现在是为RPA建立集成自动化平台的时候了吗?

人们需要了解机器人流程自动化（RPA）的概念，并探讨使用集成自动化平台的扩展和运行。需要多种技术协同工作，包括RPA以及光学字符识别（OCR）、流程挖掘、分析、机器学习、聊天机器人和业务流程管理（BPM）等。...

人们需要了解机器人流程自动化（RPA）的概念，并探讨使用集成自动化平台的扩展和运行。需要多种技术协同工作，包括RPA以及光学字符识别（OCR）、流程挖掘、分析、机器学习、聊天机器人和业务流程管理（BPM）等。这反过来将推动对集成自动化平台的需求，以将这些技术集中在一处。

人们需要了解机器人流程自动化(RPA)的概念，并探讨使用集成自动化平台的扩展和运行。在满足不断增长和变化的需求时，任何技术的扩展都非常重要。但是，这可能会占用企业更多时间，并且可能使企业支付更多的费用。如果考虑不周全，这样做会带来风险。但是，使用集成的自动化平台扩展RPA是否可以克服这些风险?

Cognizant公司智能自动化与技术高级总监Gopal Ramasubramanian说，“这些情况已经发生。例如，在Cognizant公司，我们已经开始在现有的自动化产品中添加超级自动化技术。微软、亚马逊和谷歌等公司也在大力投资建设集成的超大规模自动化平台。”

调研机构Gartner公司预测，超级自动化将是2020年的主要技术趋势之一，但是只靠RPA本身无法实现所需的端到端业务流程自动化。这不仅仅是扩展RPA的问题;实际上，需要多种技术协同工作，包括RPA以及光学字符识别(OCR)、流程挖掘、分析、机器学习、聊天机器人和业务流程管理(BPM)等。这反过来将推动对集成自动化平台的需求，以将这些技术集中在一处。企业在利用RPA时遇到的挑战之一是处理非结构化数据。但是，NexBotix公司首席执行官Chris Porter表示，在这种情况下，可以将集成的自动化平台与其他技术结合使用。

Porter解释说，“传统的RPA在扩展方面存在问题，其原因很多，但是最大的问题之一是RPA只能处理基于规则的结构化数字过程，大多数现代企业需要完成大量非结构化数据的处理和基于判断的工作。工作人员以某种方式工作，这就是我们在企业中看到的许多业务流程都是按原样构建的原因，它们是围绕着人员和当今IT系统中存在的差距而设计的。

许多客户已经在传统的RPA上进行了投资，现在他们正面临着围绕非结构化数据的复杂性。因此，RPA无法实现其承诺的收益，供应商正在寻求通过收购或合作伙伴关系为其平台添加功能。

另一种选择是采用集成的RPA平台，所有这些功能都已经内置在其中。我们并不真正谈论采用哪种技术，我们关注的是解决端到端业务流程。重点不仅是RPA，还包括机器学习、分析和工作流程，无论客户是否已经拥有现有RPA功能，它们都可以帮助我们的客户实现价值。集成但灵活的方法是客户释放端到端自动化需求的最大价值。”当涉及到自动化资产的共享和重用时，RPA的集成自动化平台的使用也被发现是有用的。

除了扩展这个用例之外，Blue Prism公司EMEA地区首席技术官Peter Walker解释了在扩展智能自动化方面与员工进行清晰沟通的重要性。

Walker表示：“我们的智能自动化技术旨在扩展活动范围，并在其业务范围实现最终的收益。这是通过我们平台的独特协作功能实现的，该功能使人们不仅可以集中设计、绘制和发布数字工作者自动化的流程，而且可以随时随地共享、改善和重用这些已发布的自动化资产。至关重要的是，一切都以更加安全、合规和透明的方式完成，因为对所有流程自动化(包括所有数字化员工的行为和培训历史)都进行了集中审核。

智能自动化共享和重用的一个很好的例子是在英国国家医疗服务(NHS)机构，这家机构使用新创建的私人在线市场(称为NHS数字交换)共享他们经过测试的自动化设备。这使得NHS团队能够进一步加快部署新的自动化设备，更好地支持他们的工作活动。这些预先构建的自动化资产涵盖了40多个流程，能够为招聘、人力资源入职、财务处理提供关键支持，并处理增强的服务访问、入院患者沟通和门诊支持。

归根结底，要真正扩大和维持整个企业的智能自动化计划，必须预先确定整个过程。一旦获得了高层的支持，并将获得理想的结果，建议从小处着手，然后在快速学习的同时开始交付。另一个常见的扩展挑战是确定过程自动化机会，因此要清楚什么才是更好的流程，并始终选择能够产生最快效益的流程。”UiPath公司EMEA地区专业服务副总裁Andrew Rayner解释了自动化平台如何在后端之外的其他领域发挥作用。

Rayner说：“随着企业开始考虑一种更全面的超级自动化方法，技术的融合对于使他们能够扩大企业内部的机会范围至关重要。”

他指出，客户不再只是自动执行重复的后台任务，而是现在转向以下其他用例：

• 通过有人值守的自动化和代理控制台提高前台的效率。
• 通过文档理解、情感分析和机器学习分类，解释非结构化和半结构化数据。
• 使组织内的用户/公民开发人员能够利用低代码/拖放工具实现简单而重复的任务的自动化。通过降低现有自动化中心的投资和拥有成本。
• 以“自动化至上”的思维方式在企业应用程序内部挖掘数据，以识别大型流程中的低效率。UiPath公司调整了产品套件和路线图，以实现完整的端到端旅程，在这一旅程中，我们能够管理从发现到测量的自动化生命周期。这些技术在一个平台下的集成对于拥有完整的可追溯性至关重要。

尽管有很多方法可以使这种产品成功，但是在利用RPA的集成自动化平台时要考虑的最后一点是确保它们参与整个数字化转型过程。

Appian公司解决方案咨询副总裁Sathya Srinivasan表示：“集成的自动化平台应该涵盖企业数字化转型的视野。这使得人们更容易看到端到端的活动，并为工作流自动化和机器人自动化寻找机会。这种可见性对于RPA的成功和扩展至关重要。有了可见性，就可以更轻松地确定机器人自动化可以增加价值的领域，并通过机器人协助整个旅程的数字化进程。”

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（来源：企业网D1Net）

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