RPA机器人,使工作更加人性化!

从本质上讲,采购离不开关系。无论是管理供应商还是管理利益相关者,任何采购组织的成功都在很大程度上依赖于建立人与人之间的关系。尽管如此,许多采购人员没有在与人相关的部分投入足够的时间。许多宝贵时间花费在了例如数据收集,报告,交易活动,紧急情况处理等任务上,阻碍了他们专注于人际关系上,后者本可以产生更多价值和更好结果。这个问题并不是新问题,而采购中的自动化技术,或者更确切的讲是RPA技术,能够不断提升效率,并解决这些问题。因此现在该领域的管理者对这些技术的兴趣越发浓厚。

新兴技术已经开始成为采购领域的一个重要讨论话题,关于人工智能(AI)、区块链或RPA的辩论反复出现在讨论、文章,出版物中。在2019年引起大量炒作的新“热门”技术是机器人过程自动化(RPA)。在跳入RPA的洪流之前,有必要先了解它的完整的图景。对于集成了人工智能的最新RPA技术,通过部署使用RPA,自动完成日常重复且繁杂的任务,可以使得采购工作变得更加人性化!这就是它的美妙图景:机器人使未来更人性化!引入RPA的目标是通过结合人和机器的各自擅长的能力来提高工作效率,而不是取代人。

RPA:

“[RPA],或机器人流程自动化,是一个预先配置的软件,它使用业务规则和预定义的活动编排来完成一个或多个不相关软件系统中的流程,活动,事务和任务组合的自动执行。人可以参与管理其中某些异常结果或服务。” 来源:IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation(其目的是为新兴过程技术提供概念,功能,术语,技术,类型等的标准定义)

RPA的技术定义及其工作原理可以用一个简单的类比来概括:想象一下,您必须反复将数据从一个Excel文件复制到另一个Excel文件以生成月度报告。解决这些繁琐任务的一种方法是创建一个宏,用它完成所有复制/粘贴。除了在工作中可以节省宝贵的时间,还可以降低出错的风险。这基本上是对RPA的简化定义。这是一种自动执行重复和脚本操作的方法,这些操作通常替代原来用户手动执行(而不仅仅是复制/粘贴!)。它是业务流程自动化的一种形式。

RPA的典型好处是:

  • 提高资源利用率,通常用于替换手动任务可以有更多时间去关注核心业务。
  • 通过减少错误,提高数据条目的一致性和合规性。
  • 从系统/ IT角度来看,RPA是打破数据孤岛的重要解决方案。它避免了与更换现有系统或修改应用添加接口相关的成本(投资,变更管理)和风险。RPA解决方案建立于现有基础架构之上,只需模拟用户操作即可从系统“A”获取数据并将其置于系统“B”中。

RPA也有局限性,重要的是要了解它们并权衡是否值得,例如:

  • RPA可以做指定的事而且只做指定的事。如果源或目标系统中有更改,则它将停止正常工作。
  • 它需要通过编程以确保RPA解决方案考虑所有情况。如果没有,它将无法工作,或者更糟糕的是,它会产生更多问题,因为它在执行时严格遵守规定的流程。如果某些东西关闭,同样的错误会持续出现。
  • 出于同样的原因,在实施RPA之前确保流程能够正常运行至关重要。

如果RPA有脑子就好了

现在另一个热点是人工智能。人工智能可能会认为:RPA是一种非常愚蠢的技术。它完全按照它所说的去做,盲目地执行它给出的任何规则。然而,随着其他智能技术的进步,开辟了使RPA更有用而不那么“愚蠢”的新机会,它正在经历一场复兴。人工智能是振兴RPA的新兴技术之一,它也在被炒作。如今,很少见到没有AI组件的RPA,这也导致了RPA和AI之间的很多混淆。

“[AI]是认知自动化、机器学习(ML)、推理、假设生成和分析、自然语言处理和有意算法突变的组合,可以在人类能力之上或之上产生洞察力和分析。”资料来源:IEEE

从本质上讲,RPA和AI是非常不同的技术:

做什么

怎么做

结果

RPA

“做”

编程逻辑

减少手动操作任务

AI

“思考”

从现有数据或经验(监督学习或自主学习)

新的知识、更深入的洞察、推荐选择

由于大多数业务流程需要“做”和“思考”的结合,因此新一代RPA解决方案将集成AI组件:

  • 通过自然语言处理,数据提取和挖掘等来理解输入
  • 从错误和例外中学习
  • 根据经验制定、并丰富规则

正是这一新的,更智能的“RPA + AI”解决方案,作为一种有价值的采购工具,具有更广泛的应用。

RPA应用

“是哪种业务流程类型并不是决定是否应该实施RPA的主要因素,而是流程的特征,例如数据提取,修改和验证的需求。”

RPA特别适用于运营和交易采购,因为这些领域的特点是无数的手工活动。这里有些例子:

  • 自动化任务
    • 发票处理:通过使用RPA和AI(OCR+自然语言处理)的组合,可以大大减少从发票中提取基本信息匹配的工作量和周期时间。
    • RFx准备:与数据收集相关的任务(来自ERP的数据,来自PLM的规范或其他文件共享系统等)甚至可以通过使用RPA简化RFX的起草。
  • 数据合规性和质量
    • 数据映射和重复数据删除:通过规范化数据(拼写错误,格式化等)并确保遵守命名/类型约定,RPA可以成为主数据管理(MDM)的重要劳动力。
    • 供应商入职:RPA可以通过抓取网络或其他数据源自动获取更多供应商数据以验证注册或认证。
  • 文件处理
    • 合同分析:RPA可以抓取文件共享系统,网络磁盘甚至电子邮件,以便在一个中心位置收集和存储合同。然后,它可以提取关键术语并将其作为元数据存储在合同管理解决方案中。
    • 供应商记分卡:这是一项需要全面收集数据的活动。可利用RPA从各种来源收集数据,并将信息整合到一个系统中,用于内部目的和/或准备谈判或业务审查。

实践与结论

RPA与其他技术相结合,是连接数据孤岛的有效方式,节约更多宝贵的时间,以便可以专注于工作的人性化方面。

原文链接:https://www.51rpa.net/rpaedu/2514.html

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