RPA（机器人流程自动化）作为一种强大的技术工具，正逐渐改变企业的业务流程。它能够显著提高效率、降低成本，但在实现 RPA 自动化的过程中，企业也面临着诸多挑战，需要仔细考量各种因素。
RPA 的魅力在于其强大的自动化能力。它可以模拟人类在计算机上的操作，自动执行重复性、规则性的任务，从而大大提高工作效率。例如，在财务和会计领域，RPA 可以自动处理发票、报销和财务报告等任务，减少人工操作时间和精力，提高数据准确性和可靠性。在人力资源领域，RPA 可以在招聘、员工入职和离职管理等流程中发挥重要作用，提高效率，减少人力成本，改善员工体验。在客户服务领域，RPA 可以帮助企业自动处理客户查询、订单管理和投诉处理等任务，快速响应客户需求，提高客户满意度和忠诚度。在供应链管理领域，RPA 可以自动处理订单处理、库存管理和运输调度等任务，提高供应链的灵活性和响应速度。
然而，实现 RPA 自动化并非一帆风顺，企业面临着诸多挑战。首先，在组织架构层面，流程的复杂性是一个重要挑战。随着数字化的应用场景不断丰富，企业的业务流程越来越多，涉及多个应用程序、系统和决策点。如果对业务流程不熟悉，就无法评估流程优先级，从而阻碍 RPA 顺利实施。解决方案包括业务流程化和服务规范化。业务流程化即在自动化之前，简化和标准化步骤，识别不必要的复杂性并尽量减少冗余操作。服务规范化则是使用规则引擎来管理流程中的规则和条件，帮助企业更好地应对复杂的业务流程。
其次，技术障碍也是一个挑战。在某些情况下，企业的 IT 基础设施可能无法支持 RPA 的实施。企业需要评估现有系统的兼容性，并在必要时进行升级。此外，数据安全也是一个重要问题。自动化过程中涉及大量数据，企业需要确保数据的安全性和隐私性。采取适当的安全措施，防止数据泄露和滥用。维护与支持也是一个挑战。RPA 机器人在运行过程中可能会出现问题，企业需要建立有效的维护和支持机制，确保机器人能够持续高效地工作。
变革管理也是一个挑战。员工可能对 RPA 的引入感到不安，担心工作被取代。企业需要通过培训和沟通，帮助员工理解 RPA 的价值，并鼓励他们积极参与。此外，RPA 的实施步骤也需要仔细规划。企业需要评估现有的业务流程，识别哪些任务适合自动化，制定详细的实施计划，选择合适的工具，设计自动化流程，进行开发与测试，部署与监控，并持续优化自动化流程，以适应不断变化的业务需求。
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（一）明确应用场景
- 业务规则清晰度：RPA 更适合业务规则清晰的场景，确保机器人能够准确执行任务。在实际应用中，如果业务规则模糊不清，RPA 机器人可能会出现错误的操作，从而影响工作效率和准确性。因此，企业在考虑实施 RPA 自动化时，需要对业务规则进行梳理和明确，确保其清晰易懂，便于机器人执行。
- 流程明确性：明确的流程有助于 RPA 更好地发挥作用。当业务流程明确时，RPA 机器人可以按照既定的步骤进行操作，提高工作效率。相反，如果流程不明确，机器人可能会出现混乱，无法顺利完成任务。企业可以通过对业务流程进行详细的分析和优化，使其更加明确和规范。
- 规则与流程变动频率：稳定性高的业务场景更适合 RPA，变动频繁则需考虑维护成本。如果业务规则和流程变动频繁，RPA 机器人需要不断地进行调整和更新，这将增加维护成本。因此，企业在选择应用 RPA 的场景时，需要考虑规则与流程的变动频率。对于变动频繁的业务场景，可以考虑采用更加灵活的自动化解决方案，或者在实施 RPA 自动化的同时，建立有效的变更管理机制。
- 业务重复性强弱：重复性越高，RPA 效能越明显。RPA 机器人擅长执行重复性的任务，因此在业务重复性强的场景中，RPA 的效能更加明显。例如，数据录入、报表生成等任务，都可以通过 RPA 机器人实现自动化，提高工作效率。企业可以通过对业务进行分析，找出重复性强的任务，优先考虑实施 RPA 自动化。
（二）了解企业自身情况
- 数字化转型阶段：不同阶段的企业需求不同，供应商应提供相应服务。企业的数字化转型阶段不同，对 RPA 的需求也会有所不同。在探索期和部分成效初期，企业的信息化系统建设复杂度低，技术能力、资源与认知储备有限，更加需要低成本、方便且易实施的解决方案，可以通过托管模式来获取 RPA 服务。而在效能扩展期、平缓上升期、成熟稳定期的企业，信息化系统复杂度高、技术能力与资源相对更具优势，更加需要结合个性化的场景需求提供定制化的解决方案，开启自动化治理对这类企业往往也是必要的。
- 办公软件与业务系统：明确涉及的软件，评估供应商产品的兼容性和定制化能力。企业在正式展开 RPA 建设前，首先需要明确计划开展流程自动化的业务涉及哪些办公软件与业务系统。中国市场的企业客户所使用的办公软件和业务系统具备多样性、复杂性的特点，多数企业通常需要供应商在标准化的 RPA 产品之上进行个性化的定制开发。此外，中国市场的 RPA 供应商基于 API 的方式，让 RPA 与办公软件可以更灵活地集成，以便让业务流程自动化可以更具稳定性。
（三）关键行动
- 自动化治理与 CoE 建设：优化成本结构，避免自动化孤岛，提高机器人利用率。自动化治理将推动企业开启体系、有序、内部可推广的流程自动化实践。有远见的领导者正在通过自动化治理与 CoE 建设在流程自动化实践中优化成本结构、解决或规避自动化孤岛等相关问题。在接受过自动化治理的企业中，70%的企业因此而获益，30%未获益者的主要原因在于其没有实施有效的自动化治理。企业在 RPA 实施之前便开始有效的自动化治理并建立适合自身的规划，引导企业以业务需求为导向来确定自动化工具的选择，而非以技术工具为核心探寻业务落地方式。
- 明确是否让业务人员参与开发：选择合适的产品和治理方式。如果企业选择了公民开发者的方向，将需要供应商提供更加易用、支持公民开发的产品，并应该选择建设联邦式 CoE 的自动化治理方式。基于明确的 CoE 组织建设，可以由传统的 IT 部门被动项目需求响应转变为支持更多业务部门的公民开发者参与其中。中心化 CoE 拥有更加标准化、规则化的实践规范、相对固化的流程和权限设置。
（四）其他因素
- 部署流程：评估现有流程，确定最适合自动化的流程。在部署 RPA 前，企业首先要评估现有流程的整体状况，找出最适合实施自动化的流程，确定最有可能看到积极业务影响的流程，以增加成功部署 RPA 的可能性。企业可以通过充分调查、明确重点等方式，对候选产品做到足够了解，综合考量 RPA 厂商、供应商所提供的技术解决方案，制定投资回报指标等。
- 自动化操作模式：根据企业需求决定建立整套机制还是简单使用自动化。企业应该决定，是要建立一整套的流程自动化机制，还是只是单纯地想在工作中使用自动化。不同的决定会影响自动化操作的模式以及采购方案。在流程自动化过程中，需要与业务紧密结合，考虑业务运营模式和业务架构，不要试图围绕一个正在变化的系统进行自动化。
- 员工动员：消除员工疑虑，确保他们了解 RPA 的本质和意义。RPA 的实施与应用，可能会引起部分员工的焦虑与疑问。因此，企业必须确保相关部门及员工清晰了解 RPA 的本质、原因和方式。在开始自动化转型之前，弄清这项技术对员工工作角色的影响非常重要，以消除员工的疑虑。
- 概念验证：测试业务案例假设，验证实施模型。概念验证将对企业的业务案例假设进行测试并验证企业的实施模型。通过 POC，企业可根据自身业务需求或未来发展部署 RPA，以实现降本增效，将更多的时间留给精细化管理和创新。
- 选择试点项目：过渡到全面转型，验证 ROI 预期，了解驱动因素。企业可以通过试点项目，向全面的 RPA 转型计划过渡。选取一条端到端的流程为试点，通过 RPA 进行流程重塑和优化，可以验证 RPA 的 ROI 预期。增强企业管理者对 RPA 的理解和重视。通过试点项目还可了解影响 ROI 的驱动因素，进而帮助企业将 RPA 应用规模化。
- 数据安全：采取相应对策和措施，确保信息安全。RPA 的实施与运转通常会对企业内部各种信息进行访问，这难免会涉及到组织机构内部众多的商业数据与机密信息。为了安全使用 RPA，企业必须在部署、开发和运行的各个阶段采取相应对策和措施，如保证 RPA 供应商代码安全、定期查看操作日志、集成数据保护、基于数据和角色的访问控制、配置响应的用户操作权限、数据加密、定期维护检测等。
- 定期测试与维护：保障机器人正常运行。RPA 并不是部署好就万事大吉。为使 RPA 机器人更好地运行，企业需要定期测试、检查这些自动化工具，以及时发现并解决潜在的任何缺陷。RPA 机器人的日常维护工作，一般由业务部门和 IT 部门共同完成。记录每次维护时发生的异常，建立维护日志，有助于减少软件机器人运行中的突发性故障，保障机器人正常运转。
- 关注异常处理：训练机器人处理例外情况。在自动化过程中，将一个流程自动化是相对容易的，真正困难的是训练 RPA 机器人处理例外情况。因此，企业要特别关注开发过程中的异常处理。例如，当超过某个阈值的 RPA 交易的时候，建议触发另一个机器人，在最终确认前验证该操作的正确性，以防范非安全行为的发生。
- 为未来做好准备：RPA 与 AI 结合，推进企业技术更新。RPA 只是企业数字化转型路线图中的第一步。未来，RPA 将与 AI 相结合，解锁更多应用场景。RPA 的成功部署与实施，将推进企业更强大的技术更新。企业应提前规划，为未来的进步和挑战做好准备。
（一）制定明确的 RPA 战略
与业务领导层紧密合作，明确 RPA 在组织中的战略定位，将降低操作成本、提高生产力、减少错误率以及加强客户服务等目标纳入战略考量，为组织创造价值。例如某国有大行在面对客户远程化、服务场景化、交易实时化、决策数据化的趋势下，与金智维合作，以“增强合规风控能力”为长远战略目标，利用 RPA 机器人构筑银行智能风控体系，大大提升了智慧风控能力。
（二）精选合适的流程
选择高度规范化、重复性高且效益明显的流程进行自动化。如反洗钱领域，多年来形成的风险数据报送制度和反洗钱风控规则与 RPA 技术基于明确业务规则替代重复性劳动的属性相契合，金智维 K-RPA 在反洗钱监管报送、反洗钱数据补录等场景得到广泛应用。
（三）技术选择和架构
根据流程复杂性和规模，选择匹配的 RPA 解决方案。不同的流程和组织需要不同的 RPA 技术架构，例如某科技公司与金智维合作，将边缘计算与人工智能和 RPA 一起使用，在边缘计算和 NVIDIA GPU 技术的支持下，部署了一套完整的 RPA 和人工智能套件，用于对话监控，满足日益严苛的监管规则要求。
（四）流程优化
在自动化之前优化流程，确保高效执行。某纺织企业通过引进金智维 RPA 机器人，对原有低效流程进行优化，完成跨系统、跨平台的数据采集、整理、录入等操作，将业务办公人员从低效、重复以及高错误率的工作中解放出来，提高了工作效率和质量。
（五）团队协作和培训
各部门协作，建立沟通渠道和培训计划，确保团队具备必要技能。RPA 的成功实施需要业务、IT 和 RPA 专家等各部门之间的协作，金智维作为主流 RPA 产品，自主组织相关培训，让 IT、财务、HR 等业务人员无需代码基础和 IT 背景，就可以掌握基础的开发组件使用和流程设计方法。
（六）监控和改进
建立监控机制，跟踪性能，持续改进流程。金智维 RPA 监控引擎支持对所有业务流程进行录像或截图的监控审计，内置 3000+操作函数，可完成对计算机所有管理对象的操控、取值、监控等管理功能，确保 RPA 项目的长期成功和价值最大化。
（七）安全和合规性
符合组织要求，保护敏感数据，遵守法规标准。金智维 K-RPA 软件机器人获得等保三级认证，有效满足金融乃至各行各业的安全性要求，在部署、开发和运行的各个阶段采取加密技术、访问控制、权限管理等措施，确保对敏感数据进行适当的保护和加密，同时遵守行业法规和标准。