當基本任務通過跨各種應用程序運行的軟體或硬體系統實現自動化時，就會發生機器人流程自動化 (RPA)，就像人類工作者一樣。這可以通過加快處理速度並大大減少人為錯誤來大大降低勞動力成本並提高效率。
軟體或機器人可以學習具有多個步驟和應用程序的工作流程，例如獲取收到的表格、發送回執消息、檢查表格的完整性、將表格歸檔到文件夾中以及使用表格名稱更新電子表格，提交日期等。RPA 軟體旨在減輕員工完成重複性簡單任務的負擔。
關鍵要點
- 機器人流程自動化 (RPA) 是指可以輕鬆編程以跨應用程序執行基本、重複性任務的軟體。
- RPA 創建和部署具有啟動和操作其他軟體能力的軟體機器人。
- RPA 主要針對辦公室類型的功能而設計，其工作方式類似於數字助理，執行日常繁重的任務，否則會佔用員工的時間。
- 如今，RPA 遍及各種行業和應用。
- 然而，沒有人工監督的 RPA 可能會導致問題，就像抵押「機器人簽名者」的情況一樣。
了解機器人過程自動化
機器人流程自動化 (RPA) 旨在幫助主要用於辦公類型的功能，這些功能通常需要能夠以特定順序執行多種類型的任務。它創建和部署一個能夠啟動和操作其他軟體的軟體機器人。從某種意義上說，其基本概念類似於傳統的製造自動化，專註於完成工作流程的一部分——甚至只是一項任務——並創建一個專門從事這件事的機器人。
辦公室工作通常需要同樣的重複工作，但由於它是跨平台和應用程序操作的數據，因此不需要物理機器人。
雖然公司經常尋求自動化來簡化流程和降低勞動力成本，但在某些情況下自動化已經出錯了。
機器人過程自動化 (RBA) 的好處
流程自動化中使用的軟體經過編程，可以由員工在特定工作流程中完成任務，而無需人工協助。該軟體不會自行學習，也不會尋求調整新的效率或新的見解，如大數據分析或企業資源管理 (ERM) 軟體。取而代之的是，RPA 就像員工的數字助理一樣，通過清除佔用每個辦公室工作人員一天一部分時間的繁重、簡單的任務來工作。
因此，RPA 是一種比人工智慧驅動的系統或企業軟體更簡單的產品，它旨在將所有數據帶入平台。這也使其成為比 AI 或ERM軟體相對便宜的產品。這種簡單性和相對便宜可以使 RPA 成為對許多公司更具吸引力的解決方案，尤其是在公司擁有遺留系統的情況下。機器人流程自動化旨在與大多數遺留應用程序兼容，與其他企業自動化解決方案相比，它更易於實施。
6000億美元
行業研究表明，到 2022 年，全球 RPA 市場將增長到近 6000 億美元。1
RBA 可以應用在哪裡？
RBA 在金融服務行業非常普遍。隨著合規性和監管備案要求的不斷提高，金融行業（銀行、保險公司和投資管理公司）已成為 RPA 的早期採用者。許多繁重的後台功能，例如確保提交最新的了解您的客戶(KYC) 表格或在貸款申請中包含最近的信用檢查，都是 RPA 的理想選擇。消除員工的這種負擔可以讓他們專註於高回報的任務。更重要的是，該軟體可以比人類更快地清除這些基本的歸檔和數據操作功能，從而減少整體處理時間。
當然，RPA 不僅限於金融領域。任何處理數據和歸檔的行業都可以從機器人流程自動化中受益。當軟體無需繁重而複雜的實施即可降低成本並提高效率時，它將在幾乎所有領域找到熱切的用戶和有用的應用程序。事實上，RPA 在以下領域也很有用：
- 客戶服務和 CRM
- 會計
- 衛生保健
- 人力資源
- 供應鏈管理
澳洲聯儲面臨的挑戰
然而，RPA 也有其缺點。這些系統的定製和部署成本可能很高，並且可能不適合需要一定程度的人工判斷或創造力的更複雜的任務。
RPA 系統如果不加以檢查，也可能會出錯。一個例子是抵押貸款行業中使用的所謂「機器人簽名者」的案例。這些系統自動在房主的止贖文件上蓋上橡皮戳，即使止贖是有問題或可以避免的。此外，這種做法未能滿足政府對 2010 年代中期止贖過程的監管規定，導致繼 2008-09 年金融危機的房地產市場泡沫之後出現醜聞。2隨著自動簽名者的公開曝光，止贖文件不得不手動重新審查，相關公司面臨紀律處分。
機器人過程自動化 (RPA) 的目標是什麼？
RPA 旨在自動化和簡化使用軟體或相關技術的組織的某些冗餘文書流程。這是為了降低成本，同時提高效率。
機器人過程自動化是否需要編碼？
RPA 系統通常是量身定製的，以滿足特定組織或公司的特定需求。因此，RPA 必須根據個別公司或流程的規範和應用進行編碼。與其他更交鑰匙的自動化類型相比，這會使開發更加耗時和昂貴。
機器人過程自動化是一個好職業嗎？
雖然 RPA 可以降低總體勞動力成本，但對那些開發 RPA 系統的人的需求仍然很大。其中包括從軟體開發人員到產品經理和業務分析師的各種角色。
機器人過程自動化的兩種主要類型是什麼？
傳統的 RPA 依賴於硬編碼的例行任務來實現自動化。這仍然是當今最常見的 RPA 形式。然而，越來越多的機器學習和人工智慧技術正在與 RPA 相結合，以使其能夠完成更複雜的任務，例如識別圖像、文本或語音；或分析非結構化數據集。
