机器人流程自动化(RPA)促进了企业的自动化。但是,并非每个企业都能成功地实现稳定的、规模化的自动化。RPA也带来了一些隐患和陷阱。本报告帮助应用程序开发和交付(AD&D)专业人员确定RPA的重要考量因素,并提出10条成功的“黄金法则”。

随着RPA的兴起,企业奋力扩展自动化规模

机器人流程自动化始于一个明确的商业诉求:用软件机器人以模拟人工的方式来完成可重复的、可预测的任务,并降低成本。在过去的五年中,RPA软件不断改进,通过嵌入式文本分析以及与机器学习和会话智能的结合,变得更加智能、更具弹性。最重要的是,RPA已成为智能自动化(AI)的基础。RPA前景光明;然而:

  • 规模限制仍然是其致命痛点。全球所一半以上的RPA项目中应用的机器人不到10个。此外,Forrester的研究表明,只有不到19%的RPA装置处于成熟阶段。不完善的自动化计划、供应商的参差不齐、不完整的治理模型、以及试图自动化过于复杂的任务,使项目进展停滞不前。企业想要扩展RPA计划必须克服流程、治理和文化障碍(见图1)。
  • 企业计划缺乏实现ROI(投资回报率)目标所需的动力。对RPA的投资包括新的卓越中心(CoE)或自动化突击队人员、基础设施和软件许可证。至少有25%的公司难以实现其ROI目标。对这些公司来说,规模化意味着需要挖掘和自动化更多的任务。
  • “只有我们真正有动力在公司建立自动化,我们才能实现ROI你需要达到一个临界点,一系列的自动化才会发生。首先将流程标准化,然后将你面前的工作自动化。”(一位在中型银行工作的自动化中心项目经理表述道)
  • 挖掘足够多的任务来实现自动化是规模化最大的问题。“五项规则”的任务是有大量的简单的、重复性的任务能够足以证明构建机器人的成本是合理的。而这类任务越来越难找到了。许多寻找自动化任务的企业最终发现,即使结果相同,流程的变化也很多。目前的RPA无法很好地处理这些变化。

    遵循RPA成功的十大黄金法则

    随着成本降低和保持业务弹性成为技术路线图上的主要目标,自动化将在新冠疫情后的世界中扮演更加重要的角色。RPA将成为智能自动化道路上的第一站。技术和业务负责人将要求从数字化工作者的投资中获得明确、直接的收益。请遵循Forrester的10大黄金法则来重置您的RPA计划。

    规则1:将RPA工作与更广泛的数字化转型目标保持一致

    RPA已从商业角度的注重成本降低发展为更广泛的自动化任务。总部位于美国的人寿保险提供商Unum集团使用RPA机器人来减少客户服务代表工作流程中的人工交接,使他们一半以上必须执行的工作实现了自动化。证券和信用评级机构CRISIL将RPA与AI技术(例如自然语言处理(NLP))相结合,可以自动形成报告并对证券进行评级。这些公司改善了客户体验(CX)和业务流程,这比简单地降低成本更为深刻。

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