云計算、大數據已經過時?不，正是因為它們RPA才能大流行
站在云計算、大數據、人工智能的肩膀上，RPA才能走得更遠
文/王吉偉
最近看到這樣一個觀點：云計算、大數據已經過時，軟件機器人RPA大流行。
RPA正在流行不假，云計算和大數據技術卻沒有過時，而且將來也不會過時。
一方面在于， IOT時代云計算與大數據是各種應用不可或缺的底層架構；另一方面，RPA想要更好的發(fā)展，需要借力融合云計算、大數據、AI等技術；此外，只有云計算、大數據、人工智能、RPA正在融合發(fā)展，未來人人可用的超自動化的時代才能實現。
會出現這個觀點，表明大眾對RPA仍存在一些誤解。RPA不是要將已有技術顛覆，相反正是因為云計算、大數據等技術的發(fā)展與應用，才使得RPA能夠走到現在的爆發(fā)期。如果認為RPA流行了，云計算和大數據就過時了，那肯定是不對的。
類似的說法也容易引起誤導，會讓大家感覺有了RPA，企業(yè)就不再需要其他的企業(yè)管理軟件了。RPA是連接器，是擺渡車，也是超級外掛，它的存在是為了讓更多軟件系統(tǒng)能夠更好的連接與協(xié)同，以最大程度的實現業(yè)務流程自動化。
鑒于很多人對RPA仍舊不甚熟悉，關于云計算、大數據、AI與RPA的關系，王吉偉頻道在這里做個梳理，以讓大家更好的理解RPA。
RPA正在上云，SaaS化離不開云計算
目前的RPA，提供方式主要有開發(fā)型、本地部署型、SaaS型(云型)三種。
開發(fā)型RPA，從定義必要條件階段就開始進行單獨設計，適合于大型企業(yè)定制；本地部署型RPA，就是在公司的服務器和電腦上安裝使用RPA軟件，一般都是企業(yè)采購RPA成品；SaaS型RPA，用戶可登錄到云服務平臺，在云環(huán)境中部署軟件機器人，并在Web瀏覽器上自動執(zhí)行任務。
三種RPA，開發(fā)型成本最高，本地部署型成本次之，SaaS型成本最低。對于想通過云服務來實現業(yè)務流程自動化的公司，SaaS型RPA最為適合。
RPA上云的好處很多，能夠幫助企業(yè)跨域部署RPA，以及更方便快捷的部署。企業(yè)可以按需上線RPA機器人，從而更好的節(jié)省成本。即便一些SaaS型RPA仍舊需要本地部署服務，但SaaS具備的優(yōu)點差不多RPA都有，所以更受企業(yè)歡迎。
尤其是，SaaS化能夠讓RPA廠商規(guī)模快速擴張，因此也會在資本市場得到更多的認可。
對于RPA上云，王吉偉頻道在《上云以后，SaaS化RPA的未來在哪里》一文中做過較詳細闡述，感興趣的朋友可以點擊鏈接閱讀。
從趨勢而言，大部分RPA都要走SaaS或者PaaS路線，這是平臺級RPA必走的路徑。由此對于RPA上云，很多廠商非常重視。來也科技甚至還發(fā)布了一個《RPA上云白皮書》，告訴大家什么是真正的企業(yè)上云。
SaaS是云計算的三種服務模式之一，所以SaaS型RPA必然離不開云計算支撐。初期的RPA平臺在搭建方面多會選擇公有云或者混合云，畢竟RPA只是SaaS或者PaaS，業(yè)務重點在于解決業(yè)務流程自動化環(huán)節(jié)，而不是更底層的IaaS。
其實從SaaS型RPA產品架構而言，處于架構頂層的RPA大流行，也就是SaaS服務的流行，所以沒有云計算過時這一說。而在RPA上云的同時，廣大云計算廠商也在相繼推出RPA業(yè)務，RPA與云計算正在進入一個嶄新的融合階段。
RPA可讓數據順暢流轉，數據分析離不開大數據
同樣，RPA與大數據之間也不是取代的關系。相對于大數據技術的數據收集， RPA能夠更方便快捷的在不同軟件系統(tǒng)之間搬運數據，換種方式助力企業(yè)打通數據孤島。RPA通過自動化技術助力企業(yè)的運營實現數據流通，不同系統(tǒng)之間的數據流轉起來之后，仍舊需要大數據技術進行分析與挖掘，才能進一步將有價值的數據提純，輔助企業(yè)運營中的各種決策。
對于采用RPA工具的數據分析及應用流程，通過RPA將業(yè)務流程最大程度的自動化是第一步，用RPA將各種數據分流、匯總、整合是第二步，通過大數據技術進行分析與挖掘并應用是第三步?？梢砸姷?，RPA對于數據的收集與匯總起著重要作用，這一部分如果用人力實現，工作量不大不說，更存在一定的出錯幾率。
那么，數據收集與匯總的部分，大數據技術能夠實現嗎?當然能，但需要你搭建一個基于公有云或者私有云的大數據平臺，將所有的企管軟件集成，實現業(yè)務流程自動化基礎上的數據自動化提取，并需要保證所有數據有一個統(tǒng)一出口。
這對于信息化建設多年存在多種企管軟件的企業(yè)而言，實現起來非常困難，投入大、工期長、維護困難且成效并不高。
相對于各種工具與平臺而言，當下技術日漸成熟的RPA就成了最好的解決方案。作為非侵入式的“外掛”級存在，RPA是銜接各種系統(tǒng)的連通器，可以讓不具備自建大數據平臺的廣大中、小企業(yè)快速打通各種平臺，盡快實現以數據指導企業(yè)經營。
融合AI的RPA，應用場景更加多元
RPA是流程自動化，根據規(guī)則自動完成重復的業(yè)務流程，側重于用機器人代替人力自動執(zhí)行各種流程業(yè)務。AI是讓機器能夠像人一樣做出判斷，主要研究的是讓機器能夠執(zhí)行需要人類智能才能完成的復雜任務。
當RPA與AI融合之后，RPA機器人不只能夠執(zhí)行自動化任務，還具備了簡單的決策能力。同時這種能力可以隨著不斷的深度學習而不斷升級，也就能夠應用于更加復雜的業(yè)務流程。
不管是RPA+AI，還是AI+RPA，兩種組合都能通過監(jiān)控引擎、決策引擎、運籌引擎、控制引擎等方式與Robot“溝通”。Robot則通過AI(OCR、NLP、語音交互等)更好地執(zhí)行操作命令。
同時，Robot工作數據反饋給AI+RPA(智慧大腦)，通過算法訓練、機器學習以后，選擇更優(yōu)的流程路線運行。
現在的RPA，多已引入OCR、聊天機器人、自然語言處理、語音識別、智能決策等相關的AI技術。融合AI的RPA，可以快速而準確地處理大量非結構化數據，因此能夠勝任很多業(yè)務場景，助力企業(yè)快速降本增效。
大家可以通過以下幾個業(yè)務場景，感受RPA與AI融合帶來業(yè)務流程效率變化。
福佑卡車單據審核流程，在應用來也科技RPA+AI解決方案后，一年就可節(jié)省人力2400小時，且單據審核準確性高達100%。
某城市商業(yè)銀行采用達觀數據集RPA+OCR+NLP+KG于一體的國際業(yè)務智能審單機器人，匯出匯款業(yè)務流程由30分鐘縮短至5分鐘，效率提升500%，錯誤率顯著降低。
某保險企業(yè)采用云擴智能RPA后，原本繁瑣的車險錄單流程，現在只需業(yè)務人員上傳一張照片，全流程都由RPA機器人自動化執(zhí)行，效率大幅提升。
類似的RPA應用場景還有很多，每個RPA產品都能切實有效的快速幫助企業(yè)實現降本增效。
需要說明的是，通過OCR、NLP等技術提升RPA應用效率，只是RPA融合AI的好處之一。更重要的在于AI技術可以讓RPA理解組織內的決策，并應用統(tǒng)計分析來制定相應的決策規(guī)則，進而完成對大規(guī)模業(yè)務流程中復雜問題的智能決策。
這就意味著，如果投喂數據足夠多，深度學習的時間足夠長，面向RPA應用的算法模型足夠強，理論上以后企業(yè)只需要RPA，足以挖掘出大部分需要優(yōu)化的流程并實現自動化，對于企業(yè)的增效降本不言而喻。
后記：云計算、大數據不會過時，RPA將因它們而大流行
作為IOT時代的基礎設施，云計算永遠不會過時。也正是因為云計算的不斷發(fā)展，像5G、AI等技術才能更快地與各行業(yè)融合。云計算主要功能有三，即網絡、存儲與計算，網絡面向數據傳輸，存儲是數據的立足空間，計算則用于處理各種數據。
云計算為大數據應用提供了必需的技術架構平臺，大數據必須采用分布式計算架構，挖掘數據必須依托云計算的分布式數據庫，云存儲和虛擬化技術。云計算和大數據相輔相成，基于大數據才可以進行云計算，兩者相互作用才可以在現在的互聯網世界進行管理和模擬。
只要云計算存在，必然離不開大數據技術，也就不存在云計算與大數據過時的說法。
當前RPA行業(yè)的總體趨勢是，人工智能、大數據等平臺借助RPA下探并落地，RPA平臺步入SaaS化，云化的企管軟件也在集成RPA。在RPA融合多種技術，與多方平臺相互集成，走向云計算，并被更多企業(yè)接受的同時，云計算、大數據、人工智能、企管軟件等平臺也正在積極融合RPA。
像阿里云、華為云、用友、金蝶等都推出了RPA，同時國產通用RPA廠商很多原本就是做云服務、大數據以及人工智能平臺的。隨著RPA技術的日益成熟與應用場景越發(fā)多元，RPA正在成為自動化解決方案生力軍，也成了各種數字化轉型解決方案的重要載體。這些，大家可以翻閱王吉偉頻道之前的文章，這里不再贅敘。
相信大部分人知道RPA，是因為看到了日漸增多的媒體報道。多家RPA融資的新聞，不斷地觸動大眾眼球。RPA確實正在流行，只是還沒有到大流行的階段。
各家廠商推出的云計算、大數據、人工智能等、低代碼、workflow、OA等平臺產品，同樣也可以助力企業(yè)實現業(yè)務流程自動化。只是對于那些信息化基礎不好的企業(yè)而言，要借助這類平臺實現業(yè)務流程自動化，需要投入更多。
數字化轉型要因需而異，業(yè)務量沒有那么大的情況下，沒有必要投入巨資搭建大數據等平臺，這個時候RPA就是更好的選擇。這，也是RPA能夠流行的原因之一。
RPA能夠帶給企業(yè)的ROI是非常直接的，因為所有企業(yè)都存在著業(yè)務流程優(yōu)化的需求。尤其是傳統(tǒng)企業(yè)仍舊存在大量人力處理數據表格的場景，譬如財務以及人力資源部門。這些部門往往原本需要多人的工作，在應用RPA后只需一人就能完成，降本增效極為明顯。
從轉型升級角度，相對于上來就搞大數據平臺的做法，從業(yè)務流程自動化切入數字化轉型，可以邊做實踐邊享收益，屬于一舉兩得的轉型策略。
這也是王吉偉頻道在《中小企業(yè)數字化轉型難，不妨先從業(yè)務流程自動化開始》一文中，推薦企業(yè)數字化轉型首先嘗試業(yè)務流程自動化的主要原因。
如果你的數字化轉型之路還沒有開啟，仍舊不知道如何進行數字化轉型，不妨先從業(yè)務流程自動化開始，因為所有企業(yè)都會存在業(yè)務流程優(yōu)化的需求。當企業(yè)從自動化著手解決了數據流通的問題后，后面的轉型路徑再因需求而升級，也就簡單的多。
總之，RPA算是數字化轉型最簡單有效的工具之一，廣大中小企業(yè)盡可一試。
【王吉偉頻道，關注TMT與IoT，專注數字化轉型與流程自動化?！?/p>
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