【技術研究】RPA是什麼、可以如何應用於商務將效率最大化？
機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA），也被稱為軟體機器人，使用智能自動化技術來執行人類工作者的重複性辦公任務，如提取數據、填寫表單、移動文件等。
RPA結合API和用戶界面（UI）交互，將企業和生產力應用程序之間的重複性任務整合並執行。通過部署模擬人類過程的腳本，RPA工具可以自動完成各種活動和交易，無需人類干預。這種自動化形式使用基於規則的軟體來執行大量的業務流程活動，解放人力資源，使其能夠優先處理更複雜的任務。
為了在市場上保持競爭力，RPA工具需要超越任務自動化，擴展其功能以包括智能自動化（IA）。這種自動化類型通過整合人工智能的各個子學科，如機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）和計算機視覺來擴展RPA功能。智能過程自動化要求的不僅僅是RPA的簡單規則系統，它還需要“思考”和“學習”的能力，通過數據訓練算法，使軟體能以更快、更高效的方式執行任務。
RPA常見應用案例
銀行和金融服務
根據Forrester報告《RPA服務市場將增長至2023年達到120億美元》，36%的用例在金融和會計領域。今天，許多主要銀行使用RPA自動化解決方案來自動化任務，如客戶研究、開戶、查詢處理和反洗錢。
保險
保險行業充滿了適合自動化的重複性過程。例如，可以將RPA應用於理賠處理操作、監管合規、保單管理和承保任務。
零售
電子商務的崛起使RPA成為現代零售行業的重要組成部分，改善了後台操作和客戶體驗。常見應用包括客戶關係管理、倉庫和訂單管理、客戶反饋處理和欺詐檢測。
醫療保健
準確性和合規性在醫療行業至關重要。一些世界上最大的醫院使用機器人流程自動化軟體來優化信息管理、處方管理、保險理賠處理和支付周期等過程。
RPA與人工智能的區別
RPA經常被誤認為是人工智能（AI），但這兩者有明顯不同。AI結合了認知自動化、機器學習、自然語言處理、推理、假設生成和分析。關鍵區別在於RPA是過程驅動的，而AI是數據驅動的。RPA機器人只能遵循終端用戶定義的過程，而AI機器人使用機器學習來識別數據模式，特別是非結構化數據，並隨時間學習。AI旨在模擬人類智能，而RPA僅複製人類指導的任務。
根據Forrester，RPA軟體工具必須具備以下核心能力：
- 低代碼功能來構建自動化腳本
- 與企業應用程序的集成
- 配置、監控和安全等協同與管理
RPA技術可以通過遺留系統訪問信息，通過前端集成與其他應用程序良好集成，使自動化平台能像人類工作者一樣執行常規任務，如登錄、複製和粘貼。RPA的真正價值在於其快速簡便的前端集成，而不會對基礎系統造成干擾。
RPA的優點
RPA不一定需要開發人員來配置；用戶界面中的拖放功能使非技術員工更容易上手。
由於RPA減少了團隊的工作量，員工可以重新分配到其他需要人力投入的優先工作，從而提高生產力和投資回報率（ROI）。
由於機器人和聊天機器人可以全天候工作，它們可以減少客戶等待時間，提高客戶滿意度。
通過減輕團隊的重複性高負荷工作，RPA使人們能夠專注於更具思考性和戰略性的決策，從而對員工幸福感產生積極影響。
由於RPA機器人可以按照特定的工作流程和規則進行編程，可以減少人為錯誤，特別是在需要準確性和合規性的工作中，例如監管標準。RPA還可以提供審計跟踪，便於監控進度和快速解決問題。
機器人流程自動化軟體不會對底層系統造成任何干擾，因為機器人在現有應用程序的展示層上工作。因此，可以在沒有應用程序編程接口（API）或開發深度集成資源的情況下實施機器人。
