UiBot RPA广泛应用于财务税务、人力资源、金融业、制造业、信息技术、运营销售等重复劳动率高的行业。RPA机器人执行效率远高于人工操作,出错率极低,可7*24小时不间断运行。但RPA的实施过程并非如我们所想的那样,总是一帆风顺。有的企业很顺利的就实施了RPA并获得了收益。然而,也有一些企业从一开始就碰到了障碍。
以下5个常见的原因或许可以解释这一问题。
部署RPA前,首先要评估现有流程的整体状况,找出最适合实施自动化的流程。这类流程通常标准化程度很高,便于RPA的实施。
某公司有10多名跟单员,当一个订单生成时,系统上的流程是基本一致的,但是每位跟单员有一套自己的台账方式(即个人的小窍门)。此外,一些流程表面上有统一标准,但是由于业务流程的演变,业务逻辑变得非常庞大,很少有人能够梳理清楚这些流程之间的逻辑关系,只能依靠经验来判断。类似这样的状况,将无法实现RPA自动化。
某客户提出过一个高频交易的需求,要求再1秒内完成“从投资决策引擎里把交易指令在交易系统中执行”这一操作。由于是前端操作,受制于电脑与交易系统的限制,以及RPA本身操作之间必然的停顿,所以RPA无论如何都无法实现这种性能要求。
类似的需求还包括,客户要求抓取一个交易平台的数据,然后存下来。但是该平台采用了一些反机器人的技术,导致无法识别、得到数据,因此RPA自动化也无从下手。与此类似的情况,如一些涉及人工点击按钮的操作,也无法利用RPA完成。
RPA的部署对于环境的要求比一般的程序都要高,因为RPA经常要应对一些外部系统,许多异常情况不好控制。
或许是因为硬件设备配置不一,导致运行时超时的阈值不一;也可能是因为运行环境的操作系统、浏览器等版本或配置不一,导致控件抓取出问题;也可能是因为一些机器上装了非标准的软件,导致有一些干扰项如弹框等造成流程异常。同时这些问题的排查必须得在现场复现问题才能解决,造成运维难度大,成本非常高。后续的推进会变得很慎重。
某公司企业财务部门的痛点是,大量重复的工作通常会交给两类人来处理,一种是实习生,一种是年纪较大的员工。考虑到财务人员个体间计算机技能差异比较明显;以及岗位的设置情况(一般是专人专岗)。很多员工会对RPA的应用存有担忧,担心机器人会
“抢人的饭碗”。结果就是很难推进。
某金融类公司,刚成立不久,在了解了RPA是什么后,较为认同其技术理念,于是开始寻找合适的应用场景。但当实施人员将最典型的业务场景案例拿去跟公司业务人员交流时,客户反应则是,要么现有系统较新,很多别人有的痛点在系统层面已经解决;要么是业务量太小,现在的人手足够支持业务。
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