机器人流程自动化（RPA）是一种基于软件的自动化技术，它利用数字机器人完成通常由人工在计算机上执行的重复性、基于规则的任务。RPA机器人可以输入和传输数据、处理交易、更新记录、生成报告、管理文件，并根据预定义的指令与多个应用程序进行交互。
本指南解释了机器人流程自动化 (RPA) 的含义、RPA 流程的工作原理、RPA 的主要类型、适用的自动化任务、RPA 软件和工具、业务优势、医疗保健和行业应用、实施方法、性能指标、AI 集成、挑战和未来趋势。
什么是机器人流程自动化？
机器人流程自动化（RPA）是一种利用软件机器人自动执行重复性、结构化和基于规则的计算机任务的技术。这些机器人通过用户界面、应用程序接口（API）或集成与应用程序交互，执行诸如数据录入、文件移动、记录检查、交易处理和业务系统更新等操作。
与搬运物料或操作机械的工业机器人不同，RPA机器人存在于软件之中。它们可以跨网站、电子表格、ERP平台、CRM系统、电子邮件、数据库、传统软件和其他数字环境运行。IBM将RPA定义为软件机器人技术，它结合了用户界面交互和应用程序接口（API），以在企业应用程序中执行重复性工作。
RPA 的价值在于将可预测的数字化工作转化为可重复的自动化工作流程。员工无需每天打开五个应用程序、复制信息、验证字段并更新记录数百次，只需配置一次，即可由软件机器人持续执行相同的操作流程。
RPA是什么意思？
RPA 指的是机器人流程自动化，它描述的是使用软件机器人来遵循预定义的指令并执行以前需要人工交互的重复性数字任务。
“机器人”一词可能会产生误导，因为RPA通常并不涉及实体机器人。Enterpriser项目解释说，这里的机器人指的是运行在物理或虚拟计算机上的软件，它能够模拟人机交互，例如复制数据、移动文件、填写字段以及执行多步骤工作流程。
理解RPA的一个简单方法是：
人制定规则 → 软件机器人执行规则 → 业务任务自动完成
对于评估自动化流程的公司而言，这种区别至关重要。当任务本身逻辑清晰时，RPA 的优势最为显著。如果员工无法始终如一地解释决策过程，那么在没有人工智能或人工审核的情况下，传统的 RPA 通常无法可靠地自动执行该决策。
RPA（机器人流程自动化）是做什么的？
RPA 可自动执行结构化的数字操作，例如数据录入、信息传输、交易处理、文件管理、记录验证、报告以及软件应用程序之间的日常交互。
机器人可以打开电子邮件附件，提取发票号码，核对采购订单，将已批准的信息录入ERP系统，更新电子表格，并发送确认消息。工作流程可以根据计划、系统事件、队列或员工发起的操作运行。
常见任务包括：
- 数据录入和数据提取
- 文件和文件夹管理
- 发票处理
- 订单处理
- 报告生成
- 记录验证
- 电子邮件处理
- 帐户更新
- 数据迁移
- 定期对账
SAP 对 RPA 的描述也类似，它是一种软件机器人，可以像人类用户一样点击、输入、移动数据并与应用程序交互，但执行过程是自动化的。
关键在于判断力。传统的RPA（机器人流程自动化）只是执行预先设定的步骤。它本身并不具备理解模糊文档、与客户谈判、解读不确定语言或做出战略决策的能力。这些任务需要人工智能、其他软件逻辑或人工干预。
为什么RPA对企业至关重要？
RPA 对企业来说很重要，因为它可以减少重复性的人工工作，同时提高处理速度、一致性、运营能力、可审计性和员工生产力。
日常的数字化任务往往耗费员工大量时间，却无需太多的判断力。如果能将合适的任务自动化，员工就能将更多精力集中在客户沟通、分析、工程设计、异常处理、决策制定和流程改进上，而不是反复在不同屏幕间切换信息。
UiPath 强调，RPA 的主要业务优势包括：执行速度更快、处理更一致、数据录入错误更少、在适当情况下可实现全天候运行、返工更少以及可扩展的自动化。此外，UiPath 还强调，机器人可以连接孤立的系统和传统应用程序，而无需从头开始重建每个工作流程。
因此，最有力的商业论证并非仅仅是“取代人工”。企业应该确定自动化是否能够缩短周期时间、消除瓶颈、提升服务水平、提高产能或降低与错误相关的成本。即使某个流程在技术上可以自动化，但如果它每月仅耗时几分钟，则可能不足以构成实施RPA项目的理由。
RPA与传统自动化有何不同？
RPA 与传统自动化不同，因为它可以通过现有的应用程序接口自动执行工作，而传统软件自动化通常更依赖于 API、数据库、自定义集成、脚本或对底层系统的更改。
| 因素 | 南非 | 传统自动化 |
| 主要互动 | 用户界面、应用程序、API | API、数据库、自定义代码 |
| 开发方法 | 通常采用低代码 | 通常由开发者主导 |
| 遗留系统支持 | 强 | 积分依赖 |
| 最佳使用 | 重复性数字工作流程 | 系统级自动化 |
| 应用更改 | 可能影响用户界面机器人 | 取决于集成情况 |
| 部署 | 通常速度相对较快 | 可能需要更多工程设计 |
| 治理需求 | 规模高 | 规模高 |
当员工需要反复使用难以直接集成的应用程序时，RPA（机器人流程自动化）就显得尤为重要。由于机器人可以模拟界面操作，因此无需立即替换任何平台即可连接新旧系统。SAP 特别指出，RPA 对于缺乏便捷 API 访问的遗留系统和应用程序具有显著优势。
然而，用户界面自动化并非一定优于应用程序接口（API）。在存在可靠API的情况下，直接系统集成可能比通过按钮和字段进行视觉交互更加稳健。强大的自动化架构会为每个步骤选择最稳定的集成方法，而不是强制所有流程都通过RPA界面。
机器人流程自动化是如何运作的？
机器人流程自动化 (RPA) 的工作原理是将可重复的业务工作流程转换为数字指令，然后由软件机器人通过应用程序、接口、API、规则、触发器和异常处理路径来执行这些指令。典型的 RPA 流程包括：识别任务、定义输入和决策、配置机器人、测试工作流程、部署工作流程以及监控性能。
现代RPA平台提供开发环境，团队可以在其中定义工作流程每个阶段的具体操作。有些任务使用屏幕交互，有些任务则直接访问API、电子表格、数据库、文档、电子邮件或企业系统。IBM将企业级RPA定义为将原本独立的应用程序的UI交互和集成功能结合起来。
简化的RPA工作流程如下：
识别流程 → 定义规则 → 构建机器人 → 连接系统 → 测试 → 部署 → 监控 → 改进
步骤 1：确定基于规则的流程
RPA 的第一步是确定一个重复性强、可预测、业务量足够大，且受规则约束的流程，这些规则可以清晰地描述。
最有希望的候选任务通常涉及重复执行相同的操作，且输入和输出已知。例如，传输订单数据、核对记录、下载报告、更新客户信息、处理标准发票或将数值与预定义的阈值进行比较。
企业项目确定了评估 RPA 适用性的四个有用特征：工作流程应基于规则，定期重复或可预测地触发，具有已定义的输入和输出，并且发生量足够大。
这一选择阶段具有重大的财务影响。自动化一个每月交易量达 20,000 万笔的稳定流程可能会产生可观的价值。而自动化一个不断变化且存在诸多不可预测异常情况的工作流程，其带来的维护成本可能大于节省的人工成本。
步骤 2：采集输入和业务规则
RPA 的第二个步骤是定义输入、决策规则、预期输出、例外情况、审批和系统交互，这些因素决定了工作流程的运行方式。
下面是一个有用的流程图：
触发 → 输入 → 验证 → 决策 → 操作 → 输出 → 异常
对于发票工作流程，机器人可能需要供应商详细信息、采购订单数据、发票金额、税务信息、审批状态以及ERP访问权限。然后，系统会根据规则确定哪些交易可以自动过账，哪些交易必须转交给员工处理。
这一步骤应该反映实际运行情况，而不仅仅是理想流程。如果 20% 的发票没有采购订单号，则必须在自动化流程中考虑到这种例外情况。否则，机器人可能在演示中运行完美，但在生产环境中却会反复出现故障。
步骤 3：配置 RPA 机器人
RPA 的第三个步骤是配置机器人，使其具备完成任务所需的工作流逻辑、应用程序交互、规则、条件、循环、数据转换和异常处理能力。
许多机器人流程自动化工具都提供可视化或低代码构建器，允许用户将操作排列成工作流。SAP 还介绍了工作流录制功能，该功能可以捕获用户操作并将其转换为可重复的自动化序列。
然而，简单的录制仅仅是实现可靠企业自动化的起点。生产环境中的机器人通常需要验证规则、可重用组件、安全的凭证处理、日志记录、恢复机制、错误处理和受控部署。
即使第一个版本运行正常，结构不良的自动化系统也很难维护。开发标准至关重要，因为机器人可能会在生产环境中运行数年，而其周围的应用程序、业务规则、用户和基础设施却在不断变化。
步骤 4：连接应用程序和系统
RPA 的第四步是将机器人连接到完成该流程所需的每个应用程序、数据源和数字环境。
连接方式可能包括：
- ERP系统
- 客户关系管理平台
- Web应用程序
- 桌面软件
- 电邮
- 电子表格
- 数据库
- APIs
- 文档管理系统
- 内部门户
- 虚拟桌面
RPA之所以流行，其中一个原因是企业通常运行着许多原本设计为彼此通信的应用程序。IBM指出，RPA可以结合API和UI交互，在不相关的企业系统中执行任务。
成熟的实现方案会针对每个系统采用最合适的连接方式。对于没有 API 的老旧应用，UI 自动化可能更为合适；而对于现代云平台，直接 API 通信则更为理想。
第五步：执行自动化任务
第五步 RPA 允许机器人在员工、日程安排、传入交易、系统事件或其他触发器启动流程后执行配置的工作流程。
例如，发票机器人可能：
- 检测到新发票。
- 提取发票信息。
- 验证供应商数据。
- 请核对相应的采购订单。
- 比较数量和数值。
- 将已批准的信息输入ERP系统。
- 将路线差异转交给员工。
- 记录已完成的交易。
机器人无需完全模仿人类的每一个动作。精心设计的自动化流程可以去除不必要的步骤，尽可能使用API，批量处理数据，并自动将常规事务与异常事务区分开来。
因此，我们的目标并非更快地复制低效的手动工作流程。更佳的做法是先简化流程，然后自动化那些能创造最大商业价值的版本。
步骤六：监控结果和异常情况
RPA 的最后一步是监控自动化性能，识别失败的交易和异常情况，在系统变更时更新机器人，并持续改进工作流程。在制造环境中，RPA 还可以通过收集生产数据、更新 ERP 或 MES 记录、跟踪作业状态以及将加工或检验异常情况分配给相应的团队来支持CNC 加工操作。
有用的监控数据包括交易量、完成率、异常率、平均处理时间、机器人可用性、人工干预次数、队列长度和单笔交易成本。对于数控加工工作流程，如果可以通过连接的系统获取相关信息，企业还可以监控机器状态、生产数量、检验结果、刀具相关警报、作业完成情况和计划变更。
生产型RPA应被视为一个运营系统，而非一次性的自动化项目。如果CNC加工作业未通过检验、机器报告停机或生产数据超出预设条件，RPA机器人可以触发通知、更新生产记录、创建后续任务，或将问题转交给工程和质量团队。RPA旨在支持围绕加工的信息工作流程，而非取代CNC控制器或加工程序本身。
这意味着每个重要的自动化流程都应该有负责人、文档、警报规则、变更管理程序、测试用例，以及在机器人无法完成交易时应采取的响应措施。对于使用数控加工的制造商而言，将RPA与ERP、MES、质量系统和机器监控数据连接起来，可以在确保加工决策、刀具路径控制和关键质量判断处于适当的工程监督之下的同时，提高生产可视性。
RPA主要有哪些类型？
RPA主要分为有人值守RPA、无人值守RPA和混合RPA三种类型。智能RPA则在此基础上，结合了基于规则的机器人和人工智能技术，能够处理文档、语言、图像、预测以及其他基础RPA无法有效解读的信息。
有人值守自动化和无人值守自动化的主要区别在于人与流程的交互方式。Automation Anywhere 将自动化分为三大类：有人值守、无人值守和混合模式；而 SAP 则强调有人值守和无人值守是两种主要的运行模式。
| RPA类型 | 人类参与 | 典型应用 |
| 出席 | 频繁 | 客户服务、桌面支持 |
| 无人值守 | 低 | 后台批量处理 |
| 混合型 | 混合 | 存在异常的流程 |
| 智能RPA | 请按需咨询 | 文档和人工智能辅助工作流程 |
参加了RPA
有人值守的 RPA 与员工一起工作，通常在员工在业务流程进行过程中需要自动化支持时触发。
客服代表可以在与客户通话时启动聊天机器人。该机器人可以从多个系统中检索记录、填充常用字段、验证信息并准备下一步操作，而客服人员仍需负责沟通、审批和判断。
Automation Anywhere 将有人值守的自动化描述为由人工发起的 RPA，用于辅助客户服务和 IT 服务台等交互式流程。
主要优势在于，重复性的屏幕操作可以实现自动化，同时又不会将人从需要上下文信息的场景中剥离出来。当员工在面向客户的工作流程中花费大量时间搜索、复制或输入信息时，有人值守的RPA尤其有效。
它的局限性在于无法完全取代员工在场。如果流程能够独立运行且无需实时人工决策，无人值守自动化或许能够提供更高的运营效率。
无人值守的RPA
无人值守的 RPA 可根据预定义的计划、触发器、队列或系统事件独立运行，无需人工启动每个事务。
典型应用包括隔夜对账、报告编制、计划数据传输、账户更新、交易处理、发票录入、库存同步和后台管理。
SAP解释说，无人值守机器人可以独立运行，并可根据计划或预定义条件激活。Automation Anywhere也类似地将无人值守RPA应用于后台办公活动，例如数据录入、IT运维和应用程序集成。
这种模式可以支持更长的运行时间，因为数字员工不受常规办公时间的限制。然而，无人值守运行使得异常处理和监控变得更加重要。例如，如果机器人在凌晨 2 点发生故障，就需要相应的警报和恢复流程。
混合 RPA
混合型 RPA 结合了有人值守和无人值守的自动化，因此机器人和员工可以在同一工作流程的不同阶段参与其中。
例如，一个无人值守的机器人可以自动处理 900 笔标准交易。另外 100 笔交易可能包含缺失信息、冲突值或违反策略的情况，因此需要转交给员工处理。完成这些决策后，机器人可以继续执行剩余的自动化步骤。
Automation Anywhere 将混合 RPA 描述为一种组合，其中工作人员和自动化系统协同工作，以完成无法完全通过单一方法处理的流程。
混合模式通常比追求100%自动化更现实。经济目标并非一定要完全消除人为干预。或许更有价值的做法是，将80%到90%的日常工作自动化，同时让经验丰富的员工专注于那些需要判断的少量事务。
智能RPA
智能 RPA 将确定性 RPA 执行与 AI 技术相结合，有助于解释信息、对输入进行分类、识别模式或支持决策。
可能的技术包括：
- 机器识别
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 智能文档处理
- 生成式人工智能
- 预测模型
IBM 将智能自动化描述为 RPA 的扩展，它融合了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等人工智能学科。
例如，传统的RPA机器人可能只能读取固定发票字段中的数据。而智能文档处理可以先识别多种文档布局中的供应商名称、金额、日期和发票编号，然后RPA可以将这些值输入到ERP系统中。
关键的区别在于，人工智能层负责解读不确定信息，而机器人流程自动化（RPA）层则执行受控操作。将二者结合，可以在不取代验证和治理的前提下，扩展可自动化的流程数量。
哪些流程最适合采用RPA？
最适合采用RPA的流程是：重复性高、数据量大、基于规则、稳定、可数字化访问，并且输入输出明确。而对于主观判断占主导地位、流程不断变化、存在高度不可预测的异常情况或源数据结构不良的流程，RPA则不太适用。
流程选择对自动化投资回报率影响巨大。即使技术上再强大的机器人，如果底层工作流程处理量小、变更频繁或需要大量人工判断，也可能是一项糟糕的投资。
| 工艺特点 | RPA适用性 |
| 高交易量 | 高 |
| 清晰的业务规则 | 高 |
| 已定义的输入和输出 | 高 |
| 稳定应用程序 | 高 |
| 重复性的体力劳动 | 高 |
| 频繁的主观决定 | 低 |
| 持续的流程变化 | 低 |
| 极不规则的数据 | 降低无人工智能版本 |
重复性和高强度任务
重复性和高容量的任务非常适合采用 RPA，因为每次自动化交易都能节省更多的时间和成本。
一项只需三分钟就能完成的任务看似微不足道。然而，如果员工每月执行这项任务两万次，那么在不考虑错误、延误和管理成本的情况下，这相当于大约一千小时的人工操作。
企业项目将高容量重复数据处理确定为优秀 RPA 候选者的最明确指标之一。
因此，企业应该衡量任务频率，而不是仅仅根据单个交易的复杂程度来判断自动化潜力。简单的任务往往能带来可观的投资回报率，正是因为它们发生的频率很高。
基于规则和可预测的过程
基于规则和可预测的流程适合 RPA，因为机器人需要明确的指令来确定在每种情况下应该执行什么操作。
例如：
如果发票金额 = 采购订单金额 → 继续
如果发票金额 ≠ 采购订单金额 → 进入审核流程
这种逻辑很容易转化为自动化流程，因为所需的操作是确定性的。机器人无需理解差异产生的原因。
涉及谈判、主观评估、战略决策或模糊情境的流程有所不同。传统的RPA无法可靠地重现员工自身都无法定义为一致规则的判断。
结构化数字数据
结构化数字数据非常适合 RPA，因为机器人可以可靠地读取字段、表格、表单、记录、电子表格和标准化数据库信息。
例如，以统一电子格式收到的发票比格式不一致的手写发票照片更容易实现自动化。
非结构化输入并非必然导致自动化无法实现，它们只是改变了技术栈。文档人工智能、光学字符识别、自然语言处理、计算机视觉或生成式人工智能等技术可以先将信息转换为结构化数据，然后RPA机器人才能继续执行后续流程。
这种区别有助于防止企业期望基本的 RPA 软件解决它并非设计用于解决的数据解释问题。
跨多个应用程序的流程
需要员工在不同应用程序之间反复切换的流程，特别适合采用 RPA（机器人流程自动化）。
采购人员可能需要通过电子邮件接收信息、在网络门户中验证供应商、在ERP软件中录入采购订单、更新电子表格，并在另一个系统中创建文档。单独来看，这些步骤都不难，但重复数百次却会耗费大量人力。
UiPath 和 IBM 都强调 RPA 能够通过 UI 交互、API 和集成来连接系统，包括应用程序孤立或涉及遗留系统的环境。
这使得 RPA 作为一种实用的集成层尤为有价值，因为在这种情况下，重建整个 IT 架构会太慢或太昂贵。
人工错误率高的任务
如果错误是由于重复的复制、打字、检查、计算或数据传输造成的，那么高人工错误率的任务可以从 RPA 中受益。
经过充分验证的机器人能够始终如一地执行预设步骤，不会因工作量过大而疲劳或遗漏字段。这可以提高数据一致性并减少后续返工。
然而，RPA也能非常高效地自动执行错误操作。如果规则错误，机器人可能会重复执行相同的错误操作数千次。
因此，在生产部署之前，测试必须包括正常情况、极端情况、无效输入、缺失数据、系统故障和意外应用程序响应。
RPA的常见应用场景有哪些？
RPA 的常见应用场景包括财务和会计、人力资源、运营、客户服务、数据录入、数据迁移、发票处理、报告、采购、IT 管理以及其他在数字系统之间反复移动信息的工作流程。
SAP 和 UiPath 都将财务、人力资源、客户服务、IT、采购、医疗保健、制造和其他职能部门视为常见的 RPA 环境。
财会
财务和会计部门使用 RPA 进行发票处理、应付账款、对账、定期报告、交易验证、财务结算支持以及财务系统之间的信息传输。
SAP 描述了无人值守机器人如何提取发票信息、将其输入 ERP 系统、核对银行对账单以及生成定期财务报告。
一个设计良好的应付账款流程可以自动处理与采购订单和已批准的供应商相匹配的发票，同时将不匹配项提交人工审核。
这样既减少了重复录入，又不削弱财务控制。审批门槛、职责分离、例外处理程序、审计日志和访问权限等都应保留在流程中。
人力资源
人力资源部门使用 RPA 来自动化员工入职、文件准备、记录更新、工资相关管理、福利处理和账户设置。
SAP 将录用通知书制作、入职培训和员工记录维护作为人力资源领域有人值守自动化的示例。
入职机器人可以创建系统帐户、填写员工信息、发送标准文档、安排所需培训，并在新员工获得批准后通知相关部门。
诸如选择候选人、评估绩效、解决冲突或确定薪酬等人类决策，不应仅仅因为相关的行政步骤可以自动化，就被视为例行的、基于规则的自动化操作。
营运部
运营团队使用 RPA 进行库存更新、采购订单、生产报告、供应链管理、数据同步、订单管理以及运营系统之间的日常通信。
在制造业中，RPA通常作用于软件和信息层。它可以连接ERP、MES、QMS、库存系统、电子表格、供应商门户和报表应用程序。
Automation Anywhere 将库存管理、采购订单和发货处理以及质量数据活动列为制造业 RPA 用例。
因此，RPA不应与实体工厂自动化混淆。工业机器人操作零部件和工具，而RPA机器人操作信息和软件流程。
客户服务
客户服务使用 RPA 来检索帐户信息、更新记录、分配工单、创建案例、填写表单，并在客户互动期间自动执行常见的数字任务。
有人值守的 RPA 特别有用，因为代表可以在机器人从多个系统收集信息的同时继续与客户交谈。
UiPath 将工单路由、数据更新和响应自动化列为常见的客户服务应用程序。
商业价值体现在减少屏幕导航和等待时间，而不是自动化所有客户对话。复杂的投诉、协商、同理心以及特殊决策仍然需要适当的人工介入。
数据录入和数据迁移
RPA 可根据预定义的映射、验证规则和工作流逻辑，在系统之间移动信息，从而自动完成数据输入和迁移。
当公司从旧系统迁移、合并业务部门、清理 CRM 记录、同步数据库或在永久集成可用之前需要临时连接系统时，这非常有用。
数据质量是主要制约因素。自动化可以更快地处理数百万条记录，但它无法自动使错误或重复的数据变得可信。
一个完善的迁移工作流程包括验证、去重、协调、异常报告和样本验证，然后再停用源系统。
发票和订单处理
RPA 通过提取数据、检查记录、应用标准规则、输入交易和路由异常来自动处理发票和订单。
常见的工作流程如下：
接收文档 → 提取数据 → 验证供应商 → 匹配采购订单 → 检查金额 → 批准或上报 → 过账至ERP系统
UiPath 将发票处理和订单到收款列为企业自动化的主要领域之一。
这些流程之所以适合进行异常处理，是因为交易量可能很大，而且许多决策都遵循明确的规则。然而，不规范的供应商、缺失的参考信息、价格纠纷、税务差异或损坏的订单等情况，仍然需要精心设计的异常处理机制。
机器人流程自动化 (RPA) 应用在哪些领域？
机器人流程自动化已应用于医疗保健、银行、金融服务、制造业、保险业、零售业、IT业、政府部门、金融业、人力资源、采购业以及其他员工需要在各种应用程序上执行重复性数字流程的行业。
UiPath 发现 RPA 在医疗保健、制造业、零售业、保险业、金融业、人力资源、客户服务、IT、采购和其他企业职能部门均有应用。
医疗保健
医疗保健行业使用 RPA 进行行政工作流程，包括预约管理、理赔处理、计费、患者数据更新、报告、人力资源管理和其他结构化数字活动。
Automation Anywhere 将患者预约、理赔处理和电子健康记录数据管理确定为主要的医疗保健 RPA 应用。
最有发展潜力的领域通常是行政管理而非临床领域，因为基于规则的机器人更适合传输和验证信息，而不是做出医疗判断。
医疗保健部署还需要高度重视隐私、凭证、可审计性、访问控制、异常管理以及敏感患者信息的处理。
银行和金融服务
银行和金融服务业使用 RPA 进行客户注册、贷款管理、对账、合规报告、账户更新、交易处理和重复性后台工作。
Automation Anywhere 强调，客户准入、贷款处理支持、文件检查和监管报告是常见的金融服务应用。
由于交易量巨大且许多流程都受明确规则约束，因此该行业非常适合采用RPA（机器人流程自动化）。然而，金融机构也需要严格的安全措施、访问控制、审计跟踪、验证和变更管理。
RPA 可以自动进行收款和执行，而信用决策、欺诈调查、投资判断和其他高影响力活动可能需要专业员工或受监管的 AI 系统。
制造业生产环境
制造业主要利用 RPA 来自动化生产过程中的信息流，而不是实际的机械加工、焊接、组装或部件移动。
典型应用包括库存更新、采购订单管理、供应商信息、生产报告、质量数据收集、物流记录、发票和 ERP 管理。
Automation Anywhere 特别指出，库存管理、订单处理、发货跟踪和质量数据活动是制造业 RPA 用例。
这种区别很重要，因为“机器人自动化”可以指工厂车间的物理机器人，而机器人流程自动化通常指在数字系统中工作的软件机器人。
保险
保险业使用 RPA 进行理赔管理、保单更新、客户数据验证、保费处理、监管报告和重复性承保支持。
UiPath 在行业应用中将理赔处理、保单管理和承保支持列为重点。
理赔流程通常包含可自动化的工作和需要人工判断的工作。机器人可以收集文件、验证保单信息、更新系统并计算既定数值，而理赔员则负责调查异常或有争议的理赔案件。
这使得混合型 RPA 特别有用，因为日常事务可以快速完成，同时还能利用人类专业知识处理例外情况。
零售及电子商务
零售和电子商务使用 RPA 进行订单处理、库存核对、产品数据更新、退货管理、定价工作流程、客户信息和报告。
UiPath 将订单处理、客户服务和库存核对列为零售应用。
零售企业通常运营许多互不相连的平台，包括在线商店、ERP、仓库软件、支付系统、市场、承运商门户和客户服务工具。
RPA 可以弥合永久集成不可用或员工反复传输相同信息的环境。
信息科技
信息技术利用 RPA 进行用户配置、密码和访问工作流程、服务台管理、计划任务、报告、数据收集、系统监控和备份相关活动。
UiPath 将用户配置、监控和备份流程作为 IT 自动化的示例。
当操作可预测且涉及多个接口时，RPA 非常有用。更复杂的架构配置可能更适合通过脚本、配置管理工具、API 或专门的 DevOps 自动化来处理。
因此，最佳解决方案取决于任务的性质，而不是假设 RPA 应该自动化所有 IT 流程。
什么是RPA软件？什么是RPA工具？
RPA软件和RPA工具是用于设计、执行、调度、协调、监控、保护、维护和分析软件机器人的平台，这些软件机器人能够自动化数字化业务流程。企业级平台通常集成了工作流开发、用户界面自动化、集成、凭证控制、集中管理、分析和治理等功能。
现代RPA软件的功能早已远超简单的宏录制。UiPath强调低代码开发、集成、编排、集中管理、人工智能、安全性和灵活部署是企业级自动化的重要功能。
RPA开发工具
RPA 开发工具允许使用可视化活动、可重用组件、条件、循环、变量、应用程序操作、API 和业务规则来创建工作流。
低代码开发减少了常见工作流程所需的传统编程量，并允许受过培训的业务用户参与自动化开发。
UiPath 推荐的平台应同时支持业务用户和专业开发人员，包括版本控制、调试、可重用组件、自动化测试、连接器和流程发现功能。
企业级开发仍然需要严谨的工程规范。一个仅供一名员工使用的机器人可能只需要简单的配置，但一个处理数百万美元交易的关键业务自动化系统则需要测试、文档编写、访问管理、代码审查和受控发布。
机器人和自动化工作流程
RPA机器人是软件工作者，它们可以在应用程序和数字系统中执行已定义的自动化工作流程。
公司可以使用不同的机器人来处理发票、员工入职、CRM 更新、供应商记录、报告、索赔、库存或客户服务任务。
每个生产流程都应该包含：
- 一位明确的企业主
- 技术所有权
- 版本历史
- 安全权限
- 异常处理程序
- 性能指标
- 保养要求
随着自动化数量的增长，将机器人视为受管理的数字资产变得越来越重要。
如果所有权不明确，组织可能会积累“孤儿机器人”，没有人完全了解这些机器人，但关键流程仍然依赖于它们。
编排与调度
编排控制机器人何时何地运行、处理哪些工作队列、如何分配资源以及发生异常时会发生什么。
集中式协调器可以管理日程安排、凭证、机器人版本、工作负载、部署、安全角色、队列、警报和系统环境。
UiPath 认为，当组织需要协调大量机器人、人工智能代理、人员和长时间运行的工作流时，编排就显得尤为重要。
对于小型自动化程序而言，这或许显得过于复杂。然而，在企业级规模下，集中控制可以将托管自动化平台与数百个独立的桌面脚本隔离开来。
监测与分析
RPA 监控和分析用于衡量机器人是否可靠运行以及自动化流程是否达到预期的业务成果。
重要指标可能包括：
- 已完成交易
- 交易失败
- 处理时间
- 异常率
- 队列长度
- 机器人正常运行时间
- 人工干预
- 服务水平协议合规性
- 每笔交易成本
技术仪表盘应该与业务成果挂钩。即使机器人能够实现 99.9% 的正常运行时间，但它自动化的流程可能几乎没有任何经济价值。
因此，监控需要同时考虑运营指标和业务指标。
与企业应用程序集成
RPA 工具通过用户界面、API、数据库、连接器、文件、电子邮件和其他通信方式与企业应用程序集成。
常用系统包括 ERP、CRM、电子表格、浏览器、数据库、虚拟桌面、文档平台、人力资源系统、财务软件和专有遗留应用程序。
UiPath 建议使用能够跨越 UI、API 和 AI 自动化的平台，而不是仅仅依赖单一方法。
这是重要的采购标准。能够与现有企业系统良好兼容的平台通常可以降低定制开发、维护和部署的风险。
选择RPA平台时应该关注哪些功能？
一个优秀的RPA平台应该提供可靠的工作流开发、广泛的系统集成、集中式编排、安全性、治理、监控、AI兼容性、可扩展性和灵活的部署。理想的平台应该支持整个自动化生命周期，而不仅仅是允许用户录制屏幕操作。
平台选择应体现组织的长期自动化战略。一家计划部署五个部门机器人的公司，与一家期望在财务、人力资源、供应链、客户服务和IT等部门实现数千个工作流程的全球性企业，其需求截然不同。
简易自动化开发
RPA平台应该能够高效地开发合适的自动化流程，同时支持复杂工作流程的专业工程实践。
可视化构建器、可重用活动、录制、调试、测试、模板和连接器可以缩短开发时间。
UiPath 特别建议将低代码工具与面向专业开发人员的功能（例如版本控制、可重用组件、高级调试和自动化测试）相结合。
开发速度固然重要，但在自动化生命周期中，可维护性更为关键。一个只需两天就能构建完成但需要不断维护的机器人，其成本可能高于一个精心设计、只需额外前期投入的工作流程。
强大的集成生态系统
RPA平台应支持与当前企业系统、传统应用程序、Web界面、数据库、API和第三方技术的强大集成。
广泛的集成生态系统减少了为每个项目创建自定义连接器的需求。
UiPath 推荐能够将 UI、API 和 AI 集成结合起来，并支持预构建连接器和特定行业自动化组件的平台。
在选择软件之前，公司应该根据其实际技术栈测试平台，而不是仅仅依赖演示工作流程。
与最复杂的旧版应用程序的兼容性可能比拥有数百个公司永远不会使用的连接器更重要。
集中式编排
企业级 RPA 平台应提供对机器人、队列、计划、凭证、用户、环境、异常和工作负载的集中式编排。
随着自动化规模的扩大，手动管理每个机器人变得效率低下且风险很大。
UiPath 强调，当自动化工作涉及机器人、AI 代理、员工、依赖关系以及跨越复杂工作流程的异常路径时，编排变得越来越重要。
集中控制还可以帮助 IT 团队回答实际问题：哪个机器人处理了这笔交易？使用了哪个软件版本？它访问了哪些凭证？为什么工作流程失败了？谁批准了更改？
安全与治理
RPA平台应提供安全和治理控制，以限制访问并创建可追溯、受控的自动化。
重要功能包括：
- 基于角色的访问控制
- 凭证库
- 审核日志
- 加密
- 审批工作流程
- 版本控制
- 开发/生产分离
- 政策执行
UiPath 建议采用集中式控制，包括基于角色的访问控制、审计跟踪、异常处理和仪表板。
当机器人可以访问工资、客户、医疗保健、银行、供应商或金融系统时，治理就显得尤为重要。
人工智能和智能自动化能力
现代 RPA 平台应该能够在工作流程需要文档理解、语言处理、分类、预测或更灵活的决策支持时与 AI 集成。
传统RPA在确定性执行方面仍然很有价值。人工智能则扩展了自动化流程能够理解的信息范围。
一种实用的架构可能是：
文档 AI 提取数据 → AI 对案例进行分类 → 业务规则验证 → RPA 执行事务 → 人工审核异常
IBM 将智能自动化描述为 RPA 与机器学习、自然语言处理和计算机视觉相结合的扩展。
这种组合功能更强大，但也需要更严格的验证，因为人工智能的输出可能是概率性的而不是确定性的。
灵活部署和可扩展性
RPA平台应支持与组织的安全、基础设施、人员配备和可扩展性要求相兼容的部署模型。
可能的模型包括：
- 云端
- 本地
- 混合型
- 桌面
- 虚拟机
- 基于服务器的机器人
- 远程环境
UiPath 建议支持云端、本地和混合环境，以及有人值守和无人值守的机器人。
最佳部署模型取决于数据敏感性、应用程序位置、身份架构、网络性能、监管要求和 IT 战略，而不是普遍偏好。
RPA和人工智能之间有何关联？
RPA（机器人流程自动化）和人工智能是互补的技术：RPA 能够可靠地执行预定义的流程，而 AI 则能够解读信息、识别模式、生成输出、预测结果，并支持那些难以用固定规则表达的决策。将二者结合，可以实现更复杂的智能自动化。
IBM 将 RPA 定义为主要以流程驱动，而将智能自动化视为一种扩展，它融合了人工智能技术，例如机器学习、自然语言处理和计算机视觉。
| 因素 | 南非 | AI |
| 主要角色 | 执行任务 | 解释并决定 |
| 逻辑 | 预先设定的规则 | 模型和数据 |
| 输出 | 可预见 | 可能是概率性的 |
| 最佳建议 | 结构化 | 结构化/非结构化 |
| 超越课堂 | 非固有 | 通常基于模型 |
| 例如： | 更新ERP系统 | 解读发票 |
RPA与人工智能
RPA 与 AI 的区别在于，基本的 RPA 执行规则，而 AI 可以解释信息并从模式或模型中得出结论。
假设一家公司收到一个标准化的发票模板。RPA机器人可能知道发票号码总是位于某个特定字段中。
如果公司收到成千上万张格式各异的发票，人工智能文档处理模型可以首先识别发票编号、供应商、金额和日期。然后，RPA机器人可以将这些信息录入会计系统。
SAP 同样将 RPA 定义为基于规则的自动化，而 AI 系统则能够学习、推理、识别模式和处理语言。
RPA和智能自动化
智能自动化将 RPA 与 AI 及相关技术相结合，以实现包含可预测执行和更多可变信息的流程的自动化。
典型的工作流程可能是：
AI读取邮件 → AI对请求进行分类 → 规则验证策略 → RPA更新系统 → 人工审核例外情况
人工智能组件负责解释指令。RPA负责执行可靠的系统操作。
这种划分至关重要，因为组织并不需要每个步骤都智能化。当决策和执行分离时，许多企业任务会变得更易于控制。
因此，智能自动化并非仅仅是“更高级的RPA”。它是一种更广泛的自动化架构，RPA仍然是其中一种有用的执行技术。
RPA中的机器学习
机器学习通过提供机器人可以在自动化工作流程中使用的预测或分类来扩展 RPA。
例如：
- 欺诈风险评分
- 文件分类
- 电子邮件路由
- 需求预测
- 非常规信号检测
- 客户分类
RPA机器人可以接收模型输出并执行相应的系统工作流程。
由于机器学习预测具有概率性，企业应设定置信度阈值。高置信度的常规案例可自动处理，而不确定或影响较大的案例则应交由人工审核。
这样可以防止自动化系统将每个机器学习预测都视为不容置疑的事实。
生成式人工智能和RPA
生成式人工智能通过解释语言、总结文档、生成文本、提取信息以及帮助用户通过自然语言与自动化进行交互，扩展了 RPA 的功能。
UiPath 将当前关系定义为互补关系：AI 代理可以进行推理和做出决策，而 RPA 则可在企业应用程序中提供可预测的执行。
生成式人工智能模型可以解读客户请求，并判断退款流程是否合适。然后，RPA 可以打开交易系统，录入已批准的退款，更新 CRM 系统，并发送标准化的确认信息。
自主性越高，可审计性、审批门槛、安全性和回滚程序就越重要。
人工智能代理和RPA机器人
AI 代理和 RPA 机器人的区别在于，代理可以计划或决定如何实现目标，而 RPA 机器人则针对可靠地执行特定定义操作进行了优化。
Automation Anywhere 将 RPA 描述为一个执行层，当需要在企业系统中完成操作时，代理自动化可以调用该执行层。
例如，人工智能代理可以识别出某个订单需要信用审批，确定适用的政策，并决定下一步操作。然后，RPA机器人可以执行已批准的ERP、CRM和库存系统更新。
这种架构将推理与执行分离，与赋予一个 AI 系统对所有应用程序不受限制的控制权相比，它可以使复杂的自动化更容易管理。
如何实施机器人流程自动化？
您可以通过识别合适的高价值流程、定义可衡量的业务目标、规范工作流程、选择合适的软件、开发和测试自动化、逐步部署、衡量结果以及在扩展之前建立治理来实现机器人流程自动化。
实施过程中最大的错误是一开始就问“我们应该购买哪种工具？”，而不是“我们应该改进哪个流程？”。自动化技术应该服务于业务需求。
识别高价值自动化机会
高价值的RPA机会将有意义的人工投入与可预测的工作流程和足够的流程稳定性相结合。
企业应该衡量：
- 月交易量
- 人工处理时间
- 错误率和返工率
- 劳动力成本
- 异常率
- 工艺稳定性
- 服务水平协议 (SLA) 要求
- 商业冲击
一项每月只执行两次、每次耗时十分钟的任务，自动化价值可能不大。而一项重复执行十万次、每次耗时两分钟的任务，则可能蕴藏着巨大的自动化机会。
因此，流程选择需要实际的运行数据，而不是对哪些工作感觉重复的主观印象。
与利益相关者互动并明确业务目标
RPA 项目应从流程负责人、员工、IT、安全、财务和其他相关利益相关者共同明确定义的业务目标开始。
一个有用的目标是可衡量的：
将发票处理时间从12分钟缩短至4分钟。
“利用RPA提高生产力”的说法太笼统了。
明确的目标使投资回报率可衡量，并帮助团队决定哪些例外情况或流程重新设计值得投入开发精力。
执行该流程的员工也应该参与，因为他们通常知道官方程序中缺失的实际例外情况和未记录的变通方法。
流程标准化和优化
在开始自动化之前，应该先简化和规范流程。
包含重复审批、过时报告、不必要的数据输入、不一致的字段名称和非正式例外情况的工作流程不应该直接转换为机器人。
自动化应尽可能消除不必要的工作。
一个有用的原则是：
简化 → 标准化 → 自动化
这减少了机器人必须执行的步骤数量，通常可以提高可靠性。
RPA无法解决不明确的业务政策。如果员工对交易的处理方式存在分歧，则必须先解决这一逻辑问题，工作流程才能变得可预测。
选择合适的RPA软件
RPA软件的选择应根据应用兼容性、工作流程复杂性、安全要求、开发能力、可扩展性、编排、AI集成、部署架构和总生命周期成本等因素进行。
企业在评估机器人流程自动化服务或软件时，应该测试实际应用案例，而不仅仅依赖供应商的演示。
问题应包括：
- 它能与我们的现有系统可靠兼容吗？
- 凭证可以集中管理吗？
- 我们可以测试和版本控制工作流程吗？
- 它可以管理无人值守的机器人吗？
- 如何监控异常情况？
- 它可以通过API集成吗？
- 应用程序升级期间会发生什么？
最好的平台是适合实际运行环境的平台，而不一定是功能列表最长的平台。
构建并测试自动化
RPA 自动化应该针对正常交易、异常情况、无效数据、应用程序中断、超时、凭证故障和实际交易量进行构建和测试。
仅仅因为一个机器人成功完成了一个演示案例，并不意味着它就具备了生产就绪的能力。
测试应验证技术执行情况和业务成果。
如果机器人成功处理了发票，但应用了错误的税收规则，即使没有发生软件错误，自动化过程也失败了。
团队还应测试恢复行为。当ERP系统在交易过程中出现故障时，机器人必须知道是重试、暂停、撤销交易还是将案例转交给员工处理。
从小规模开始，逐步迭代扩展
RPA 项目通常应该从可管理、可衡量的工作流程开始，并在开发、运营和治理实践得到验证后再进行扩展。
初始项目帮助组织建立文档、测试、安全、所有权、部署、监控和支持方面的标准。
扩展速度过快会导致数百个脆弱的机器人出现，这些机器人的开发实践不一致。
SAP 指出，随着企业朝着管理成百上千个自动化工作流程的方向发展，可扩展性成为一个重要的规划问题。
因此，目标应该是可重复的自动化能力，而不仅仅是尽可能多的机器人。
建立治理机制和卓越中心
RPA治理定义了自动化流程的选择、开发、安全保障、测试、审批、部署、监控、变更以及最终退役方式。
规模较大的组织可能会建立自动化卓越中心，以协调标准、架构、可重用组件、培训、所有权和绩效衡量。
治理机制可以防止各个部门创建功能重叠或访问权限过大的不受控制的机器人。
这也使得扩展更具经济效益，因为未来的项目可以重用经过测试的组件、安全模式、文档和操作实践。
RPA面临哪些挑战和局限性？
RPA 面临的主要挑战包括：流程设计不佳、用户界面脆弱、数据不一致或结构化程度低、异常处理、维护、安全、治理、组织采纳以及难以在不断变化的企业系统中扩展大量机器人。
SAP 特别指出，用户界面更改可能会中断自动化，异常情况通常需要人工干预，企业规模扩大会带来治理和集成方面的挑战。
流程设计不合理
设计糟糕的流程即使实现自动化后仍然效率低下。
一家公司可能将一个八步工作流程自动化，并大幅缩短处理时间，结果却发现其中三个步骤从一开始就是不必要的。
因此，RPA应该在流程分析的基础上进行，而不是取代流程分析。
团队在自动重现每个字段、审批、交接、电子表格和系统交互之前，应该质疑其存在的意义。
最有价值的结果可能是消除流程中的某个步骤，而不是将其自动化。
因此，流程发现和优化应该在机器人开发之前进行，特别是对于跨多个部门的工作流程。
自动化扩展的难度
随着组织从几个机器人扩展到跨多个团队和业务系统的数百个工作流程，RPA 的管理难度也越来越大。
Automation Anywhere 将流程发现、数据、治理、维护和弹性列为扩展 RPA 时需要考虑的因素。
如果没有标准化，不同的团队可能会独立开发类似的机器人，使用不一致的安全措施，重复集成，并创建中央 IT 部门难以支持的工作流程。
扩展需要架构、编排、可重用组件、命名标准、文档、所有权、监控、变更管理和生命周期治理。
非结构化或不一致的数据
非结构化和不一致的数据限制了传统 RPA 的应用，因为当输入可预测且定义明确时，机器人才能发挥最佳性能。
自由格式的电子邮件、扫描的合同、照片、手写表格、长文档和不一致的电子表格可能会给纯粹基于规则的工作流程带来困难。
人工智能技术可以帮助将这些输入转化为更结构化的信息。
然而，在全面自动化之前，应该先评估数据提取的准确率。如果人工智能模型对某个金融领域的判断只有90%的把握，那么机构就需要制定规则来决定这笔交易是继续进行还是转交给人工处理。
自动化处理不确定性所需的控制措施与自动化处理确定性数据所需的控制措施不同。
应用程序和界面变更
当工作流程依赖于屏幕元素、导航顺序、标签、窗口位置或其他界面行为时，应用程序和界面的更改可能会导致 RPA 机器人崩溃。
SAP 将此依赖关系视为维护方面的挑战，因为即使是相对较小的应用程序更改也可能扰乱基于 UI 的机器人。
更强大的自动化功能使用稳定的元素选择器、适当的 API、受控的应用程序版本、回归测试和监控。
组织还应将计划中的软件升级告知自动化团队，以便在生产环境发生变更之前测试机器人。
维护和机器人弹性
RPA 需要持续维护，因为业务规则、软件系统、凭证、数据格式、操作系统和组织需求都会发生变化。
因此，生产环境中的机器人应该有明确的所有者和支持模式。
各团队需要了解：
- 谁会收到故障警报？
- 谁可以修改工作流程？
- 如何测试变更？
- 如何管理版本？
- 停机期间会发生什么？
- 机器人如何退休？
弹性是设计的一部分，而不是在故障发生后才添加的。关键自动化流程可能需要重试、队列恢复、防止重复操作、检查点、回退逻辑和人工升级机制。
安全、合规和治理
RPA可能会造成安全风险，因为机器人可能需要访问敏感的企业系统和数据。
用于工资或付款的机器人不应将密码存储在不安全的脚本中，也不应使用共享的管理员帐户。
企业程序应应用最小权限原则、集中式凭证管理、加密、审计跟踪、受控部署、环境隔离和审批工作流程。
UiPath 将基于角色的访问控制、可审计性、集中式管理和治理视为重要的平台功能。
当 RPA 与能够更自主地发起行动的 AI 代理连接时，安全性就显得更加重要了。
组织对自动化的抵制
当员工将自动化视为威胁、被排除在流程重新设计之外或不信任由此产生的工作流程时，组织阻力可能会限制 RPA 的成功。
最了解流程的员工往往知道一些文档中没有显示的特殊例外情况。
因此，将它们纳入自动化发现流程可以提高技术准确性和应用率。
公司还应该向员工解释自动化后他们的职责将如何变化。当重复性工作消失后，员工需要清楚地了解取而代之的是哪些更有价值的工作。
RPA实施既是一个技术项目，也是一个流程和变革管理项目。
机器人流程自动化的未来是什么？
机器人流程自动化的未来越来越与人工智能增强型工作流程、代理自动化、端到端编排、灵活集成、更强大的治理和人工监督联系在一起，而不是与自动执行孤立屏幕操作的独立机器人联系在一起。
UiPath 和 Automation Anywhere 目前都将 RPA 定位为更广泛的 AI 和代理自动化架构中的执行层，而不是被 AI 淘汰的技术。
AI 增强型 RPA
AI增强型RPA将自动化扩展到涉及文档、语言、图像、分类、预测和其他传统规则无法有效解释的信息的流程中。
关键架构通常会将解释与执行分开。
人工智能可以确定信息的含义，而RPA则根据已批准的输出执行受控的系统操作。
这样既能实现更灵活的自动化，又能保证在可靠性至关重要的情况下实现确定性执行。
权衡的关键在于治理。人工智能模型可能会产生不确定或不正确的输出，因此组织必须建立置信阈值、审查需求、记录日志、监控和回滚程序。
代理流程自动化
智能体流程自动化将能够进行规划和决策的人工智能代理与能够执行可靠数字操作的 RPA 机器人相结合。
Automation Anywhere 将 RPA 描述为一种核心执行机制，代理和更广泛的自动化系统可以调用该机制来完成企业应用程序中的任务。
例如，代理可以分析收到的订单，评估政策条件，确定可以继续进行，并指示 RPA 机器人在 ERP 中创建交易。
智能体提供自适应推理，RPA 执行可预测的应用程序交互。
随着企业希望实现更智能的自动化，同时又不希望概率模型不受控制地访问敏感系统，这种划分可能会变得越来越重要。
端到端流程编排
端到端编排协调整个业务流程中的 RPA、API、AI、业务规则、人员和应用程序。
传统的RPA项目通常自动化单个任务。未来的架构将越来越注重完整的结果，例如从订单到收款、理赔处理、员工入职或客户服务问题解决。
UiPath 将编排描述为在更长、更复杂的工作流程中协调机器人、人工智能代理和人员。
这样做的好处是减少了碎片化。企业无需维护数十个互不相连的机器人，而是可以围绕交易的完整生命周期协调自动化资源。
更自主的企业自动化
企业自动化将变得更加自主，系统将越来越多地检测事件、分析信息、确定下一步行动、执行交易、监控结果并解决例行异常情况。
然而，更大的自主权并不意味着要将人从每个过程中剔除。
对于特殊情况、敏感审批、政策决策、问责、客户关系以及具有重大财务或法律后果的决策，人类仍然至关重要。
因此，工程上的挑战在于决定自主性在哪些方面能够创造价值，以及在哪些方面应该继续保持人工控制。
自动化架构应该反映业务风险，而不是将追求最大程度的自主性本身作为目标。
更强有力的治理和人为监督
随着 RPA、AI 和自主代理更广泛地访问企业系统，治理和人工监督将变得更加重要。
组织需要能够回答以下问题：
- 是什么触发了这一工作流程？
- 使用了哪些数据？
- 是哪个系统或模型做出的决定？
- 是哪个机器人执行的此操作？
- 谁批准了敏感交易？
- 出现了哪些例外情况？
- 这个行为可以逆转吗？
UiPath 强调治理、可审计性、集中管理和受控执行是现代自动化平台的重要特征。
自动化程度越高，可追溯性和问责制就越有价值。
常见问题
RPA与AI有何不同？
RPA 和 AI 的区别在于，RPA 遵循预定义的流程规则，而 AI 则负责解释数据、识别模式、从模型中学习或生成决策。RPA 适用于确定性任务，例如复制数据或更新 ERP 记录；AI 则处理非结构化工作，例如文档分类或语言分析。IBM 将 RPA 描述为流程驱动型自动化，而将智能自动化描述为添加了机器学习、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉技术。在许多系统中，AI 负责解释输入，而 RPA 则执行已批准的操作。
RPA 和 Python 哪个更好？
RPA 和 Python 各有千秋，没有绝对的优劣之分。RPA 通常更适合跨桌面和企业应用程序的低代码业务流程自动化，尤其是在需要编排、凭证管理、UI 自动化、监控和治理等功能时。Python 在 API、算法、数据处理、机器学习和自定义集成方面提供了更大的灵活性，但对编程和部署技能的要求更高。对于复杂的企业自动化，两者可以互补：Python 可以执行专门的处理，而 RPA 平台则可以控制跨业务系统的工作流执行。
机器人流程自动化与智能自动化有何不同？
机器人流程自动化 (RPA) 与智能自动化的区别在于，传统的 RPA 执行结构化的、基于规则的任务，而智能自动化则加入了人工智能 (AI) 技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和文档理解。RPA 可以将已知的发票金额录入 ERP 系统，而智能自动化则可以先从不同的发票布局中识别出这些金额。IBM 将智能自动化描述为 RPA 的扩展，它具备 AI 功能，使工作流能够处理更多样的输入和决策。
什么是RPA工具？
RPA 工具是用于构建、部署、执行、调度、监控、保护和管理软件机器人的软件平台。现代机器人流程自动化工具通常提供可视化开发、UI 自动化、API、连接器、工作流编排、队列、凭证管理、分析、测试和治理等功能。企业级平台还可能包含人工智能和文档处理功能。在比较不同工具时，企业应该评估应用程序的兼容性、安全性、部署模式、可扩展性、维护性、编排能力、人工智能集成以及总体生命周期成本，而不仅仅根据许可价格来选择。
银行业中的机器人流程自动化是什么？
银行业机器人流程自动化 (RPA) 利用软件机器人自动执行重复性的财务流程，例如客户注册、账户管理、贷款文件审核、对账、监管报告、交易处理和数据传输。Automation Anywhere 将客户注册、贷款处理和合规报告列为常见的金融服务 RPA 应用。一家供应商的案例显示，他们利用人工智能增强的自动化技术在 14 天内处理了超过 40,000 万份文件，但具体结果因供应商而异。银行部署 RPA 需要严格的访问控制、审计跟踪、异常处理、安全性和人工监督。
结语
机器人流程自动化 (RPA) 使用软件机器人跨应用程序执行重复性的、基于规则的数字任务，因此对于具有结构化数据和可预测决策的稳定、高容量工作流程尤为有效。成功的 RPA 取决于选择正确的流程、在自动化之前对其进行简化、选择合适的软件、管理异常情况、衡量投资回报率 (ROI) 以及在程序扩展过程中维护安全性和治理。
TiRapid的专长在于物理自动化而非软件 RPA 的精密制造。我们为机器人、自动化设备、电子产品、半导体系统和工业机械中使用的定制组件提供精密数控加工和制造服务，包括数控铣削、数控车削、五轴加工、工程材料加工、表面处理和尺寸检测。
