机器人流程自动化(RPA)在中国的独特发展路径
2020-06-28 12:32来源:未知作者:十柒 阅读量:
机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA),是一种预先设定的程序,它通过模拟并且增强人与计算机的交互过程,将基于规则的常规操作自动化,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。
中国第一本机器人流程自动化应用指南《新智能·新效率,智慧中国机器人流程自动化(RPA)应用指南》将在12月正式发布。11月19日,来也科技就指南意见征集,主办以“构建智能互联的数字化转型体系”为主题的专家研讨会。研讨会上,由来也科技联合创始人兼CTO胡一川主持,来也科技联席CEO兼总裁李玮、拉卡拉CFO周钢、德勤数字化服务合伙人叶建锋等对RPA在财务领域的应用展开讨论。
来也科技联合创始人兼CTO胡一川
部分讨论内容摘要如下:
拉卡拉CFO周钢:财务转型是企业数字化转型的第一步
财务共享中心是必要的,财务管控会提高决策效率。共享中心的自动化,主要集中在简单并且大量重复的工作。财务工作里面还有比较复杂的会计处理,这个实际上短期是智能机器人替代不了的,还需要更高级的人员进行判断。
拉卡拉CFO周钢
胡一川:请您简单介绍一下拉卡拉自身财务的数字化转型
周钢: 本身我们拉卡拉提供支付服务。从公司开始运营的时候,业务端就不断的进行数字化。现在每天的交易额是100多亿,一年接近4万亿的交易量处理,大量的数据肯定要依靠系统化流程来操作。实际上从09年开始就建立了一套内部管理体系,财务最开始进行数字化转型。拉卡拉是在十多年前就开始了数字化的建设,到今天企业内部的数字化基础是非常牢固的。
胡一川:今天很多企业尤其大型企业都会有财务共享中心,在您看来,我们今天讲到自动化智能化,会如何影响到财务共享中心的建设?
周钢:首先财务共享中心是必要的,财务管控会提高决策效率。共享中心这块的自动化,主要集中在简单并且大量重复的工作。财务工作里面还有比较复杂的会计处理,这个实际上短期是智能机器人替代不了的,还需要更高级的人员进行判断。
企业里面两个数据层面,一个经营数据,一个财务数据,数据分析工作需要把经营数据和财务数据结合起来进行。这个工作进行分析的时候,更重要的是顶层结构设计,也就是从哪个视角去看公司的商业模式,以及所处的产业链是谁,横向竞争对手是谁,细分领域你排在靠前靠后,真正核心竞争力价值点在哪儿?这些都是导致你最终的经营数据和财务数据背后真正的原因。把这个看出来之后,对这个产业才能看得更透一些,这些工作顶层设计,包括你怎么看待你的业务,包括你的数据从哪个维度提升你的效率,这个还需要经验丰富的、具有远见卓识的人来做。
德勤数字化服务合伙人叶建锋:相比国外,RPA在中国市场接受度慢,但是行动快
国内,目前更多的是采用快速见效,自下而上驱动的方式。虽然接受度较慢,但其实看到的具体行动比国外快。中国本土RPA企业至少有三个优势。第一,安全性具有天然优势;同时,RPA实施当中的支持服务具备本地优势;再有就是价格优势。
德勤数字化服务合伙人叶建锋
胡一川:叶总,德勤作为最早把RPA从国外带入中国的机构,请您给我们讲讲,中国市场和企业对RPA的需求,跟海外有什么不同?
叶建锋:一是对自动化的接受度。我们现在人口红利在慢慢的减少,国外早就没有了,他们对自动化的接受度还是比国内快。从我现在接触到的客户群来看,我可能跟一个国内企业谈,需要谈一两个月,他们需要了解不同的案例,才会做决定。国外,只要证明这个是可行的,就OK了,一两个星期就开始做了,接受度快很多。 第二个差别是推进策略。国外发达国家对自动化程度看得很重要,像日本,工业自动化做得很快,他们把自动化看得很重,提到自动化这个话题,往往会自上而下去推动,同步考虑组织架构和业务流程优化,包括刚刚提到的卓越中心建设,我理解为这是自上而下驱动的方式。
国内,目前更多的是采用快速见效,自下而上驱动的方式。虽然接受度较慢,但其实看到的具体行动比国外快。RPA这两年,很多客户是国内先选择几个流程试点上线,有成效后和国外总部汇报,整个全局去推。所以这看起来有点矛盾,国外概念是快的,动作是慢的,国内概念接受慢,行动是快的。
胡一川:德勤做RPA咨询和实施过程中,AI在里面扮演什么样的角色,未来对RPA+AI有什么期待?
叶建锋: RPA与AI之间是相辅相成的关系,RPA从技术含量来说没有AI高,但它最重要的一点,是起到了连接器的作用。通过RPA,可以把不同的技术,包括AI技术连接起来,形成一个个能实际应用的场景。AI和RPA,就像人的大脑和中枢神经,AI就是大脑,RPA就是人的中枢神经,中枢神经没有大脑聪明,但是没有中枢神经你大脑指挥不了你的四肢,RPA就是起到这样的一个连接作用。
未来想让RPA应用更广泛,AI能力的提升是必要要求和趋势,德勤已经在为RPA向R&CA(Robotic&Cognitive Automation)进行准备。比如我们做智能自动审单的时候,最关键一步是审查单据的合规性,前提是要解决单据识别的问题,这会涉及到一些文本识别,机器学习等AI技术,通过不断的训练,识别什么场景是正确的,什么场景是有问题的。
胡一川:本土的RPA企业,今天在服务中国市场的时候,您觉得有哪些优势,或者有什么建议和意见?
叶建锋:RPA本土企业主要有三个方面的优势。第一是软件使用的安全性。大家知道现在中美贸易摩擦的背景下,软件采购商中很多政府部门,央企等,他们会担心外购软件是否存在使用安全的问题,这个本土企业有天然优势。第二是我们给企业服务当中碰到过的问题,即RPA实施当中的支持服务,包括技术支持以及上线后的运维支持。本土企业有本地研发团队,提供技术和运维支持更方便,国外软件的研发团队在国外,出了问题在支持跟进上会有所不足,很大程度需要依赖于实施商去解决,其实有时候还是需要平台商提供一些技术能力。这方面,在目前来说,本土企业占有优势。第三是价格优势,本土企业相对来说,不管人力成本,研发成本,都比国外的低不少。作为RPA的实施商,我建议本土的RPA企业,在充分发挥这些优势的同时,做好软件的研发,不断提高RPA产品的质量和能力,一定会有很大的发展空间。
胡一川:什么是让RPA成功落地中国最重要的因素?
叶建锋:这既是RPA项目的成功因素,也是RPA项目的难点。首先还是一个观念问题。RPA项目作为一个变革项目,不仅仅只是IT实施项目,再小的RPA项目,也会涉及到人,涉及到岗位职责流程的变化,会影响到组织架构,岗位职责,业务流程等等,尤其业务流程的标准化。我们需要把RPA项目上升到一定的高度,作为数字化转型的项目,需要CEO、CFO等这样的管理层带动牵头,实施效果才会比较好。第二个比较重要的因素是关于RPA治理。RPA上线跟其他软件不一样,其他软件如果没有漏洞就可以正常跑,但RPA不是说自己没有漏洞就没问题了,周边的系统和流程以及数据的漏洞或者变化,都会影响RPA,需要有RPA的管理者,持续的管理好RPA,让RPA7*24不间断的正常工作,这样RPA的效能才能最大化发挥出来。第三是IT跟业务配合的问题。一个企业做自动化,哪些要RPA去做,哪些需要先优化系统,这个需要提前规划好。在规划好的前提下,RPA才能发挥它应有的作用。
来也科技联席CEO兼总裁李玮:不开放就不会知道用户的痛苦在哪里,也不知道痛苦的用户在哪里
UiBot开发工具已有超百万次下载,十六万注册用户,其中三万用户登记了自己的企业信息。这些数据印证了我们开放策略的正确性。如果要总结UiBot三个特点:安全、稳定和强大。
来也科技联席CEO兼总裁李玮
胡一川:我们知道UiBot非常强调开发者生态,已经有16万注册用户,您能介绍一下为什么建设这样的开发者生态吗?
李玮: RPA行业刚起步的时候我认为开发者是非常重要的。RPA从商业来说是从上至下的,需要公司CEO、CFO立项购买才能使用,但从本源来说是从下至上,每个人都有RPA的需求,都有开发一个解决自己问题机器人的需求。UiBot上线第一天,我们就把开发工具提供给用户免费使用。我们希望通过社区力量服务开发者,也帮助我们打磨产品。今天,UiBot开发工具已有超百万次下载,十六万注册用户,其中三万用户登记了自己的企业信息。这些数据印证了我们开放策略的正确性,不开放就不会知道用户的痛苦在哪里,也不知道痛苦的用户在哪里。
胡一川:聚焦到财税领域,UiBot的特点和优势在什么地方?
李玮:刚才叶总提了几个国产RPA的优势,包括安全性,稳定的技术支持,我认为这些都是来也科技UiBot的特点。首先从安全性来讲,来也科技UiBot已经拓展了很多政府央企的业务,甚至电网也是我们的客户。我们先做对安全性要求最高的客户,在他们的环境部署我们的软件,证明我们一直强调的安全性。第二点是稳定。我们有超过一百万用户下载,QQ群里面超过六千位开发者,这些用户不断告诉我们,软件有什么bug,好用在哪里。一个好的软件一定是被大量用户使用之后才变得越来越稳定的。
第三个特点是强大,UiBot有300多个基本命令组件,未来还会有超过超过100个AI相关的组件,可以满足各种各样的场景,满足各种各样用户的需求。
在本次讨论结束后,在来也科技市场合伙人黄慧的主持下,中科院微电子研究院研究员,中国科学院大学博士生导师陈曙东,原人社部信息中心副主任戴瑞敏就《人工智能时代,企业数字化转型所需的人才培养》话题展开讨论。
为了储备专业技术人才,来也科技正在积极推进由企业客户需求出发,继而面向全社会的RPA工程师、AI训练师等新岗位的培训合作, 推动职业技术教育的发展。
原人社部信息中心副主任戴瑞敏表示,自己在人事和人社系统做了30余年的信息化工作,今天看到如此先进的技术,如此优秀的后生,非常感动。她建议来也科技要把人才培养的工作,在实践中标准化,并不断完善标准。
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