2021年值得關注的五個機器人流程自動化（RPA）趨勢
在過去的兩三年中，機器人流程自動化（RPA）在中國的應用量迅猛增長。去年疫情更是大大提高了企業對流程實現自動化的動力，尤其體現在財務會計領域及RPA最擅長的各項日常任務。
近期的行業報告預測，企業在RPA軟件上的支出將超過15億美元，在可預見的未來將繼續以兩位數的百分比增長。預計2021年企業在RPA軟件上的支出將增長近20％。我們有理由相信，RPA將在2025年前成為部署在全球企業中的一項通用工具。
2021年RPA的主要趨勢
在RPA熱度持續升溫的背景下，我們認為在2021年RPA市場將呈現以下五大趨勢。利益相關者應思考如何將其融入企業的流程自動化規劃之中。
01. RPA實施關注重點將從機器人使用數量轉向使用質量
與其他新興技術一樣，如果RPA的實施部署無法按計劃順暢進行，那么RPA的“泡沫”就有可能破裂。我們在2021年將看到許多企業開始重新評估RPA項目的戰略架構是否正確，是否充分理解業務流程，并有效地進行大規模自動化。
企業大規模地部署應用RPA是正確之道。機器人使用數量的快速增長已經成為現實，并不再是新鮮事。
我們認為企業在2021年應思考的問題不再單一是機器人或自動化流程數量是否會增長，而應評估RPA方案實施的有效性。
迄今為止，許多企業的關注點僅限于將RPA技術應用于一些流程以求自動化，在探索RPA技術功能的同時積累一點早期實踐經驗。然而，將機器人投入應用是一回事（門檻相對較低），制定RPA戰略并保證持續產生價值則是另一回事。
02. 企業將更加關注機器人自動化的流程
大多數公司都直接實施部署RPA，或者說沒有進行流程梳理就直接實施RPA。這會導致企業對流程缺乏戰略層面的認識，自動化效率降低。結合流程挖掘和流程管理可以大幅度提高RPA項目的成功率——這樣企業不會為了自動化而自動化，而是關注ROI和提高成功率。
自動化是IT圈和商圈的熱門話題，這導致各界在討論機器人流程自動化議題時，往往過于關注自動化一詞。然而，流程本身也同樣重要。機器人流程自動化并不會自動優化流程，它只會通過自動化的方式來完成任務。
當企業從實施部署RPA轉向重新評估及優化RPA運營架構時，企業會更加注重全面理解并優化流程。許多企業發現，在初期由于對流程理解不全面或者選用不適合的流程，將導致推廣RPA受到阻礙。
我們預測，在2021年，針對流程本身的技術和實踐（例如流程挖掘）將成為關注重點。相關技術工具包括：流程發現工具、流程智能工具、流程優化和流程協同。這些工具會和RPA緊密聯系在一起。我們將看到業務流程管理（BPM）和RPA之間的關系越來越緊密。
03. 機器人流程自動化使用場景將從財務與會計擴展至其他職能/業務流程
許多企業數字化轉型的第一步是將RPA部署到繁瑣又耗時的工作中，比如說系統的數據輸入。在2021年，企業將更多的借助RPA的能力，處理高價值的工作并改變其業務流程。
財務部門是企業中最適合采用RPA技術的部門之一。因為財務部門的工作很多是重復且機械性的（例如發票處理），這些都是流程自動化最理想的場景。
在各類RPA業務場景中，財務當然不是RPA的唯一適用點。基于我們的經驗與觀察，RPA的早期使用者希望拓展使用場景，這將使得RPA技術和對流程的優化意識更快地傳播到其他業務領域中。
除了自動化傳統財務會計職能外，協助業務部門提升客戶體驗是RPA及流程挖掘應用的新興領域。當今企業用戶部署了數百種應用程序來提高其客戶滿意度，因此如何通過各類應用程序找到潛在的瓶頸和風險點就顯得至關重要。
考慮到我們先前提出的兩點，如果流程本身不適合或者質量低下，應用自動化只會加速降低客戶體驗。因此，將RPA推廣至不同的業務領域，企業只有在充分理解業務邏輯的前提下，RPA才能發揮出最大的作用。
我們認為在改善客戶體驗之前，我們必須先了解客戶與企業的互動關系。
人力資源部是另一個適合推廣RPA的傳統部門，因為它同樣存在大量重復性的手工工作。
從員工入職到員工離職會涉及多個獨立的系統，并且需要來回跨系統搬運數據。流程挖掘可以通過發現自動化機會并重新設計工作流來優化流程。
我們將看到企業會通過復制其早期的RPA成功經驗到其他業務領域來推進自動化更加廣泛的應用。此外，企業也會將RPA與其他技術集成并嘗試在更復雜的場景中應用自動化（我們在第5條中會有更詳細說明）。
04. 對機器人流程自動化涉及的數據安全更為重視
從道德義務考慮，企業有責任去解決任何可能濫用這些先進技術的風險點。
將RPA應用場景拓展到人力資源等部門，引出另一個值得關注的話題：與RPA相關的數據安全問題。
這不僅與擴大RPA使用范圍相關，也因為企業正在增加應用類似技術，例如流程挖掘。隨著跨系統的部署RPA和其他相關技術，系統間的數據挖掘和數據轉移變得越來越簡單，同時風險也隨之增加。
按照以往來講，數據挖掘類工具應用僅限于后臺核心的ERP，并以這些應用程序生成的日志文件作為主要數據源。隨著用戶交互層的流程發掘與數據抓取技術的出現，數據的種類和數量都明顯上漲。豐富的數據集使管理者能夠在工作中產生更具深意的洞察，但與此同時，數據泄漏的可能性也在增加。
隨著RPA與其他核心技術之間的關系日益緊密，這樣的風險考量在流程設計層面（我們上述提到的第二點）和自動化層面（如機器學習之類的認知技術）都將變得尤為重要。計算機視覺的巨大進步是另一個關乎信息安全的風險點。數據隱私和安全性至關重要。
05. 機器人流程自動化將與其他技術的結合更為緊密
到2025年我們將有能力實現機器人自行達成流程自動化。當這一功能真正實現的時候，企業規則將再一次被改寫。
終端用戶和RPA供應商共同推動增強RPA軟件的基本功能，使得RPA從業務層面以及自動化層面都將與其他技術更加集成。這將是實現智能流程自動化的關鍵。
這包括了流程和系統間的集成，同時也是RPA，AI（如計算機視覺和機器學習）以及其他核心技術（如流程挖掘）之間更為廣泛的集成。
接下來幾年，我們會看到更多的集成和越來越強大的功能。隨著企業不斷深化數字化思維，為客戶和員工設計以結果為導向的自動化流程將成為標配。
“超自動化”被用來描述這一轉變。這反映了RPA本身并不是一種認知技術，但它具有變得更為智能的潛力。舉一個簡單的例子，RPA的任務是從一個數據源復制數據并將其粘貼到網頁表單的特定字段中，如果目標用戶界面發生變化，RPA機器人就會報錯，除非更新機器人程序來適應這個變化。
但我們發現，隨著RPA與其他核心技術的更多集成，未來RPA的發展空間會很大。我們預期在未來一兩年“自主自動化”將有可能興起，即機器人能夠自行實現流程自動化。目前而言，實施團隊還需要對機器人進行配置使其連接到應用程序，交互界面和數據庫以檢索信息或執行命令來完成任務。
許多專家指出，將AI和自動化完美結合仍然需要大量的人工干預與監控。但我們相信，在不久的將來，如今基礎的RPA機器人應用將可以執行更多更復雜的自動化流程。
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