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rpa

RPA是什么?
RPA是什么?
提示:

RPA是什么?

其实,RPA是Robotic process automation 的简称,意思是机器人流程自动化,我个人感觉它属于一种新兴的数字化工具。 可能很多朋友都听说过数字化、智能化此类表述,并不知道RPA到底是什么。目前,很多企业在数字化转型进程中,都会选择RPA助力,各方面的表现还蛮不错的。 RPA以自动化软件作为虚拟劳动力,依据预先设定的程序与现有系统进行交互并完成预期的任务。通过捕捉并模拟我们日常的键盘、鼠标操作等人机交互行为,RPA机器人可以完成识别、触发、通信、计算、文本生成等任务,自动执行大量高重复性、标准化的业务流程。所以,有些人说RPA机器人就像一个虚拟员工。 来也科技RPA可以帮助企业完成重复度高、规则性强的繁杂工作,减轻工作人员工作压力,让他们有时间和精力去完成更多有意义的工作。而且,来也科技RPA还可以跨系统处理业务,打破系统间数据孤岛、信息壁垒,简化工作流程,提升工作效率。 很多企业愿意选择RPA,其实看中的是它具有灵活配置和非侵入性这两个特点。其中,灵活配置指的是通过这项技术,可以贴近企业自身的业务,且它支持开箱即用,部署的周期更短,更符合企业发展的需求;而非侵入性主要是指这项技术在部署的时候,是不会影响企业现有的系统,它甚至可以协同多个系统,去打破企业存在的数据孤岛这种问题。 RPA通过模拟人工手动操作键鼠,自动处理规则清晰、批量化的高频业务。它适用于企业内具有明确业务规则、结构化输入和输出的操作流程,例如读取邮件、对账汇总、检查文件、生成文件和报告等枯燥、重复、标准化的工作,都可以让RPA机器人代为完成。 RPA能够轻松集成在任何系统上,跨系统处理数据。不仅简化了操作流程,提高了数据处理效率和准确度,还可有效避免人为失误,规避业务流程中数据被人为篡改的风险。通过RPA可以减轻员工的工作量,将员工从枯燥、重复的数据搬运中释放出来,让他们专注于更具创造性的工作,成长为复合型人才,更好地利用数据,为企业创造更多价值。

RPA是什么技术?
提示:

RPA是什么技术?

RPA被认为是处理重复性、规则性业务的前沿技术。目前RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级,助力政企提质降本增效,但是在不同的行业场景中,RPA的应用形态往往有所差异,以实在智能RPA数字员工为例,已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型(智能化+自动化)解决方案。大家也可以通过以下文章更好地了解到RPA的真正用处 想知道RPA是干什么的,首先需要对RPA的发展历程有清晰的了解,接下来,我们为大家梳理一下不同阶段的RPA应用的状态。 一、RPA刚出现时: RPA一词出现在2000年。此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同,“取其精华,去其槽粕,推陈出新,革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。 它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合,其中应用最多的还是OCR技术,这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取,而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能,建立流程管理工作流,并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛,无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程,也是RPA的价值所在。 但是这个阶段的RPA在落地过程中难以被市场所接受,好比如数字化积累,企业生产力的选择,企业增长桎梏的主要矛盾等等这些因素,还有技术手段无法解决厂家的自动化问题,部分的自动化看起来就像时鸡肋,因为人工成本较低的情况下,往往考虑的是加人数。 二、RPA出现后: 随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务,并且操作容易上手,越来越多的行业大规模投入使用。例如:BPO(Business process outsourcing ,业务流程外包)。 BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成,借助RPA,BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时,RPA也得以在外包领域落地。 接着在2010年后,随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程,RPA这项技术在各行各业实现了快速增长,特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。 RPA的实施大幅降低了人力成本,提高了生产力,同时减少了错误。 三、2020艾瑞报告一叶知秋-《2020中国RPA报告》 近两年,RPA厂商如雨后春笋般大量涌现,如何在竞争中形成自己的优势?实在智能的做法是:凭借先天AI优势,不断提升AI竞争力的同时,深入更多业务场景,赋予用户实现不同非结构化数据业务场景(如发票提取、语音文本转换等)的自动化,打造最准确、最高效、最懂用户的智能自动化产品,即章鱼数字员工。 实在智能在传统“三件套“架构的基础上,独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。其中,在自然语言处理领域,Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法;在计算机视觉领域,Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术,可以输出AI组件,完成大规模复杂场景的智能决策。 文章节选:“在AI技术层面,「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法,可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练,从而达到最符合用户业务需求的数据模型;通常数据训练周期在1——30天左右,训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。简单来说,「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景(如发票提取、语音文本转换等)的自动化,RPA只是一个载体。所以,未来RPA的发展一定是以AI为主,通过AI来打造产品差异化和竞争力……” “由上而下的应用策略,说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用,可有效地通过RPA实现数字化转型;由下而上则说明实际需求是存在的,这两者需求普遍是共同存在的。因此,只有刚需自动化的存在,才会进一步激发RPA市场的发展,并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用,但随着AI技术不断迭代变得越来越智能,将会在更多的业务场景看到RPA的身影。”