RPA 介绍

Posted 2021-02-17 carlous

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了RPA 介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一术语表

机器人流程自动化（RPA）:在数字系统中模拟和集成人类行为以优化业务流程的软件机器人。RPA自动化捕获数据、运行应用程序、触发响应并与其他系统通信以执行各种任务。

RPA路线图（RPA roadmap）:自动化设计阶段之后的计划，为公司提供满足RPA目标的指导方针。这包括为自动化选择的过程的成本效益分析。

有人值守RPA（Attended RPA）：有人值守RPA包括需要决策和/或用户输入的场景，例如桌面自动化。这些软件机器人在员工的工作站工作，由两种情况触发:用户的命令和实例是机器人需要用户输入才能继续执行任务。访问权限通常仅限于特定部门或工作站中的员工。

无人值守RPA（Unattended RPA）：需要很少或无人为干预的软件机器人，在触发时可进行24/7/365的操作。这些机器人以批处理模式连续完成工作，可实现全天候自动化。这些机器人可以通过不同的接口和平台远程访问，管理员可以从集中式中心实时查看，分析和部署调度，报告，审计，监视和修改功能。

自动化设计（Automation design）：组织中如何实施RPA的计划。作为计划的一部分，公司确定了自动化的最佳候选流程列表，设计可以是短期，也可以是长期。

自动化优先时代（Automation-first era）：一个技术时代，在这个时代，人们认为应该将RPA应用到尽可能多的流程中，以提高生产率，并实现为每个员工配备一个机器人的愿景。

商业智能（Business intelligence）：一种技术、实践和应用程序系统，帮助公司收集、分析和展示与业务操作相关信息。

业务流程管理（BPM）：使用建模、自动化、数据洞察力来优化业务活动、企业目标和员工操作的实践。

认知自动化（Cognitive automation）：自动化是常规RPA的基础，它可以处理半结构化和结构化数据。

计算机视觉（Computer vision）：一种允许自动化软件识别并与来自图像或多维源的信息交互的技术，这些信息可用于人工智能、机器学习和模式识别。

深度学习（Deep learning）：一种基于模式的处理方法，是机器学习的一种。深度学习允许自动化机器人模仿人工任务，如识别屏幕上的图像、识别语言或预测结果。

企业资源规划（ERP）：允许企业通过软件包管理会计、项目管理和采购等操作的系统，使企业能够通过共享信息的单个数据库获得洞察力。如：SAP

企业级RPA（Enterprise RPA）：RPA场景，公司的目标是自动化和优化RPA机器人的执行和推出，而不仅仅是创建它们。这包括一种策略，通过灵活的流程流支持机器人如何与整个组织中的人工团队进行部署。

全职等效员工（FTE）：一名全职员工在一个部门或某个项目上所做的工作量。

热席场景（Hot-seating scenario）：员工没有固定机器，可以自由使用工作空间内任何机器的工作场所。这种情况适用于呼叫中心或其他轮班工作的办公室。

特定行业流程（Industry-specific processes）:特定行业特有的流程，如银行中的欺诈索赔发现、保险中的索赔处理和制造中的物料清单生成。

机器学习（Machine learning）：允许软件机器人和人工智能通过模式识别学习新过程的过程，而不需要针对每个新情况分别精确编程。

自然语言处理（NLP）：作为人工智能的一部分，NLP允许计算机理解、解释和模仿人类语言。

非持久性VDI（Non-persistent VDI）：一种通用的虚拟桌面基础结构，它不保存用户创建的快捷方式或文件设置，而是在用户每次注销时返回到统一的桌面。

光学字符识别（OCR）：在PDF文件、图像和纸质文档中挑选出字母和符号的软件，使用户能够以数字方式编辑文档的内容。

试点计划（Pilot program）：在最初的概念验证阶段之后进行的自动化测试，以查看机器人是否能在更高级、更复杂的条件下按预期执行。

概念验证（POC）：对自动化进行测试，以发现其局限性，并帮助确保机器人按预期工作。

基于角色的访问控制（RBAC）：安全参数限制员工只能访问完成其独特工作所需的信息，防止他们阅读与日常工作无关的文档或敏感材料。

RPA环境（RPA environment）：在一个公司中，通常在一个单独的部门中，自动化的组合过程。

RPA操作模型（RPA operating model）:关于如何设计和推出RPA的计划。这个模型通常包括过程架构师、技术专家/顾问以及持续的维护和支持人员。模型会根据公司和行业的不同而略有变化，以最适合他们的自动化目标。

屏幕抓取（Screen scraping）：使用计算机程序将数据从一个应用程序复制到另一个应用程序。

软件机器人（Software robots）：软件机器人（不是工厂当中的物理机器人）可以使人类员工从重复的、手工的工作和数据输入中解放出来。这些机器人通过图形用户界面或命令行界面与应用程序和系统交互，以执行常规任务。

RPA多租户（RPA Multi-tenancy）：一种体系结构，其中软件应用程序的单个实例可以被多个团队/部门使用。多租户在维护隐私的同时方便了扩展和协作。

虚拟环境（Virtual environment）：由自动化软件和程序创建的系统，这些软件和程序从公司现有的IT设置中管理组织的流程。该环境由公司控制，并为管理员和用户创建一个中央软件集线器。

参考：https://juejin.im/post/5c4aa2aa518825261c1ba90d

二自动化软件分类

技术图片

三哪些业务流程适合应用RPA？

为了最大限度地发挥RPA的影响和价值，企业或组织一定要弄清楚哪些流程适合RPA技术的实施。下面则是一份关于哪些流程更适合应用RPA的指南。

业务特点

最后，即便一个流程不适合部署RPA，我们也不必担心。我们可以将该流程拆分成若干子流程，并在这些子流程中进行RPA的部署，最终也可实现整体流程的优化。

RPA技术的真正用途

RPA技术可以模仿各种基于规则而不需要实时创意或判断的重复流程，在电脑上不间断地执行基于规则的各种工作流程，它不仅比人类更快，还可以减少错误和欺诈的机会。简言之，就是“像人类一样工作”，“把人类进一步从机械劳动中解放出来”，让人类自由地开展更高价值的工作。这是RPA技术的初衷，是RPA技术的真正用途。

基于上述特点，RPA技术目前在财务领域应用比较成熟。财务是一个强规则领域，财务领域内的很多事务流程和报告流程大多是可重复、有规律可循的，因此也最易于实现流程自动化。在财务决策过程中相对标准化、有清晰的规则和可重复的活动，也可以应用RPA技术。

把财务相关的输入- 处理 – 决策 – 输出的流程进行分析、拆解，再用机器人软件模拟人的操作，把原本要在各种软件平台——包括会计软件、ERP软件、报表软件，甚至是CRM软件和税务软件上需要很多人力完成的填写、报送、执行命令、菜单点击、输出报表等动作，交由机器人来完成。这就是RPA技术在财务领域的应用场景。

其他基于规则的结构化的业务流程，也可以应用RPA技术，比如HR领域、保险报销流程等。目前，国内外已经有不少成功应用案例，例如：四大会计师事务所的财税机器人、阿里云RPA等。

（摘录于：https://juejin.im/entry/5c81cd6fe51d453c4b1bbb0f）