RPA综述.docx
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RPA综述
RPA综述
综述3
RPA简介3
RPA的前景4
RPA的发展阶段4
RPA的技术特点5
RPA的意义与优势5
RPA的业务场景7
RPA的效益8
RPA的应用与局限9
RPA的应用挑战9
RPA的有效应用与实施10
RPA的敏捷开发模式10
RPA项目的部署问题12
RPA技术的未来展望12
RPA应用于企业财务管理12
背景12
企业财务管理13
企业财务管理和痛点14
RPA在企业财务部门的应用14
RPA财务机器人应用15
RPA财务机器人的适用性17
RPA采取机器人的应用优势以及局限性18
RPA对企业财务管理的影响19
RPA和人工智能AI20
背景20
RPA的应用20
AI的应用20
RPA和AI结合的优势21
RPA和AI成功结合的关键22
综述
当今世界，信息化、数字化、智能化是鲜明的时代特征，世界经济数字化转型成为大势所趋。
尤其是近年来，中国在信息化、数字化、智能化领域的建设发展取得了骄人的成就：
新一代信息基础设施加快建设、信息技术创新能力逐步增强、数据资源体系建设成效明显，数字经济已经成为经济增长的新动能，数字经济给人民所带来的获得感、幸福感与安全感也与日俱增。
在数字经济高速发展的大背景下，信息系统越来越多、数字化应用越来越普及、智能化需求越来越旺盛，但跨系统、跨界面的复杂操作，使得基层人员的工作压力不减反增，一定程度上也降低了基层工作者对数字化浪潮的体验感。
在此需求驱动下，一项旨在构建数字化生产力的新兴自动化技术——RPA悄然兴起。
RPA简介
RPA是“RoboticProcessAutomation（机器人流程自动化）”的缩写，是应用在商业逻辑和规则控制下的自动化系统精简及优化流程，是一种数字化的支持性智能软件，能够完成以往只有人类才能完成的工作，故也被称为“数字化劳动力”（DigitalLabor）。
我们可以说，RPA是基于计算机编码以及基于规则的软件，通过执行重复的基于规则的任务来将手工活动进行自动化的一种技术。
作为一个平台或软件技术机器人，RPA能根据预先设定的程序与现有任务系统进行交互，通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，实现工作流程中的自动化，完成数据的检索、加工与分析，图像的识别与处理，平台的上传与下载，信息的监控与产出等任务。
因此，RPA它实际上是“一项允许公司员工通过配置计算机软件或机器人抓取并解析现有应用程序来处理事务、操纵数据、触发响应并与其他数字系统通信的技术应用。
”用通俗的话来讲，它其实是基于计算机程序或者软件，通过重复的基于规则的任务将手工作业进行自动化的一种技术。
RPA不仅可以模拟人类在计算机上执行工作量大、重复性高、规则性强的工作（例如电子邮件和附件的打开、应用程序登录、信息搜索、数据录入、报表统计等），还可以利用和融合现有各项人工智能前沿技术，如规则引擎、虚拟助手、高级分析、语音识别、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）、机器学习等，来实现更庞大的非结构化数据的处理和分析，从而更好地完成企业流程自动化的目标。
RPA的前景
RPA正在成为企业数字化转型的首要入口。
根据市场研究公司Trans⁃parencyMarketResearch的研究，2017年，全球RPA市场规模达到了11亿美元，截至2020年，全球机器人流程自动化市场规模预计可达到49.8亿美元，将实现60.5%的年复合增长率。
2018~2026年，预计可实现28.1%的年复合增长率。
而据德勤公司2018年第三次RPA调查报告显示，全球已有超过53%的大型企业开始实施了RPA；预计2020年，将有超过72%的大型企业使用RPA技术。
市场研究机构弗雷斯特在2018年发布的两份报告中指出，到2019年，RPA和人工智能技术，将为40%以上的公司创造出数字化劳动力；届时，美国约有10%的工作岗位将被数字化劳动力取代；2019年将有整整十分之一的美国初创公司所雇佣的数字工人会超出普通工人数量。
RPA市场将从2016年的2.5亿美元增长至2021年的29亿美元。
ISG的一份报告也认为，92％的公司预计到2020年采用RPA，目的是提高运营效率。
RPA得以快速发展，一方面在于迫切的市场需求，企业渴望利用技术提升工作效率与质量，降低人工成本；另一方面在于RPA的技术特点使得RPA相较于传统软件具备开发周期短、设计简单的技术优势。
而且，从初步统计数据来看，企业在RPA开始运作的第一年，其投资回报率（ROI）可以达到30%至200%。
当前，我国数字经济正在经历高速增长和快速创新，RPA技术顺应时代发展潮流，在帮助企业推动数字化转型发展方面定有所为。
不少行业先行者（例如银行、金融机构）早已积极尝试与RPA厂商、实施商合作，紧锣密鼓地落实各类RPA的试点工作，把宝贵的人力资源从繁重枯燥的工作中解放出来，去创造更高的价值。
随着我国人工智能支持政策的不断落地，技术应用商业化进程显著加快，RPA市场规模必将迅速扩大，国内RPA也具备着真正的潜力。
2018年中国人工智能市场规模已达到238.2亿元，按照这个发展速度，到2020年，人工智能市场将达到450亿。
RPA的发展阶段
目前业界RPA软件产品提供商、咨询和实施公司对RPA发展历程阶段各有定位，比较通用的是EverestGroup的四阶段理论。
RPA1.0阶段（又称辅助性RPA）:
覆盖现有的桌面自动化软件操作。
该阶段技术不支持端到端的自动化，无法大规模应用，还没达到机器人的概念。
在RPA的第一阶段，RPA软件囊括了现在的所有的电脑桌面操作，它部署在个人电脑上，用来进行一些业务处理。
RPA2.0阶段（又称非辅助性RPA）:
从该阶段开始RPA被称为机器人，具备替代人工处理业务的能力，实现端到端自动化和成规模虚拟劳动力，但需人工管理机器人的工作。
在RPA的第二阶段，RPA包含了当前所有的流程自动化处理的功能，推广已经具有一定的规模，也可以实现基于流程的自动化处理，可以部署在PC端和虚拟机上。
不足之处在于此阶段的RPA需要人工进行管理
RPA3.0阶段（又称自主性RPA）:
实现成规模多功能虚拟化劳动力，具有动态负载均衡、情景感知、高级分析等功能，但无法处理非结构化数据。
在RPA的第三阶段，也就是当前的RPA阶段，它具备基于流程的自动化处理能力，具备机器人的调度能力，甚至具备一定的高级分析能力，它可以与ERP、BPM等业务应用系统进行集成，甚至可以部署在云端上。
但是它无法就非结构化的业务数据进行处理
RPA4.0阶段（未来的RPA）:
使用人工智能AI和机器学习等技术，实现处理非结构化数据，预测规范分析，自动任务接受处理等功能。
在RPA的第四阶段，RPA将与人工智能等技术相结合，通过机器人深度学习、图像识别技术和语音交互技术，实现非结构化数据以及纸质单据的处理功能，进行高级别的预测分析。
当前的RPA软件技术产品主要是集中在RPA2.0和RPA3.0之间，并积极向RPA4.0（AI）技术迈进，
RPA的技术特点
RPA的技术特点包括以下三个方面：
（1）机器处理。
RPA根据预先编写的脚本进行重复、机械式的运动，用自动化处理代替人工任务处理。
因此，RPA可以7×24小时不间断地工作，提高工作效率。
（2）基于明确规则。
RPA主要是代替人工进行重复机械性操作，研发RPA需要基于明确规则去编写脚本。
因此，RPA适用的流程必须有明确的、可被数字化的触发指令和输入。
（3）模拟用户操作与交互。
RPA主要模拟的是用户手工操作，如复制、粘贴、鼠标点击、键盘输入等。
例如，国内早期出现的“按键精灵”，其会录制用户界面的所有操作，记录下鼠标点击位置和键盘数据字符，然后形成脚本分配给机器人去操作，实现自动处理表格间数据的转换、自动调整文档格式、文章排版、自动收发邮件、自动打开检验网页链接、文献检索、收集资料等重复操作。
RPA的意义与优势
RPA的出现，是对传统工作方式的颠覆，对行业业务流程的革新，对人工智能技术的弥补。
作为当前广泛应用的数字化和自动化解决方案，RPA主要应用于规则明确且大量重复的业务场景中，具有实施快、投资小、回报率高等优点。
目前，RPA技术在全球范围内企业引入与深化应用的同时，已经给这些企业的运营管理带来了较为明显的收益与变化，已成为企业数字化转型的重要途径。
（一）打破数据交换的壁垒
企业内部各部门之间由于业务流程的不同，各部门间的数据要想实现交换，往往需要大量的人工进行“搬运”。
企业信息化建设带来了功能强劲的系统同时，也加深了各系统间的隔阂，最终形成“信息孤岛”。
RPA的实施，能够有效打破企业当前数据交换的壁垒，实现信息数据畅通共享。
非侵入式的设计，使得RPA在不改变企业或组织原有IT及自动化系统处理逻辑的情况下，以“外挂”的方式连接到企业内部多个不同的软件系统，代替人工完成原来需要大量人力才能完成的数据搬运工作，同时实现对企业现有系统影响的最小化。
（二）提升业务流程的效率
RPA平台可以7×24小时全天候运行，能够替代重复的人工劳动，操作精准、高效，并具备极强的管控能力和审核能力，能做到详细、实时地追踪所有流程步骤，降低人工处理客户或其他敏感信息时产生的数据丢失或泄露风险，有效优化企业业务流程。
RPA的应用，能有效降低花费于后台流程的人力成本，有利于增加企业新的投资机会，获得更高的红利。
由于现有工作的一半以上将可实现自动化操作，RPA使得企业能够重新部署员工，更专注于改善客户体验。
RPA可以有效释放员工的能力，将员工从以往枯燥且重复性高的任务中解放出来，使工作更加人性化。
（三）与人工智能形成互补
当前，作为计算机智能化的代名词，人工智能的表现已经达到全新的高度，计算机能够处理语言并保留知识，进而与人类进行深入、顺畅的沟通，在业务流程、互动和产品中的应用也日益增多。
但AI并非万能，如果说AI是机器人的大脑，那么RPA就是机器人的手脚。
不管是人类智能还是人工智能的指令，RPA机器人都可以将简单的工作高效地自动完成，同时还可以通过“手脚”的“触觉”功能，将工作流程以数据的形式提供给“大脑”。
AI则根据RPA提供的数据进行模仿并进一步改善流程。
在未来，RPA将和AI相结合，实现互补，共同为企业的流程优化服务。
企业能够利用RPA机器人实现速赢，同时引进AI战略以实现长期效益和持续优化。
RPA的优点还体现在：
灵活性——RPA扩展性强，适用于所有行业和组织,适用于任何基于规则的重复性任务；
成本效益——通过应用RPA，企业可以降低时长和成本；
生产力——RPA可以显著提高生产力。
RPA工具通常自带拖放即可的交互界面，雇员无需额外培训即可使用；
可靠——机器可以24/7/365无休，相较于人类，快速且准确；
精确——不论流程如何繁琐、重复、令人生厌，机器总能遵守规则，保证准确可靠的结果，因此特别适合人类容易出错的任务；
员工士气——RPA可以提高雇员效率，让员工专注于有附加值的工作；
网络安全——机器不会受到诸如鱼叉式网络钓鱼攻击和社会工程学攻击。
RPA的业务场景
当今，许多企业或组织都在不断寻找提高自身数字化水平的新方式，以改进现有流程，满足客户的期望，并降低业务成本及风险。
在传统业务流程优化逐渐陷入瓶颈之时，RPA便成为了企业优化流程的首选工具，是驱动数字化转型的一个核心动因。
RPA的应用场景几乎覆盖全行业，包括金融、银行、保险、制造、零售、医疗、物流、分销、客服、电商甚至政府、公共机构等在内的很多领域和行业。
只要有公司、有运营，就会有流程需要处理和优化。
从研发到生产、从销售到服务、从人事到财务，流程无处不在。
面对各行各业重复、耗时、复杂、易出错的流程，前台、后台以及新旧系统连接等一系列问题，RPA都将会给出相应的解决方案。
2016年11月，Garter在其调研报告《机器人流程自动化软件市场指南》中指出，RPA业务对象涵盖共享服务中心主管，及业务流程外包（BPO）合同的管理人员。
因为这两类对象的一个共同特点就是客户使用的系统众多，系统深度集成与自动化程度低，靠RPA外挂，做集成和自动化。
采用传统系统的公司和大量员工在非技术后台办公室的企业来说，RPA是一个极佳的解决方案。
下面是一些RPA精简流程的例子。
销售——打印、发递发票，升
级客户关系管理（CRM）；
客户服务——自动化处理重复
性任务，解决客户问题，载入客户资料或获取客户资料；
技术——安装软件；
财务——对账，财务计划，准备损益汇总表（P&L）；
人力资源——候选人寻找、雇员经历核实、雇佣和适职管理、工资自动化、开支管理、员工资料管理；
运营——更新存货清单、安排退款；
银行——贷款流程，充分了解客户；
零售——产品分类。
实际上，在企业应用的各项管理系统中，都会包含大量的业务流程管理工作。
从全球应用RPA技术的业务领域来看，其通常适合应用到如下方面：
一是需借助计算机来完成的结构化、数量大、易出错、可重复的手工密集型工作任务及流程；
二是基于规则预定义、逻辑性强、很少需要决策判断的任务及流程；
三是需要跨平台、跨界面、跨系统进行的任务；
四是后端办公、数据查询、收集和更新等任务。
当前，RPA技术作为企业或组织信息化领域的最新发力点，其应用已经拓展到金融业、制造业、医疗保健业、电力行业和政府系统，帮助传统业务实现智能化升级改造，推动整个行业的数字化革命，助力中国经济潜力的充分发挥。
RPA的效益
RPA给企业带来如下的效益
管理效益
用机器人替代人工完成日益增加的工作，将基层的业务操作人员从大量重复性劳动中解放出来，大量的人力得到释放，有助于人财物等资源重新整合，有利于员工的职能转型。
机器人的应用加速的业务处理的速度，加快了业务的流转，提高了业务数据质量。
同时，企业各部门基于不同的管理需求，会应用不同的业务系统。
在企业信息化规划初期由于各种原因，各业务系统的入口未能统一、后续的系统集成升级改造成本也非常高，阻碍了业财信息融合。
RPA恰好可以解决此类问题，它可以在不增加接口的情况下，实现各业务系统的集成，有效促进系统融合。
经济效益
机器人的业务处理效率比人工普遍快3～15倍，可以满足特殊业务在极短时间内完成的高效性要求。
机器人可以全天候待命作业，可以在晚上等非繁忙阶段执行业务处理，不影响正常的工作。
可以全天候365d、24h不间断工作，可以不受工作量等重担的影响，始终保持着高昂的工作激情等。
RPA的应用与局限
RPA助益多个职能领域，包括财务、采购、信息技术、税务、供应链、人力资源和客户服务等。
虽然RPA在不同的职能领域和不同行业有不同的应用，但是技术操作的本质是相同的，可归纳为以下两种模式：
（1）对人类操作的模拟：
基于手工的操作任务处理。
RPA能够在电脑上记录员工的操作，然后将这些操作处理成计算机可以理解的对象，计算机即可在一定的规则下执行这些操作。
例如登录企业内部应用、操作基本的文件、处理日常邮件、操作鼠标、操作键盘、填制表格、读取数据等。
基于手工的操作任务处理，按照业务类型主要分为两类：
第一类为数据输入等简单固定流程业务，由于RPA是按照固定的脚本去执行命令，因此无法通过自我认知学习去执行复杂、变化性强的业务；第二类为非结构化的数据收集和分析业务，随着办公需求的扩大，RPA也要处理诸多非结构化数据，例如文本、邮件、网页、声音、影像等。
（2）对人类判断的模拟：
基于规则的判断任务处理。
基于规则的判断任务处理主要是指判断、计算、OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）及处理、爬虫数据处理、分析预测等人类判断模拟。
RPA可以通过OCR技术将图片信息转化成文字信息，利用爬虫处理抓取万维网的脚本和程序，从而间接性地完成人类判断模拟动作。
同时，RPA的应用与发展还存在一些条件限制，具体表现在以下几个方面：
（一）机器学习能力
当前的RPA市场中的软件还不具备机器学习能力。
机器人的流程自动化还是基于特定规则的程序开发，主要执行一些高度重复性的作业，且该作业的业务规则必需明确。
对于需要大量人工判断的业务，特别是一些高级的分析工作，RPA并不适用。
（二）智能水平
当前的RPA市场中的软件与人工智能等技术相结合的深度与广度都不够。
在深度方面，RPA是基于规则自动执行业务处理，是模仿人类操作，但是并不具备人的主动判断和应变能力，比如PC端显示异常就会直接导致机器人执行异常；在广度方面，RPA与人工智能等技术的结合还不密切，业务原始凭据的处理能力较弱，对于一些需要验证登陆的业务系统也存在无法成功登录的问题。
但是随着人工智能等技术的进步，预计RPA将结合人工智能等先进技术，彻底解决上述问题。
RPA的应用挑战
RPA在实施过程中也存在一些挑战。
最主要的有以下几点：
RPA实际上对外界环境有一定的依赖性，如果数据的来源有问题或者系统环境的稳定性不足，都会对RPA的成功实施带来挑战；
另外，无论是在国内还是在国外，RPA都是一个比较新的概念，企业内部对于运用RPA的人才储备或者人才经验相对不足，造成了现在单点任务应用比较多而规模性地应用RPA完成批量任务的企业比较少的现状；
此外，RPA作为一项新的技术，也许在实施之初达不到企业原有的期望，这种情况也是经常存在的，企业对此应保持足够的信心，相信RPA会在不断的场景化应用的完善过程中，通过技术的更新换代和与其他包括人工智能，大数据等技术的融合运用，实现自我突破，帮助企业实现数字化转型。
尽管RPA正在成为一项重要的商用科技，人们仍然在思考它会对人类就业造成什么样的影响。
下面是一些激发讨论的原因：
需要可靠的商业流程管理——RPA无法思考和学习；企业必须先优化流程，才能让RPA实现自动化流程。
无效流程会使组织产生各种问题（特别是当流程自动化了以后），可能会产生由浪费导致的成本超支等问题。
组织支持——由上至下的对卓越的追求是产生有效商业流程管理的基础。
管理层的参与是必要的，他们还要宣传自动化对于流程管理改善的重要性。
科技陷阱——应用较难使用的RPA工具将会延缓改进的进程，因为部署这种RPA工具耗时更长。
RPA的有效应用与实施
１．业务与规划
首先，我们要组成业务流程熟悉的自动化团队，对现有工作流程进行端到端的梳理，并选择标准化、规则化程度高的业务流程开始着手进行可行性分析，进行流程评估，识别流程中的可实现自动化的步骤，并根据需要进行优化或重新设计。
其次，要做好ＲＰＡ软件选型，根据数据集成与处理能力、成本差异，如果是国外产品，还要考虑厂商在国内的支持能力等等，选择适合企业自身的ＲＰＡ软件平台。
同时，还要做好熟悉ＲＰＡ的信息人员储备，以便实施后的后续执行落地。
最后，还要做好实施的科学规划。
做好试点、全面实施、总结验收跟踪效益等完整的部署路线规划图。
２．人员培养与转型
数字化在为企业带来机遇的同时，也带来了转型挑战。
从财务管理角度来看，运用ＲＰＡ面临最大的问题一是如何加快从业人员自身转型问。
从企业来看，首先要加大员工素质的培养力度，可以通过培训、交流、开展课题等多种形式，帮助员工不断学习提升专业能力，学习企业财务战略布局，扩展知识结果与层次，从单一型向高端复合型财务管理人员转变。
推进以专业、负责、高效为标准的人才队伍建设。
其次，从业人员本身要积极转型，培养自身持续价值创造的能力。
ＲＰＡ机器人是在既定的流程和规则下，自动化执行重复性工作。
因此，财务人员要加强对内部交易财务处理的流程及标准的理解力，建立自动化工作思路，不断提高业务处理过程中统一、标准规则的拟定能力，建立起工作中的“规则库”，做好对业务的支撑。
RPA的敏捷开发模式
敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。
在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。
换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。
敏捷开发是针对传统的瀑布开发模式的弊端而产生的一种新的开发模式，目标是提高开发效率和响应能力。
针对RPA机器人的应用场景，本文采用了敏捷开发模式，实现RPA机器人快速和高质量的开发。
特别是用户需求不定、变化较大的情况下，以用户需求为导向和驱动，在满足用户基本需求的基础上，细分软件架构层次，划分功能模块，采用更加灵活的软件架构，快速实现用户的个性化需求。
首先构建基本功能模块平台，实现RPA机器人的基本功能，这是RPA机器人个性化定制的基础。
同时，开发了基本功能平台的接口模块，作为个性化机器人与基本功能平台的桥梁。
在此基础上，根据用户的不同需求，开发拓展功能。
这样在用户需求变化的情况下，软件开发人员只要对拓展模块进行编程，就能满足多种用户的个性化需求，极大减少了软件开发工作量，使个性化RPA机器人的快速开发成为可能。
同时，在RPA机器人的实现方法下，用户可通过自动化流程的用户自定义，以及文本元数据的个性化定制等扩展功能，在没有软件开发人员的参与下，快速构建自己的RPA机器人。
RPA机器人软件架构如下图所示。
软件架构分为基本功能层、拓展功能层和业务层。
其中，基本功能层包括用户元数据及操作活动采集解析，流程自动化模型自动生成，图像元数据匹配识别及键盘鼠标模拟操作功能等模块，共同构建为基本功能平台。
同时基本功能平台构建了模块接口，供拓展功能层进行系统功能的调用。
软件开发人员针对用户的个性化需求，在拓展功能层进行软件模块的开发，实现如自动化流程的用户自定义，文本元数据的个性化定制和文本元数据与Excel交互等扩展功能。
业务层即为生成的个性化RPA机器人，进行不同种类的业务操作。
1.基本功能层
用户元数据及操作活动采集解析模块，通过人机交互模式，选取预定义的鼠标或键盘动作，分类手动拾取关键图像元数据，以及来自用户的自定义文本元数据，并对其进行解析，转换为系统可识别的数据信息。
流程自动化模型自动生成模块根据解析后的用户元数据，以及鼠标键盘动作，自动生成流程自动化模型，其表现形式为可编译的项目工程。
图像元数据匹配识别模块利用计算机视觉技术，模拟用户的视觉感知，将关键图像元数据与计算机屏幕快照进行图像块的匹配与识别，标定关键图像元数据在屏幕图像上的坐标点。
键盘鼠标模拟操作功能模块则通过计算机系统级API的调用，模拟用户手工的键盘鼠标操作。
2.拓展功能层
拓展功能层通过使用基本功能平台的接口模块，进一步实现自动的数据交互和RPA流程的自定义等拓展功能。
可以看出，RPA机器人的构建，以用户需求为导向，自顶向下进行。
在RPA机器人定制过程中，首先用户提出需求，如果拓展功能层能够满足用户需求，则在现有的功能模块工作下，通过对基本功能平台的调用，生成个性化机器人。
如果拓展功能模块不能满足用户需求，则软件开发人员针对拓展功能层，进行软件开发，构建新的拓展模块。
这极大增强了RPA机器人开发的灵活性和时效性，同时满足了用户的多种需求。
RPA项目的部署问题
（1）数据安全性问题
对于应用RPA的企业来说，安全必定是最大的问题。
这包括两个层面的安全，第一层是企业或组织操作的安全。
一家企业如何
升级会员 