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云计算、大数据已经过时?不,正是因为它们RPA才能大流行

发布时间:2021-03-05 16:05 所属栏目:[云计算] 来源:A5专栏
导读:云计算、大数据已经过时?不,正是因为它们RPA才能大流行 站在云计算、大数据、人工智能的肩膀上,RPA才能走得更远 文/王吉伟 最近看到这样一个观点:云计算、大数据已经过时,软件机器人RPA大流行。 RPA正在流行不假,云计算和大数据技术却没有过时,而且将

云计算、大数据已经过时?不,正是因为它们RPA才能大流行

站在云计算、大数据、人工智能的肩膀上,RPA才能走得更远

文/王吉伟

最近看到这样一个观点:云计算、大数据已经过时,软件机器人RPA大流行。

RPA正在流行不假,云计算和大数据技术却没有过时,而且将来也不会过时。

一方面在于, IOT时代云计算与大数据是各种应用不可或缺的底层架构;另一方面,RPA想要更好的发展,需要借力融合云计算、大数据、AI等技术;此外,只有云计算、大数据、人工智能、RPA正在融合发展,未来人人可用的超自动化的时代才能实现。

会出现这个观点,表明大众对RPA仍存在一些误解。RPA不是要将已有技术颠覆,相反正是因为云计算、大数据等技术的发展与应用,才使得RPA能够走到现在的爆发期。如果认为RPA流行了,云计算和大数据就过时了,那肯定是不对的。

类似的说法也容易引起误导,会让大家感觉有了RPA,企业就不再需要其他的企业管理软件了。RPA是连接器,是摆渡车,也是超级外挂,它的存在是为了让更多软件系统能够更好的连接与协同,以最大程度的实现业务流程自动化。

鉴于很多人对RPA仍旧不甚熟悉,关于云计算、大数据、AI与RPA的关系,王吉伟频道在这里做个梳理,以让大家更好的理解RPA。

RPA正在上云,SaaS化离不开云计算

目前的RPA,提供方式主要有开发型、本地部署型、SaaS型(云型)三种。

开发型RPA,从定义必要条件阶段就开始进行单独设计,适合于大型企业定制;本地部署型RPA,就是在公司的服务器和电脑上安装使用RPA软件,一般都是企业采购RPA成品;SaaS型RPA,用户可登录到云服务平台,在云环境中部署软件机器人,并在Web浏览器上自动执行任务。

三种RPA,开发型成本最高,本地部署型成本次之,SaaS型成本最低。对于想通过云服务来实现业务流程自动化的公司,SaaS型RPA最为适合。

RPA上云的好处很多,能够帮助企业跨域部署RPA,以及更方便快捷的部署。企业可以按需上线RPA机器人,从而更好的节省成本。即便一些SaaS型RPA仍旧需要本地部署服务,但SaaS具备的优点差不多RPA都有,所以更受企业欢迎。

尤其是,SaaS化能够让RPA厂商规模快速扩张,因此也会在资本市场得到更多的认可。

对于RPA上云,王吉伟频道在《上云以后,SaaS化RPA的未来在哪里》一文中做过较详细阐述,感兴趣的朋友可以点击链接阅读。

从趋势而言,大部分RPA都要走SaaS或者PaaS路线,这是平台级RPA必走的路径。由此对于RPA上云,很多厂商非常重视。来也科技甚至还发布了一个《RPA上云白皮书》,告诉大家什么是真正的企业上云。

SaaS是云计算的三种服务模式之一,所以SaaS型RPA必然离不开云计算支撑。初期的RPA平台在搭建方面多会选择公有云或者混合云,毕竟RPA只是SaaS或者PaaS,业务重点在于解决业务流程自动化环节,而不是更底层的IaaS。

其实从SaaS型RPA产品架构而言,处于架构顶层的RPA大流行,也就是SaaS服务的流行,所以没有云计算过时这一说。而在RPA上云的同时,广大云计算厂商也在相继推出RPA业务,RPA与云计算正在进入一个崭新的融合阶段。

RPA可让数据顺畅流转,数据分析离不开大数据

同样,RPA与大数据之间也不是取代的关系。相对于大数据技术的数据收集, RPA能够更方便快捷的在不同软件系统之间搬运数据,换种方式助力企业打通数据孤岛。RPA通过自动化技术助力企业的运营实现数据流通,不同系统之间的数据流转起来之后,仍旧需要大数据技术进行分析与挖掘,才能进一步将有价值的数据提纯,辅助企业运营中的各种决策。

对于采用RPA工具的数据分析及应用流程,通过RPA将业务流程最大程度的自动化是第一步,用RPA将各种数据分流、汇总、整合是第二步,通过大数据技术进行分析与挖掘并应用是第三步。可以见得,RPA对于数据的收集与汇总起着重要作用,这一部分如果用人力实现,工作量不大不说,更存在一定的出错几率。

那么,数据收集与汇总的部分,大数据技术能够实现吗?当然能,但需要你搭建一个基于公有云或者私有云的大数据平台,将所有的企管软件集成,实现业务流程自动化基础上的数据自动化提取,并需要保证所有数据有一个统一出口。

这对于信息化建设多年存在多种企管软件的企业而言,实现起来非常困难,投入大、工期长、维护困难且成效并不高。

相对于各种工具与平台而言,当下技术日渐成熟的RPA就成了最好的解决方案。作为非侵入式的“外挂”级存在,RPA是衔接各种系统的连通器,可以让不具备自建大数据平台的广大中、小企业快速打通各种平台,尽快实现以数据指导企业经营。

融合AI的RPA,应用场景更加多元

RPA是流程自动化,根据规则自动完成重复的业务流程,侧重于用机器人代替人力自动执行各种流程业务。AI是让机器能够像人一样做出判断,主要研究的是让机器能够执行需要人类智能才能完成的复杂任务。

当RPA与AI融合之后,RPA机器人不只能够执行自动化任务,还具备了简单的决策能力。同时这种能力可以随着不断的深度学习而不断升级,也就能够应用于更加复杂的业务流程。

不管是RPA+AI,还是AI+RPA,两种组合都能通过监控引擎、决策引擎、运筹引擎、控制引擎等方式与Robot“沟通”。Robot则通过AI(OCR、NLP、语音交互等)更好地执行操作命令。

同时,Robot工作数据反馈给AI+RPA(智慧大脑),通过算法训练、机器学习以后,选择更优的流程路线运行。

现在的RPA,多已引入OCR、聊天机器人、自然语言处理、语音识别、智能决策等相关的AI技术。融合AI的RPA,可以快速而准确地处理大量非结构化数据,因此能够胜任很多业务场景,助力企业快速降本增效。

大家可以通过以下几个业务场景,感受RPA与AI融合带来业务流程效率变化。

福佑卡车单据审核流程,在应用来也科技RPA+AI解决方案后,一年就可节省人力2400小时,且单据审核准确性高达100%。

某城市商业银行采用达观数据集RPA+OCR+NLP+KG于一体的国际业务智能审单机器人,汇出汇款业务流程由30分钟缩短至5分钟,效率提升500%,错误率显著降低。

某保险企业采用云扩智能RPA后,原本繁琐的车险录单流程,现在只需业务人员上传一张照片,全流程都由RPA机器人自动化执行,效率大幅提升。

类似的RPA应用场景还有很多,每个RPA产品都能切实有效的快速帮助企业实现降本增效。

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