RPA可以代替人的手和脚,并将分散的数据从系统当中提取出来,然后再数据分析的基础上结合AI进行智能决策,再基于决策结果操作相应的软件进行处理,使得智能软件机器人能够胜任大规模复杂场景的自动化、智能化处理,帮助企业实现业务敏捷、流程敏捷和决策敏捷。
业务敏捷
RPA自身也有一定的敏捷性,这在维护RPA时也有所体现,从而可以更好地结合业务需求进行优化。例如,一个小的业务变更不必像传统应用一样,需要业务人员将待修改的需求提交给IT开发部门,IT开发部门再来设计、开发、测试,一整套流程走下来耗时耗力。由于RPA的易用性,在一定的管理许可下,业务人员可在自行维护、提交,代码审核后发布上线。这样一线员工就可以根据业务的调整情况,随时更改机器人的配置和处理规则,以满足自己的操作需要。
流程敏捷
非结构化数据业务是企业最费时费力的业务流程,这也是实现数字化转型的难点所在之一。基于规则的业务,如核算、生产、数据搜集等都非常容易实现自动化;而像客户服务,这种需要人为干预的业务想实现从SoR(记录系统)到SoE(参与系统)的业务流程自动化就变得相当有难度。因此,在实现非结构化数据业务自动化转型时,便少不了像OCR、AI、ML等智能技术的支持,对业务流程进行自动学习、拆解和重构等。
对于财务来说,RPA可以将分散于生产经营的各环节、不易量化的数据,汇总成为显性数据与知识。但是不能只把这些数据看作生成静态报告的工具,更重要的是建造巨大复杂的数据库,并引进机器智能技术,实现流程任务自动化、智能化,快速解决流程效率滞后的核心问题,使财务人员更加专注核心业务经营战略及分析的高层管理,以敏捷方式打造一个技术赋能、面向未来的财务团队,塑造企业组织全局数字化变革的重要力量。从智能会计核算到财务管理专业专家系统,再到内部控制评价的神经网络,财务部门正在从业务发生到财务分析实现全流程数据管理自动化。
决策敏捷
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