RPA在中国的成长之痛

100人参与 |分类: 领域快讯|时间: 2019年11月13日

  尽管市面上的金融RPA产品已有不少,但在鲍捷看来,其实金融领域的rpa现在还是刚刚起步。

  鲍捷直言,RPA的国内发展环境先天积淀不足,数据积累问题首当其冲。

  “必须要先解决数据结构化,后面的流程自动化才能跑起来。”他解释称,哪怕只是一个CRM系统与营销系统的对接,表面看似没有数据结构化的任务,但在CRM内部其实已经进行过结构化的处理。

  国内RPA成长的第二痛,是大规模的结构化。“这是整个实施过程中成本最高的一环。”鲍捷说。

  在他看来,流程自动化的大规模实现,很依赖于业务知识的沉淀——可是,最熟悉业务的是传统业务员,最先被RPA取代的也会是这批业务员,如何给他们以改造业务流程的动力?这是第一重拦路虎。

  其次,RPA对企业流程的改造也属于业务创新,谁愿意承担因此而来的风险?

  鲍捷还强调,RPA的推进需要执行者拥有结构化思维,这种能力往往是所谓的知识工程师才具备,但实际上很多咨询公司在为客户分析问题、提供精细化理解的时候,同样是结构化思维的体现;因此,技术公司在输出方案的同时,也需要替用户完成这一部分的思考,比用户更理解业务。

  要理解这些难点的所在,结合文因互联的RPA项目底层架构来看,或许会清晰得多。他们将目光放在AI+RPA结合的部分:

RPA机器人

  第一步,运用 Ai 的能力,尤其是自然语言处理和知识图谱技术,可以构建底层知识库,处理非结构化数据;

  第二步,结合业务场景,将业务规则沉淀下来,构建模型;

  第三步,将数据和模型结合,运用到具体场景中,完成流程自动化。

  鲍捷也进一步点明,RPA业务其实更像咨询业务,RPA公司也可以看作是具有自动化落地能力的咨询公司。

  流程自动化的大规模推进,不只考验技术服务商对业务的解构重组能力,也要求解决方案具备一定的可复制性。这需要rpa公司聚焦到一个行业,聚焦到行业里通用的问题,例如金融领域里的财务表复核等。

  鲍捷向雷锋网AI金融评论强调,具有可复制性的方案才更容易实现产品的相对标准化,从而实现规模效应——技术服务商能否做到规模效应,也是RPA行业准入门槛之一。

  尽管业界一直都有着“RPA准入门槛不高”的观点,但鲍捷认为,要想做到专业级质量并不容易。“单是在不同的Windows版本之间完成一个自动截屏、录屏的任务,让这个方案适用于所有客户,这就已经没那么容易搞定了。这个技术门槛反而没有我们想象中那么低。”

  另外,最新的RPA系统往往需要加入AI的能力。鲍捷称,目前图像处理技术相对成熟,但文本分析方面发展时间较短,AI能力上的差距也意味着今后的RPA行业将会有更高的准入标准。


来源:[jane小姐](微信/QQ号:1055692322),转载请保留出处和链接!

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