是一項(xiàng)新興技術(shù)，但卻成熟到可以應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題。ML 的工作原理是將大量的數(shù)據(jù)（或知識）捕獲后形成某種形式的數(shù)學(xué)模型。該模型可以利用知識來解決問題。
例如，如果我們開發(fā)一個包含有一年票值描述及其相應(yīng)分配路徑信息的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，則可以用它來預(yù)測新票據(jù)的路徑信息。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有能力根據(jù)先前的行為進(jìn)行學(xué)習(xí)，并運(yùn)用這些知識對當(dāng)前的行為做出決定。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以應(yīng)用于許多可以獲得大量歷史數(shù)據(jù)的問題，利用這些歷史數(shù)據(jù)在特定領(lǐng)域可以預(yù)測或決定。這不像是開發(fā)一個算法，因?yàn)樗墙⒃谥R基礎(chǔ)上的。如果我們考慮之前的票務(wù)路徑問題，那么為過去一年中每張票的信息開發(fā)算法都是非常困難的。不過，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以非常有效地解決這種情況。
ML 技術(shù)與 RPA 技術(shù)的結(jié)合有助于克服 RPA 的局限性，因?yàn)樗梢詮臍v史數(shù)據(jù)建立知識庫，并將其用于行為決策和預(yù)測。
如果我們再次考慮這個票據(jù)路徑分配流程的例子，現(xiàn)在看起來則變的完全可行，在 RPA 流程中提取票據(jù)描述信息，并調(diào)用 ML 預(yù)測服務(wù)來獲取路徑信息以繼續(xù)自動化流程。這就像是引入一個聰明的代理進(jìn)入了 RPA 的流程。而且通過定期重新訓(xùn)練并保持最新知識，不斷豐富 ML 模型也是可行的。
機(jī)器人過程自動化技術(shù)本身或與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，是一項(xiàng)令人興奮的技術(shù)，對于能源節(jié)省和效率提高的可能性是無上限的。雖然這些技術(shù)的組合構(gòu)成了一個強(qiáng)大的自動化解決方案，但要使終端客戶能夠應(yīng)用，還需要完成一些工作。
但是，憑借結(jié)合專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)技能，企業(yè)完全可以實(shí)現(xiàn)真正的自動化解決方案，從而獲得他們一直想要的結(jié)果。
Via business2community，雷鋒網(wǎng)編譯
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