工具|从业务、组织、战略三个层面，聊聊RPA在数字化转型中的应用
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从业务、组织、战略三个层面 ， 聊聊RPA在数字化转型中的应用
RPA如何助力组织进行数字化转型?业务、组织与战略皆可参与
RPA不只是业务流程自动化工具 ， 更是组织变革与战略规划的法宝
文/王吉伟
2019年 ， Forrester在其数字化转型报告中 ， 将以RPA为代表的数字化工具视为企业实现数字化转型的必备工具 。
2020年 ， 业内出现一种声音：人工智能和RPA是数字化转型的关键 ， 它们正在加速数字化转型步伐 。
【工具|从业务、组织、战略三个层面，聊聊RPA在数字化转型中的应用】2021年开始 ， “RPA是实现数字化转型的最好工具”“RPA数字化转型的有力抓手”“RPA赋能各行各业数字化转型”之类的说法越来越多 。
在这些观点的背后 ， 是RPA市场自2018年以来的持续两位数增长速度 。 Gartner数据显示 ， 2018年RPA软件收入增长速度为63.1% ， 2019年这一数据高达75.6% ， 2020年这一数据为38.9% 。
同时Gartner预测 ， 到2022年 ， 全球90%的大型组织将以某种形式采用RPA ， 到2024年大型组织现有RPA产品组合的容量将增加两倍 。
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高速增长的RPA软件收入和更多组织采用RPA ， 意味着更多组织正在以某种形式应用RPA助力其数字化转型 ， 也证明了RPA正在成为更受欢迎的数字化转型工具 。
近两年来 ， 我们越来越多地看到RPA助力政务提升了“一网通办”处理效率 ， 顺畅连接前后台业务流程实现数据与业务的双向连通；看到RPA在金融机构的应用覆盖流程自动化与整合、后台自动化、贷款审批、薪资管理等更大范围的业务场景；还看到能源、医疗、旅游、电信、制造等更多行业正在大量应用RPA 。
基于RPA的自动化解决方案 ， 让很多组织的数字化进程更加顺畅 ， 也为更多组织的数字化转型提供了新的思路 。 但仍有很多人搞不懂 ， 一个自动化工具怎么就成了备受欢迎的数字化转型利器了呢?
本文 ， 王吉伟频道就从业务应用、组织应用以及战略应用三个层面 ， 为大家解析RPA在数字化转型的应用 。
从技术层面看RPA的数字化特性
为了让大家理解后文RPA在业务、组织等中的应用 ， 我们先从技术层面聊聊RPA的定位与特性 。 RPA所具备的非侵入、扩展性强、被集成等技术特点 ， 加上其与AI等更多技术的融合 ， 使得其能够被集成到更多的业务系统之中 ， 可以胜任更多的业务场景 。
同时超自动化的流行 ， 也让RPA的数据“连接器”性能发挥的更佳 。 更先进的技术与更多的组件 ， 让RPA的数字化特性尽显 ， 也让融合RPA的业务流程解决方案备受关注 。
尤其是下面几个特性 ， 使得RPA在数字化转型领域发挥更多的效能 。
1、更流行的业务流程自动化工具
单纯从技术层面而言 ， RPA就是一个业务流程自动化工具 。 但融合AI、云计算、流程挖掘等技术的RPA ， 就成了一个功能更全面的业务流程自动化工具集合 。
融合AI等技术 ， 是当前BPM、BPA、低代码、工作流等各类企业管理软件的共同趋势 。 正是各种技术的多元融合 ， 让组织们能够更加简单地实现经营上的各种智能化 。
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作为业务流程自动化工具 ， RPA最大的特点就是低投入、短工期、高回报 ， 只要企业存在简单、重复的业务流程 ， 都可以使用它快速实现业务流程优化 。 甚至用一些RPA的社区版和免费版 ， 就能做很多流程优化的事情 。
尤其是现在的认知型RPA ， 可以完成更多业务场景的业务流程优化 ， 对中小企业非常友好 。 因此 ， RPA也成为了更流行的业务流程自动化工具 。
2、集成与被集成
在广大组织的应用中 ， RPA经常被集成于BPA、BPM或者业务、数据中台中 ， 用于解决业务流程自动化 。 我们也能看到 ， 很多ERP、CRM、低代码厂商 ， 也集成了RPA作为流程自动化解决方案 ， 为企业提供更高效的自动化服务 。
一直以来 ， RPA的大部分应用都是被集成 。 包括现在很多RPA产品 ， 也有被集成的属性 。 但在近些年的发展中 ， 可以明显地感觉到RPA正在集成更多的应用 。 这种集成不是单纯的指融合其他技术 ， 而是RPA正在集成更多的应用 。
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RPA是非常灵活的流程自动化工具 ， 但它也会受到业务流程频繁变动的牵制 ， 进而影响程序运行的健壮性 。 为了让RPA能够运行的更加彻底与稳定 ， 厂商们开始通过集成流程挖掘等工具探寻更多的可优化流程 ， 通过人工智能组件让程序开发更加容易 ， 通过数据管理组件让数据更容易流转 。
RPA正在集成更多的应用与组件 ， 并形成了端到端的全生命周期软件架构 ， 帮助广大组织更好地基于流程自动化实现数字化转型 。 按照现在的发展趋势 ， 未来它也很有可能通过自动化路径去集成BPM、CRM、ERP等企业管理软件 。
3、超自动化架构
超(级)自动化是一种技术合集 ， 由RPA、LCAP、AI、iBPMS(智能业务流程管理)等创新技术组成 。 作为多元化的技术与工具集 ， 它能够帮助用户将流程中更加复杂的非结构化数据业务实现自动化 。
Gartner发布的《2022年十大技术趋势》中 ， 超自动化仍然名列榜首 。 超自动化不仅为政府等机构提供了有效、无缝连接公共服务的机会 ， 同时更专注于跨领域实现端到端业务流程自动化 ， 以大幅度提升组织的工作效率 。
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超自动化是一种技术架构 ， 也是一种自动化方法论 。 在这种方法中 ， 组织能够通过严格的方法快速识别、审查和尽可能多地自动化已批准的业务和IT流程 。
超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用 。
它能够帮助企业进行架构设计和技术创新 ， 从而根据战术和战略目标来扩展自动化 。 超级自动化可为组织提供完整的端到端的自动化解决方案 ， 进一步增强业务流程 。
4、数据“连通器”
RPA之所以被称为“数据搬运工” ， 是因为它能够模仿人类在不同的软件系统之间搬运数据 。 比如把ERP的数据录入到CRM ， 同步到OA ， 然后再导出到Excel 。 理论上 ， RPA可以将无限多种软件的数据进行同步与录入 。
哪怕大型组织有一百种以上的软件 ， 只需相应的业务流程基于规则 ， 就可以通过RPA以“外挂式”实现数据“搬运” 。 因此RPA还有一个江湖诨号：数据“连通器” 。
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模仿人力“搬运”数据 ， 解决了软件互联互通的难题 ， 降低了靠API接口获取数据的技术难度、操作难度以及高额预算 ， 并且能够实现对没有API接口软件的数据搬运 。
这个特点 ， 让RPA成为打通数据壁垒的“高效低廉”型解决方案 ， 同时那些长久搁置的软件系统不用API授权也能得到有效利用 。
王吉伟频道认为 ， 数字化转型的基础是数据的打通与流转 。 只有组织各业务板块的数据流转起来才能沉淀有效数据 ， 才能进一步帮助企业进行各种决策 。 这样 ， RPA作为数据“连通器”就可以在企业经营的各个场景大有用武之地了 。
RPA在数字化转型中的业务应用
在应用逻辑上 ， 但凡是存在冗余、简单、重复、耗费人力的业务流程 ， 都可以通过RPA进行优化 。 不管是简单的业务流程还是复杂的业务流程 ， RPA都能胜任 。 随着AI技术的引入 ， 在非结构化数据的业务场景也能应用RPA ， 同时流程挖掘等技术可以发现更多的流程优化机会 。
此外 ， 随着低代码技术与RPA融合的更加纯粹 ， 也使得PRA的开发难度大幅降低 ， 一线业务人员正在成为RPA机器人的主流开发大军 。 随着更多的业务人员掌握更多的RPA技能 ， 更多大家之前想不到的业务场景逐步实现了流程自动化 。
现在 ， RPA技术已经应用于众多行业及领域 ， 包括金融、保险、零售、旅游、电信、酒店、教育、公用事业、医疗保健、汽车制造等在内的各种行业 ， 包括财务税务管理、制造物料管理、物流管理、信息技术、人力资源、客户服务、供应链等在内的诸多领域均开始采用RPA 。
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业务流程是组织经营的基本构成 ， 业务流程效率的高低直接影响组织的经营 。 数字化转型的成果体现于企业是否实现增效降本 ， 业务流程运行效率则是最直接的体现 。 通过优化业务流程优化驱动数字化转型 ， 是一种自下而上的转型方法 ， 其特点是可以在最短时间内达成可观同时能够量化的效果 。
比如在仍以人力为主的财务部门 ， 原本需要十数人才能完成的工作 ， 在使用RPA之后只需要几个人+RPA就能完成 。 人力成本明显下降 ， 业务效率数倍提升 。 RPA应用于任何业务场景 ， 都能起到立竿见影的效果 。
相对于在业务效能的直观体现 ， 业务流程优化所造就的组织变革 ， 是RPA为组织带来的更大变化 。
业务流程中存在的冗余环节越多 ， 能够替代的人力操作也越多 ， 应用RPA所提升的效率也就越高 。 而业务流程优化得越多 ， 各部门解放的人力资源就越多 ， 继而带来多个部门或者业务单元的精简与合并 。
随着业务流程优化的加深 ， 必然会引起组织的进一步变革 。 这也是业务流程优化 ， 能够自下而上驱动数字化转型的重要原因 。
那么问题就来了 ， 那些释放出来的人力资源 ， 又该何去何从呢？不要急 ， 下文就会讲到 。
RPA为数字化转型带来的组织变革
不喜欢RPA的人 ， 多认为RPA会抢走人们的饭碗 。 有些企业不愿接受RPA ， 一个重要原因也是在于他们认为RPA的应用会带来人员变动 ， 乃至造成一些人失业 。 如果一个企业应用RPA之后不能妥善处理人力资源而导致其下岗 ， 只能说明这个企业没能更好的理解与应用RPA 。
新技术的应用 ， 肯定会颠覆一些部门与岗位 ， 蒸汽机的应用与电力的普及早已证明这一点 。 但不要忘了 ， 蒸汽机的正常运转离不开维护人员 ， 电力资源的合理配置更离不开技术娴熟的电力工程师 。
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新技术会在旧体制上关一扇门 ， 同样会在新秩序上开一扇窗 。 RPA技术的应用也是一样 。 虽然RPA让原有岗位甚至部门都消失了 ， 但RPA的实施、维护、审计、考核、培训等都需要人力资源 。
要保证RPA实施后的正常运转 ， 除了厂商们在超自动化、全生命周期等技术、产品与架构等方面的努力 ， 也离不开相应的职能人员对其进行维护 。 同时RPA的大量普及 ， 更离不开一线业务人员的参与 ， 这就需要更多的RPA知识普及与技能培训 。
1、RPA卓越中心变革组织结构
为了让RPA更好地服务企业 ， 现在RPA厂商都在力推RPA卓越中心(RPA CoE) ， 企业们也在大力建设RPA CoE 。
一个成功RPA CoE ， 不仅能在技术上保证RPA的实施 ， 更能深度嵌入RPA运行架构 ， 分析、挖掘与优化业务流程 ， 以自动化优先的原则释放企业劳力资源 ， 保证企业运营更加快速、高效 ， 且错误更少 。
RPA CoE的组织构成包括CoE主管、RPA项目经理、RPA业务分析师、解决方案架构师、RPA开发人员、运营支持人员等多个职能角色 ， 被RPA“优化”掉的部分人员可以调入RPA CoE 。
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随着RPA应用的加深 ， 成立RPA CoE是不可避免的 。 并且在一些应用RPA比较多的大型企业 ， RPA应用都是从RPA CoE开始的 。 RPA CoE不只是保障RPA成功实施的部门 ， 它同时也是一个技术、人力、知识等资源的共享中心 。
这个资源共享中心类似于业务与技术中台 ， 具备一定的灵活机动性 ， 能够承上启下地助力企业以更合理的资源配置去做更多的事情 。
成立RPA CoE的企业以及在原有资源共享中心引入RPA 的企业 ， 其组织架构将会由原本的金字塔结构变逐渐更为分散式结构或者混合型结构 ， 使得企业组织架构向扁平化与去中心化方向发展 ， 运营更加高效 ， 有利于数字化转型的推进 。
2、RPA释放劳动力促进组织转型
RPA作为数字员工 ， 将人力资源从大量简单、重复的工作中解放出来 ， 去从事具有决策性的更有价值的工作 。
所谓决策性工作 ， 并不是很多人认为的管理型工作 ， 而是区别于简单“复制与粘贴”的需要动脑思考的工作 ， 比如某业务流程中需要人工去辨别与分析的工作等 。 RPA与人力员工组合工作 ， RPA做其擅长的重复性工作 ， 人力做需要决策的工作 。 双方各司其职 ， 工作效率大幅提升 。
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这种工作形式对于RPA是有人值守 ， 对于人力则是人机协同 。 人机协同属于人工智能领域 ， 而在强人工智能到来之前 ， 人机协同将是未来组织经营的主要工作模式 。
事实上 ， 当代因为平台经济与人工智能技术的大量应用 ， 人与平台、PC及更多生产设备之间已经多了一个“人机协作”层 。 它将人与设备之间连接的更加紧密 ， 也让生产经营更加高效 。
人机协同减少了大量重复枯燥的工作 ， 提升了员工的愉悦指数 ， 减少了频繁离职带来的组织不稳定性 。 在促进组织数字化转型的同时 ， 也为组织进一步实现数字化与智能化打下更好的基础 。
3、新的企业管理方法论：自动化优先思维
自动化优先思维(automation first mindset)要求组织在设计、改进或转换工作流程时优先寻求自动化解决方案 ， 能够用自动化解决的问题都交给自动化来解决 。 这意味着 ， 将自动化优先作为管理方法的组织 ， 经营中的各业务流程能够实现自动化的都用自动化 ， 以确保业务流程的最优化 。
自动化优先思维让企业能够更快、更有效地发展 ， 帮助企业更好地服务客户 ， 同时提高运营效率 。 它能够把员工从简单重复的工作中解放出来 ， 让员工专注于解决问题及创造价值 。
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自动化优先思维将自动化作为组织运营的基因 ， 使得企业所有项目、业务流程等都以自动化为基础 。 这样做的必然结果就是 ， 企业的每一项业务流程都能实现最佳效率 。 随着AI等技术与RPA融合 ， RPA不仅成为组织实现自动化的切入点 ， 认知型RPA更能为组织带来智能化的发展契机 。
广大组织通过业务驱动 ， 以 RPA为起点逐步完善数字化转型架构 ， 步步为营实现自动化与智能化 ， 进而达到企业数字化转型的最终目标 。
重点在于 ， 自动化优先作为一种管理思维 ， 是可以写入组织的经营战略的 。 如果说业务流程优化给了组织变革的机会 ， 自动化优先思维则可以成为组织文化 。 当组织的管理人员自上而下都具备这种思维后 ， 自动化也就跟着无处不在 ， 数字化转型也就不再是“一把手”必须亲力亲为的事情 。
RPA如何参与数字化转型战略
很多的应用案例证明 ， RPA并不只是自动化工具那么简单 。 它既可以作为业务流程管理的一部分支撑企业数字化转型 ， 也可以成为自动化战略主导企业的数字化转型 。 前提在于 ， 企业制定什么样的数字化转型策略 。
对于业务流程驱动的数字化战略 ， RPA是业务流程优化不可或缺的一部分 。 对于架构驱动的数字化转型战略 ， 超级自动化架构也可以融入其中 。 如果组织的数字化战略更侧重于效率驱动或者以流程自动化切入 ， 则可以直接应用超自动化架构 。
1、RPA与业务流程驱动的数字转型战略
业务流程驱动的数字化转型 ， 简言之就是通过业务需求场景倒逼组织经营中的一系列内部变革 。 其最终目的是以客户为中心 ， 面向客户需求建立更为敏捷的组织 。 对外而言 ， 客户优先接触的是产品与服务的业务流程 。 而组织的数字化转型成果如何 ， 用户体验是最好的检验准绳 。
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想要提升用户体验 ， 首先要做的是精简与优化业务流程 ， 这样从业务流程优化切入引导组织进行一系列的数字化变革 ， 最终实现数字化转型 。 在这个进程中 ， 业务流程优化起到了主导作用 ， 作为不可或缺的流程自动化工具 ， RPA正在受到更多组织的青睐 。
2、RPA与业务技术双轮驱动战略
技术是数字化转型必不可少的手段 ， 企业利用信息技术为数字化转型赋能 。 业务与技术正在不断地融合 ， 企业的成功往往依赖于业务与技术以可信及可控的方式进行有效整合 。 实施新技术、业务全球化以及应对不断更新完善的法律法规和专业准则的合规要求 ， 已经成为企业经营的新常态 。
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因此 ， 业务与技术双轮驱动的数字化转型 ， 也正在助力很多企业回归业务本质 ， 进而为客户和用户创造更多价值 。
业务与技术驱动 ， 实则也是将多样化、复杂化的业务流程通过更先进的技术进行优化 ， 最终实现对外提升客户满意度 ， 对内提升效率和效益 。 显然 ， 在技术与业务两个层面 ， 融合AI等先进技术的认知型RPA是都能胜任的 。
3、超自动化架构支撑的数字化战略
如果组织想进行数字化转型但还没有成型的数字化战略 ， 不妨选择引入超自动化架构 ， 从业务流程自动化开启数字化转型之路 。
包含RPA、AI、低代码、iBPMS等技术在内的超自动化 ， 能够为广大组织提供覆盖全生命周期的端到端自动化解决方案 ， 帮助组织解决没有转型思路以及转型方案实施后短期没有效果的难题 。
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超级自动化不仅提供了基于自动化的数字化转型架构 ， 还能从业务流程优化方面助力组织快速实现增效降本 。 从架构与业务两个维度对组织的数字化进行双重驱动 ， 以保障组织的数字化转型更加高效 。
超级自动化不但能帮助组织提升业务敏捷性、效能以及效率 ， 同时具备更高的IT价值 。 它通过超自动化架构帮助组织优化原有复杂的IT架构 ， 并通过非侵入式的功能降低技术复杂性 ， 快速实现业务敏捷性 。
因此 ， 企业只需搭建超级自动化架构 ， 就能更快速、高效、低成本地实现业务流程自动化 ， 进而通过业务流程优化开启数字化转型征程 。
关于RPA在数字化转型中的应用 ， 这篇文章就写到这里 。 限于篇幅 ， 本文没有放太多的案例 。 后面王吉伟频道会撰写数字化转型与RPA的系列文章 ， 感兴趣的朋友可以继续关注 。 同时大家想了解关于RPA的哪些内容 ， 可以留言与我探讨 。
【王吉伟频道 ， 关注TMT与IoT ， 专注数字化转型、业务流程自动化与RPA 。 】
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