RPA 是否被夸大了、可扩展性或创可贴？接下来是决策引擎吗？

RPA 是否被夸大了，是一种可扩展的解决方案还是一种创可贴？决策引擎是未来吗？

你经常听到它。 RPA 被夸大了。它就像一个创可贴。现在，信息时代与一位商业咨询专家进行了交谈，他认为未来是决策引擎而不是 RPA。他说的对吗？

对于负责北美业务咨询的 Albert Rees 来说，对于 EPAM 来说，RPA 更像是一个创可贴。

Rees 认为 RPA 存在两个问题。

• 实施成本远高于预期。
• 维护费用。 “你正在现有系统之间移动数据，如果这些系统永远不会改变，那么世界上一切都很好。但事实并非如此。因此，随着系统的发展，后端的事物也必须发生变化。

Rees 说：“你必须了解非常低的细节，才能真正了解自动化将在何处发挥作用、它将做什么以及它将如何与系统交互。”达到如此低的细节水平也需要付出代价。

他补充说：“我们看到人们在电子表格中复制进出，你去呼叫中心，你会看到三屏场景，他们将数据从屏幕 A 移动到屏幕 B 再到屏幕 C，而他们只是使用三个内部系统'正在移动信息，其中之一可能是 Excel。如果其中任何一个发生任何变化，突然间你就不得不返回并实施更新。大多数组织自己无法做到这一点，所以他们又开始花钱了。”

决策引擎

相反，他认为决策引擎是关键。但它们是什么？他说：“我认为决策引擎是用于自动化人类决策的某些部分的工具，这些决策可以由一组规则定义。它们通过将预定义的业务规则（通常称为“决策树”）应用于数据集来工作。决策引擎通常不能替代 RPA，但是当流程需要在评估应用于复杂数据集的复杂规则时做出决策时，它们可以增强 RPA。”

辩论

那么，对吗？

最近，Information Age 采访了 UiPath 的英国和爱尔兰董事总经理 Bruno Ferreira，毫不奇怪，他有不同的看法。

他认为，炒作论点毫无意义。 “我们的续订率超过90%。”

他还提到了 UiPath 的增长：2016 年 1000 万美元，2018 年 2 亿美元，这表明硬数据表明对 RPA 的强烈需求。

然而，他认为只有少数组织在使用 RPA，这意味着巨大的增长潜力。

Everest Group 执行副总裁兼杰出分析师 Sarah Burnett 表示，“我们实际上进行的研究表明，公司实现了大约 30% 的成本节约。”

RPA 创可贴？

然后是RPA就像一个创可贴的问题。它归结为遗留系统。 “它们是用 COBOL 编写的，它们位于大型机上，这是我们无法再对这些遗留系统做任何事情的一个用例，Rees 说。然后他争辩说，许多系统都没有很好地集成——“我们得到了多个版本的真相，这意味着大量的平凡的手工工作，例如，键入已经存在于另一个系统中的数据。”他建议许多公司正在使用 RPA 来帮助解决这个问题，但“在很多方面，RPA 是可能存在的事物的创可贴，可能存在于 ERPS 和当今其他同类最佳类型的解决方案中的功能。 ”

他说：“我心中的问题是，RPA 作为一种可行的解决方案在市场上真正存在多久。我不知道。我推测在三到五年之间，因为我们真正看到的是客户转向智能自动化和云解决方案，这确实是 RPA 的下一个发展。 ”

在这里，也有人强烈反对。例如，著名的 UiPath 曾宣称其目标是为每张桌子实现一个机器人，这一目标似乎隐含着长期规划。

Bruno Ferreira 举了一个例子，UiPath 的目标是每个科学家一个机器人。 “想象一下，”他说，“科学家每天都去实验室，但每天必须花一个小时准备，”他说，使用 RPA，“估计每个月可以节省 9 小时，这将是惊人的。 ”

敏感数据

Rees 还担心无人值守的机器人可以实现端到端的流程自动化。部分问题在于监管以及无人看管的机器人可能会重复错误的危险，而与日常操作脱节的操作员没有意识到这一点。

“每个人都想变得敏捷，”他说，“从开发的角度来看，当你有能力犯错误并从错误中吸取教训并改正时，敏捷就很棒。但是你不能对敏感数据这样做。

因此，当您让机器人将数据从系统 A 移动到位于防火墙后面的系统 B 时，无人值守的效果很好。如果出现问题，你猜怎么着？我们开始另一个冲刺，修复它，然后我们又回到了无人看管的状态。通常它会在它落入任何人手中之前就被抓住，这会造成问题。”

然而，他发现敏感数据存在问题。例如，如果您获得“他人支票账户的银行对账单”。 “在这些情况下，无人看管的风险会大大增加。”

相比之下，Sarah Burnett 将数据的成就准确性视为 RPA 的优势之一。

正如他们所说，犯错就是人为，RPA可以消除错误。

“如果一个人输入一些数据，他们很容易意外地切换一些数字。修复这个错误，它走得越远，它变得越昂贵。你可能会让那些时间非常昂贵的人追逐这个错误并试图修复它，沿着流程的泳道走了很长一段路。机器人如果开发正确、维护良好且运行平稳，就不会犯这些错误。我们听到一些组织表示，他们一直在测试他们的机器人应用程序，并且他们在测试后从未发现错误，它是 100% 准确的……总是如此。”