业务自动化的神话，你希望你的机器人指挥吗？ 没有 CIO 希望看到软件成为货架软件——时间和金钱都白费了。规划新技术实施并非易事，眼睁睁地看着这一切付诸东流是痛苦的。选择灵活、用户友好的工具具有挑战性，但并非不可能。在权衡选项时，神话或片面观点可能会破坏决策过程并导致错失机会。彻底研究有价值的技术工具（如业务流程自动化）对于计算数字战略至关重要。花几分钟时间阅读并整理一些关于自动化的常见错误印象。 业务流程自动化的成本很高 软件解决方案的成本可能很高，几乎一举将整个 IT 预算清空，并在未来增加维护和服务费用。通常，生产力的变化不足以弥补丧失的资本，从而使管理层的投资回报率令人失望。 值

RPA客服，机器人呼叫 客户服务和数字化转型——当今时代任何公司都不能忽视的两个术语。经营企业的整个想法都围绕着客户。而且，正确使用现代技术可以实现盈利的目标。将这两件事分开是不可避免的。事实上，将它们放在一起可以创造奇迹。 什么是机器人过程自动化？ 这篇文章中提到的一种非常受欢迎的技术称为机器人过程自动化或 RPA。 IEEE 工作组将机器人流程自动化定义为：“一个预配置的软件实例，它使用业务规则和预定义的活动编排来完成一个或多个不相关软件系统中流程、活动、事务和任务的组合的自主执行，以交付结果或具有人工异常管理的服务。” 简单来说，RPA 是一种软件或基于逻辑的机器人，它复制人类在系

RPA 的好处 机器人过程自动化 (RPA) 是一个软件类别，它提供了一个易于控制的“数字劳动力”，由越来越智能的软件机器人组成，可以通知、增强、支持和协助人们实现基于规则的程序和任务的自动化。超过 1000 家具有前瞻性思维的全球组织正在积极转变他们的工作场所运营——由人类和数字工作者协同工作——并与现有和新应用程序无缝交互和协调。 RPA 的好处是多方面的。 RPA 的好处——采用的关键驱动因素 这一切听起来都很棒，但是任何变革性的、快速发展的、相对较新的技术（如 RPA）都会出现炒作和混乱。因此，了解当前推动 RPA 在现实世界中采用的因素非常重要。 RPA 的采用不仅受到提高运营

自动化应付账款让会计师对欺诈风险高枕无忧，并简化了从购买决策开始的整个流程使用体验中包含的电子支付开具发票批准 说出“会计”这个词可以迅速清理一个房间，或者让你的听众减少沉默的耳朵。尽管几乎所有公司都存在付款和发票，但会计流程通常很少有兴趣和创新。自动化和技术变革使财务软件和在线工具焕然一新，然而，应付账款等标准会计程序仍然非常繁琐和手动。随着欺诈性支付的增加——63% 的企业在 2018 年遭受的欺诈和损失比以往任何时候都多——应付账款自动化正迅速成为应对现代犯罪分子复杂性的唯一方法。这使企业在自动化支付流程时能够实现全新的监督水平。方法如下： 控制用户凭据和访问权限 控制，更重要的

过去十年中自然语言处理的最大变化是从更传统的模式识别转向单词并转向机器和深度学习方法 自然语言处理 (NLP) 使计算机能够阅读文本、听到语音、解释它、测量情绪并确定哪些部分是重要的。与人类相比，今天的机器可以分析更多基于语言的数据，而且不会感到疲劳，而且以一致、公正的方式。 “NLP 很重要，因为它有助于解决语言中的歧义，并为许多下游应用程序的数据添加有用的数字结构，例如语音识别或文本分析，”SAS UK &Ireland 的分析顾问 Kayne Putman 说。 “这意味着它可以应用于各种业务用例，例如欺诈和风险分析或提取有关客户行为的见解。从根本上说，在将 NLP 引入环境之前，必

数字同事会为您服务；在好时光和坏时光。 第一个聊天机器人于 1966 年在麻省理工学院建造，它肯定拥有丰富的历史，您可以在 聊天机器人的历史：它的过去和未来 中阅读 .但是，在过去的十年里，它们变得越来越明显；对客户和组织内部都是如此。 聊天机器人属于人工智能 (AI) 和自动化的范畴。但是，为了真正增强用户体验 (UX) 并构建智能工作流程，IPsoft 转型执行总监 Johan Toll 认为，企业需要利用强大的认知代理（或数字同事）的力量。 他认为，这个数字同事可以提供比低级聊天机器人更多的商业价值。通过将直观的用户界面与机器人流程自动化 (RPA) 相结合，这些数字同事将越来越多

企业没有遵守确保 RPA 能够有效推出所需的必要协议。 着眼于未来，企业正在以指数级速度购买 RPA 和其他形式的智能自动化。但在提高生产力、减少效率低下和节省资金的希望的推动下，他们是不是只见树木不见森林？ 虽然许多供应商和服务提供商将 RPA 解决方案宣传为低代码且易于安装，但实际上并非如此。 根据毕马威和 HFS Research 的一份报告，RPA 领域的期望与现实之间存在巨大差距。虽然企业了解 RPA 的好处，但研究发现许多企业尚未准备好有效实施它，根据他们的调查，只有 13% 的企业 RPA 计划在整个组织中实现了规模。 HFS Research 的高级研究分析师 Mari

我们应该在术语 RPA 中更改字母 R 还是 P？ 也许是首字母缩略词本身，RPA 一词引起了混淆。 IT 领导者的优先事项通常包括通过创新来改善他们所在的组织、提高公司效率并通过技术提供价值。但在所有企业中，总是有一波新技术让员工怀疑他们的角色是否会因为引入这些技术而受到威胁。几年前是云计算带来了这些恐惧，而现在是人工智能 (AI)。 机器人过程自动化（RPA）是一种模仿人类行为的软件机器人，而人工智能是机器对人类智能的模拟。但是，这两者通常会相互混淆，或者更可能的是，RPA 被认为是 AI 的子集或扩展。这本身就带来了问题，因为 AI 往往会导致失业。 正如自动化技术公司 V1 的

自动聊天机器人——它们都是关于什么的？ 我们对自动聊天机器人又爱又恨。我们喜欢和他们一起玩，但当聊天机器人无法回答我们的问题或满足我们的要求时会感到沮丧。那些创造聊天机器人的人在使聊天机器人尽可能人性化的挑战中茁壮成长，但发现编写数千种可能的条件排列来尝试实现这一点非常艰巨。 这种与自动聊天机器人进行类似人类交互的共同愿望推动了通过自然语言处理 (NLP) 为机器人提供动力。聊天机器人背后的机器学习以及它从中学习的机器学习建立在决策树逻辑之上，并且是预定输入和输出序列的交换。但是，自然对话不是这样的。 扭曲自然对话的模式 与自然对话一样，人类和自动聊天机器人轮流说话，即交换信息。在自然的

传统软件开发速度慢。这只是为了重新思考。 大约三年前，微软的萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）著名地创造了“每家企业都将成为软件企业”。如今，价值 5000 亿美元的全球软件市场有望在 2030 年翻一番，达到 1 万亿美元。 摩根大通在最近提交的文件中记录有 40,000 名软件工程师（超过 Alphabet）。每个大型企业公司都在竞相聘请工程师，以超越竞争对手。最大的问题是传统软件开发速度慢、碎片化、浪费大。 例如，每周平均软件工程师将花费 4 小时等待测试完成，3.5 小时等待构建，以及 3 小时用于环境管理——超过四分之一的工作周实际上并没有创造任何价值。当您考虑到工程

跨行业的公司使用 NLP 等深度学习技术来提取隐藏的洞察力只是时间问题并将其与他们特定的业务经验和专业知识相结合，以创新和区分自己。 自然语言处理背后的技术是什么？ 简而言之，NLP，即自然语言处理，是一种允许计算机理解和处理现实世界数据的技术。 它始于 1950 年代，艾伦·图灵 (Alan Turing) 的论文《计算机机械与智能》(Computer Machinery and Intelligence) 提出：机器能思考吗？他的意思是：机器可以像人类一样思考，那么机器可以从人类现实中理解事实和数据吗？ NLP 是一种人工智能形式，它使用计算语言学等多个学科来尝试对非结构化的人类交流

将数据转化为资产应该是企业的首要任务。 给我看看数据！ 一般来说，组织可以访问大量数据。获得“新石油”不一定是问题所在。困难在于利用这些数据；无论是直接客户数据还是物联网设备数据。 我怎样才能最好地利用这个宝贵的资产并让它发挥作用？ 任何组织都可以做的最重要的事情是提出有效且全面的数据管理策略——优先考虑！ 首先，您需要了解您拥有哪些数据；其次，您需要能够分析该数据；第三，您需要能够在数据之上应用智能，“以推动其他类型的体验、计算或工作流程，”Ushur 的联合创始人兼首席执行官 Simha Sadasiva 说。 为了实现这一全面的数据管理战略，需要一个合作伙伴。这个盟友应该使企

RPA 市场的真正价值是什么？ 能否介绍一下 RPA 市场？ RPA 是当今技术中最令人兴奋的增长领域之一。全球 2000 强公司对 RPA 的采用正在扩大，这种增长在许多行业和职能领域得到了推动。 Forrester 最近公开表示，“85% 的公司现在认为机器人作为数字工作者对他们的组织有好处。” RPA 在政府部门中得到高度采用，在 +23 个政府机构中 UiPath 的采用率最高。 在我看来，RPA 的 TAM（总可寻址市场）估计在 50 亿美元（取决于您查看的报告）是相当保守的。 RPA 市场可以成为一个价值 1000 亿美元的机会（Arvind Ramnani 最近的 KeyBa

借助新的 RPA 卓越中心，信托希望通过自动化实现后台活动的效率和生产力提升在财务、人力资源、采购和信息学等领域支持员工的大量重复性任务。 随着 RPA 的好处得到更广泛的证明，该技术似乎已成为资金紧张和规避风险的公共部门的有吸引力的工具。因此，切尔西和威斯敏斯特医院 NHS 基金会信托刚刚宣布了其成为全国信托 RPA 最佳实践典范的计划。 Automation Anywhere 为 Trust 提供的技术可以帮助自动化重复、耗时的任务，并为员工创造机会在重要的关键任务上进行协作，在这种情况下，为临床和非临床员工提供所需的支持，以提供高效率以患者为中心的优质护理。 “我们努力通过最有效地

数据科学家对于数据科学项目的成功至关重要。但是，他们不能单独做到这一点。他们需要其他技能组合以及自动化解决方案的帮助。 数据，石油 润滑现代机器的齿轮。但是，有一个问题。组织正在努力从这种新的力量中获得业务洞察力。 供不应求 在市场上，许多企业客户正在尝试建立非常大的数据科学团队。有些人正试图雇佣数百人来应对数据爆炸；从客户输入到物联网设备，这将成为主要渠道。 但这并不容易，数据科学家非常短缺。 正如 Gartner 所说，有公民数据科学家——创建或生成使用高级诊断分析或预测和规范能力的模型的人，但其主要工作职能在统计和分析领域之外——但他们为专家数据科学家。他们不会取代专家，因为他们

除了最初的编排和调优，自动化规则遵循一个只写一次的部署模型，几乎可以离开没有适应的余地。每当添加新的企业应用程序时，工作负载就会移动到云中或云之间，或者公司的总体战略计划发生变化，规则也必须如此。 1947年，通用汽车公司成立了第一个现代化的自动化部门。其目标是通过结合一系列机械、液压和计算机技术来简化汽车的生产，以取代通常由小时工资员工处理的耗时和资源密集型任务。 七十年后，自动化现象已经蔓延到各个行业和市场，并在 IT 领域找到了特别热切的受众。整个平台结合了多个脚本来模拟管理员和 IT 环境之间的操作和响应，这使得各个领域的 IT 专业人员能够自动化尽可能多的活动。 现在，从推出新

智能自动化可以带来变革……如果组织采用这些技术。 在 Appian 的研究未来工作调查的第三部分中，重点是“智能自动化”。这被定义为将新兴的认知和机器人计算技术集成到人类驱动的业务流程和客户交互中。 这些技术包括人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和机器人流程自动化 (RPA)。 数据显示，智能自动化的预期业务收益与典型组织实现这些收益的能力之间存在巨大脱节。 业务紧迫性 不到一半 (46%) 的组织部署了智能自动化。尽管大多数 IT 领导者都同意有效的智能自动化为其业务带来巨大潜力，但事实并非如此： • 86% 的受访高管表示智能流程集成将改善客户体验；• 68% 表示将提高客

规划和实现 RPA 优势本身就是一个过程 - 在此过程中值得考虑三件事。 为了从 RPA 解决方案中获得最大收益，在决定要自动化哪些流程时需要考虑很多。您需要确定哪些自动化机会带来最大价值，然后衡量收益。 以顾问身份与捷豹路虎合作，我看到公司内部不断积压的自动化机会。人们来找我们，要求流程自动化——在我们同意之前，我们需要确定 Jaguar 有什么好处。 规划和实现 RPA 优势本身就是一个过程——在此过程中值得考虑三件事。 确定核心目标 在选择要自动化的流程之前，根据您想要实现的目标对机会是否对业务真正有利进行分类是很有用的。 例如： 您想节省时间吗？如果是这样，请考虑实施需要多

然而，企业领导者必须克服 RPA 对其员工的心理影响。 大多数组织认为，RPA 使员工能够体验到更多的人际互动；根据 UiPath 委托 Forrester Consulting 的研究，有人说它甚至可以帮助员工更享受工作，让他们能够专注于更具创造性的任务。 根据研究“RPA 对员工体验的影响”，92% 的人承认看到了提高效率的结果； 86% 的人认为 RPA 提高了效率，66% 的人认为 RPA 重组了现有工作，使员工能够进行更多人际互动。 “今天的员工在令人麻木的重复性工作的重压下难以表现。他们受到消费者体验的影响，并希望在工作中获得类似的体验，”UiPath 首席营销官 Bobby

你和我都有一个障碍：我们都受苦于一个条件：人类的条件。这意味着我们会犯错误，这意味着我们帮助生成的数据可能容易出错。这就是 RPA 可以进入的地方。许多应用该技术的组织都经历了幻灭，机器人可能坐在一个隐喻的橱柜里，收集由以太制成的灰尘，导致声称 RPA 被炒作了。但珠穆朗玛峰集团执行副总裁兼杰出分析师莎拉·伯内特 (Sarah Burnett) 有不同的看法。 部分问题在于过高的期望。答应地球只送月亮，有种失落感。说，“但这很容易”，组织中负责技术的个人，CTO 可能会变得愤世嫉俗，改用 RPA 是炒作的口头禅。 30% 俱乐部 “然而，”Sarah Burnett 说，“我们实际上进行的