导读: 本文是阿里云 RPA(机器人流程自动化)干货系列之二, 主要介绍了 RPA 的发展齐纳经和主要使用场景有哪些, 目前国内外主流的 RPA 厂商以及 RPA 的未来在哪.
一, RPA 的发展前景
根据 Gartner 的最新研究, 2018 年全球机器人流程自动化 (RPA) 软件的开支预计将达到 6.8 亿美元, 同比增长 57%, 到 2022 年支出达到 24 亿美元.
Gartner 副总裁 CathyTornbohm 表示:"最终用户组织把 RPA 技术作为手动任务自动化的一种快速简便的方法. 一些员工将继续执行那些要求他们手动剪切, 粘贴和更改数据的日常任务. 但是当 RPA 工具执行这些操作时, 误差率会降低, 数据质量会提高."
如今, RPA 最主要的应用领域包括电商, 财务 / 税务, 银行, 制造业, 新零售, 保险, 物流, 政府, 公安等各行各业. Tornbohm 表示:"通常, 这些组织很难将财务和 HR 系统等不同元素结合在一起, 他们正在转向采用 RPA 解决方案, 实现现有的手动任务或流程的自动化, 或者传统系统功能的自动化."
RPA 工具结合使用多种用户界面交互描述技术, 模仿人类工作者完成任务所去采取的 "手动" 路径. 目前试产各种有广泛的解决方案, 有很多工具可以在单个台式机或企业服务器上运行.
Gartner 估计, 到 2018 年年底 60%收入超过 10 亿美元的企业组织将部署 RPA 工具. 到 2022 年底, 85%的大型和超大型组织将部署某种形式的 RPA.Tornbohm 表示:"到 2019 年, 随着采用率的提高, 以及企业组织系统通过该技术实现更好的业务成果, 例如降低成本, 提高准确性, 提高合规性, RPA 的平均价格会下降 10%至 15%."
二, RPA 的应用领域有哪些?
目前的国内外 RPA 技术的应用已经日趋成熟, 该技术的应用可让企业员工通过开发 RPA 机器人应用来捕获现有应用程序处理交易, 操纵数据, 与其他信息系统进行通信等, 任何采用大规模人力执行的大量重复性工作, 现在都可以由 RPA 机器人代劳, 节省人力, 金钱和时间. 正如工业机器人是由创造更高的生产率和质量来提高和改造制造业, RPA 机器人正在彻底改变我们对管理业务流程的认知, 包括业务流程, 工作流程, 远程基础架构和后台的工作方式, 显著改善工作的精确度和周期时间, 并提高在企业事务处理上的生产效率.
RPA 的应用场景需要符合两大要点: 大量重复(让 RPA 有必要), 规则明确(让 RPA 有可能). 在此基础上, RPA 软件机器人可以应用于任何行业和业务场景, 例如:
应用于财务领域, RPA = 财务机器人, 用来实现财务处理自动化;
应用于税务领域, RPA = 税务机器人, 用来实现税务处理自动化;
应用于政府部门, RPA = 政务机器人, 用来实现政务处理自动化;
应用于保险领域, RPA = 保险机器人, 用来实现保险业务自动化;
应用于医疗领域, RPA = 医疗机器人, 用来实现医院业务自动化;
应用于银行领域, RPA = 银行机器人, 用来实现银行业务自动化;
应用于物流领域, RPA = 物流机器人, 用来实现物流业务自动化;
应用于供应链, RPA = 供应链机器人, 用来实现供应链管理自动化;
应用于销售链, RPA = 销售链机器人, 用来实现销售链管理自动化;
应用于 HR,RPA=HR 机器人, 用来实现企业人力资源管理自动化;
应用于 IT,RPA=IT 机器人, 用来实现企业 IT 工作自动化;
等等
三, 国内外主流 RPA 厂商
1)Blue prism
Blue Prism(简称 BP)是 RPA 领域的先行者, 机器人流程自动化 (RPA) 这个术语就是由 Blue Prism 率先提出的. 公司成立于 2001 年, 是一家英国跨国软件公司, Blue Prism 已经得到美国 IT 研究和咨询公司 Gartner 的认可, 他们已经在全球拥有超过 200 个客户, 并与 NHS, 埃森哲, Hexaware,Hewlett Packard Enterprise,Capgemini,IBM 等大型巨头合作. 目前 Blue Prism 产品已经更新到 V6 版本, 正在和最新的人工智能产品进行不断整合和吸收.
2)Uipath
UiPath 是一家成立于 2005 年的全球软件公司, 致力于开发机器人流程自动化 (RPA) 平台, 是 RPA 领域的独角兽, 他们与 SAP, 安永(EY),J.P.Morgan, 德勤(Deloitte), 埃森哲(Accenture), 凯捷(Capgemini),BBC 等公司已有合作关系. 以下是 UiPath 提供的 3 个机器人过程自动化产品:
- UiPath Studio
- UiPath Robots
- UiPath Orchestrator
3)Automation Anywhere
Automation Anywhere(简称 AA)是目前很强大, 用户范围最大的 RPA 供应商, 提供强大的, 用户友好的 RPA 工具去处理复杂的任务. 他们与 EMC2, 毕马威(KPMG), 德勤(Deloitte), 埃森哲(Accenture), 简柏特(Genpact), 印孚瑟斯(Infosys) 等公司合作. 2017 年 7 月 IBM 和 Automation Anywhere 宣布合作, 助力企业简化运营, 将交付 IBM RPA 和 BPM.
4)NICE
NICE 是 RPA 业内领先的解决方案提供商, 也有一些成功的案例. 在 NICE 的官网上, 有很多的白皮书及高质量的与 RPA 相关的博客, 可以通过这些电子资料, 了解更多干预机器人流程自动化相关的业务和案例.
5)WorkFusion
WorkFusion 是一家致力于开发人工智能软件产品来改造工作的软件公司. 公司总部位于纽约华尔街, 在印度, 美国和欧洲设有分支机构. 主要的业务就是机器人流程自动化, 人工智能和认知自动化.
6)艺赛旗
成立于 2011 年, 总部位于上海, 是一家做机器人流程自动化 iS-RPA( i-Search Robotic Process Automation)产品, UEBA(User and Entity Behavior Analytics)和双录系统解决方案 (CSM:Counter Service Monitor) 的软件厂商, 为客户提供企业内部数据跨平台整合, 云安全管理, 大数据安全分析, 用户行为收集分析, 应用操作录屏审计, 客服行为可视化质检, 银行柜面交易监控及分析.
7)阿里云 RPA
2011 年诞生于阿里巴巴集团淘宝平台, 普遍赋能集团内部, 如天猫, 淘宝, 飞猪, 集团财务, 菜鸟, 蚂蚁金服等, 曾经获得淘宝年度创新奖和集团特殊贡献奖. 2016 年正式上线后, 已为电商, 金融, 制造, 政务等多个领域输出行业解决方案, 平均提高效能 500%. 目前阿里云 RPA 发布了 3.0 版本, 采用 python 开发引擎, 拥有强大的控件录制功能, 丰富的 SDK 能力以及更私密的数据安全措施, 并且在与 Office 相关的控件上有自己独特的优势.
四, RPA 的未来
都说 "未来已来",RPA 作为一种软件机器人, 既然是 "人", 那么就应该有眼睛, 耳朵, 嘴巴, 有手, 有脑袋, 利用人工智能领域目前相对成熟的技术, RPA 机器人就具有了类似于人的这些功能:
眼睛, 利用 OCR, 图像识别, 语义识别等技术, RPA 机器人可以 "阅读" 打印和手写的文字, 实现例如发票识别, 身份证识别, 银行卡识别等功能, 在过去两年我的团队已经开发了利用 Google OCR 和微软认知服务实现图像识别和文字识别功能.
耳朵, 利用语音识别技术, RPA 机器人可以 "听懂" 人类对话, 结合语义识别技术就可以实现例如会议记录(文字), 实时翻译等功能, 目前我的团队已经开发了利用微软认知服务实现语音识别和实时翻译的功能.
嘴巴, 利用语音合成技术, RPA 机器人可以 "说话", 结合语音识别和语义识别技术就可以实现例如职能导游, 智能导购, 智能 Help Desk 服务等功能; 在 2017 年我的团队开发了一款 Office 机器人, 具有声音提醒功能;
手脚, 利用机器手臂, 自动驾驶等技术, RPA 机器人可以 "行动", 结合机器学习等技术就可以实现例如无人驾驶, 无人物流, 无人工厂等; 同上, 在 2017 年我的团队开发了一款 Office 机器人, 具有在桌面上移动, 转动头部和手臂的功能;
脑袋, 利用统计分析, 机器学习等人工智能技术, RPA 机器人就真正具有了智能可以像人一样 "思考, 学习和决策".
目前这些单项的技术已经相对成熟了, RPA 可以将这些散落的珍珠串成美丽的项链, 以客户可以承受的价格戴在企业的脖子上, 使其以更加优雅的姿态参与到日益严酷的市场竞争中去, 占据先机, 成就未来.
在 Gartner 公布的 2018 年人工智能技术成熟度曲线中, RPA 工具目前位于膨胀期望的峰值, 企业组织寻求利用 RPA 削减成本, 连接传统应用, 以及实现高投资回报率. 但是, 实现强大投资回报率的潜力完全取决于 RPA 是否符合个别组织的需求."在短期内, 我们预计会有越来越多的 RPA 厂商以及软件厂商越来越感兴趣, 其中包括希望从这些功能中获得收益的软件测试厂商和业务流程管理厂商."
此外, 另一个市场趋势正在出现: 将人工智能功能集成到产品套件中, 这是因为 RPA 提供商添加或集成了机器学习和 AI 技术, 以提供更多类型的自动化.
来源: https://yq.aliyun.com/articles/693253