5月29日,由英諾森、RPA中國、安永聯(lián)合舉辦的“聚焦能源企業(yè)數(shù)字化轉型”專場線上研討會成功舉行。超過700多人次在線觀看了此次會議。安永資深數(shù)字化供應鏈轉型高級顧問-申華作為特邀嘉賓出席了此次會議,并以《RPA助力能源行業(yè)創(chuàng)新與轉型》為主題深入分享了RPA的試用場景與整體架構。
申華表示,目前中國處于智能時代高速發(fā)展階段,尤其是在“新基建”國家戰(zhàn)略背景下,5G、人工智能、新能源、區(qū)塊鏈、數(shù)字化、自動化等技術,正與各個行業(yè)相結合并顛覆其工作方式。
而RPA機器人的最大優(yōu)勢是可以幫助人快速提高工作效率并節(jié)省工作時間,把員工從繁瑣、復雜的業(yè)務流程中釋放出來,從而去做更有意義的創(chuàng)新工作。
01.
RPA適用于哪些業(yè)務場景
申華表示,據(jù)IDC調查報告顯示,未來工作場景中大約36%的底層工作崗位將徹底被RPA機器人替代,如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)操作等。埃森哲調查報告顯示,RPA機器人的工作效率一般情況下為普通員工的3倍左右,其成本卻只有員工的50%,并且RPA可以在正確指令下實現(xiàn)100%的數(shù)據(jù)準確率。因此,在能源企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型的道路上,RPA機器人起到了至關重要的作用。
雖然RPA可以為企業(yè)數(shù)字化轉型帶來諸多好處,但并不是說RPA是萬能的適用于所有業(yè)務場景,例如,一些藝術創(chuàng)作類工作RPA卻無法將其實現(xiàn)自動化,因為RPA不具備創(chuàng)作性思維,它只能按照人的指令去執(zhí)行一些重復性工作。因此,如果一些能源企業(yè)的業(yè)務流程符合以下標準,那么就適合通過RPA實現(xiàn)業(yè)務流程自動化。
高重復性:定期發(fā)送業(yè)務報表,自動服務單據(jù)中涉及的解決方案,高度重復7*24小時的工作任務。例如,企業(yè)里定期發(fā)送的各種財務報表、郵件收發(fā)/分享等,人工來處理這些工作從數(shù)據(jù)搜集到統(tǒng)計,耗時耗力而且無法保證數(shù)據(jù)的時效性。
超大量:定期的企業(yè)數(shù)據(jù)報表搜集、整理、分析等工作,周期性的系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)處理,將大量數(shù)據(jù)錄入到系統(tǒng)中等。尤其是歷史數(shù)據(jù),很多企業(yè)中可能存儲了過往5—10年的業(yè)務數(shù)據(jù)可能會達到幾百T。人工來處理這些數(shù)據(jù),如進行分析、提取等操作,那么工作量將是大到無法想想的;而RPA機器人,卻可以像“鏟車”一樣模擬人類的操作方式,輕松地將這些數(shù)據(jù)整理好。
多系統(tǒng):多個數(shù)據(jù)源收集和處理數(shù)據(jù),如Excel、Outlook、網(wǎng)頁應用、ERP系統(tǒng)等。例如,企業(yè)的財務部門員工經(jīng)常需要到郵件里提取發(fā)票信息,然后錄入到系統(tǒng)中。而RPA通過與OCR技術相結合完全可以將這一業(yè)務流程實現(xiàn)自動化。
偽集成:存在依賴關系且數(shù)據(jù)來源多于系統(tǒng),特定數(shù)據(jù)的日常下載與核對,系統(tǒng)之間非龐大數(shù)據(jù)的平臺集成工作。例如,當A系統(tǒng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)更新時,我們將其下載然后同步到B系統(tǒng),如果是人工來執(zhí)行這個流程,不僅耗時耗力而且無法保證數(shù)據(jù)的時效性和準確性。通過RPA我們只需要設定數(shù)據(jù)掃描時間、同步時間便可以將這樣的業(yè)務流程實現(xiàn)自動化。
02.
RPA解決方案基礎架構
RPA之所以適應于如此多的業(yè)務場景,這是因為和它的基礎架構有關,主要包括業(yè)務和數(shù)據(jù)兩種架構。
業(yè)務層面,RPA通過API和UI兩種方式與系統(tǒng)、應用和平臺進行交互:API是一種應用程序或系統(tǒng)的端口,在不用訪問源代碼的情況下,可以幫助用戶快速實現(xiàn)系統(tǒng)之間的交互,例如比較常用的Digital Core 、SAP C/4 HANA、ERP等程序。UI是指軟件與人之間的交互界面,介于硬件與數(shù)據(jù)之間,可以幫助人更好的去操作軟件,例如Word、PPT、Excel、第三方工具、舊版應用等。
數(shù)據(jù)層面,RPA主要通過數(shù)據(jù)部署和智能分析兩種方式執(zhí)行任務:數(shù)據(jù)部署方面,目前RPA支持本地部署、云端部署(Cloud Object、Storage等)和混合部署(本地+云端)三種部署方式。因此,可以滿足用戶不同的預算成本和使用環(huán)境需求,以提高整體的RoI(投資回報率)。智能分析方面,RPA通過與機器學習(ML)、大數(shù)據(jù)分析、深度學習等人工智能技術相結合,在執(zhí)行任務的同時還可以輸出可視化數(shù)據(jù)報表,為管理者指定發(fā)展戰(zhàn)略提供數(shù)據(jù)支撐。
最后,申華認為,隨著數(shù)字化進程的推進和數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)所能承載的服務愈來愈多,應用場景不斷擴大,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、RPA等技術將與實體經(jīng)濟深度融合實現(xiàn)場景化落地,促使能源、金融、制造、零售等行業(yè)向新型、現(xiàn)代、智能的方向轉變。在這個轉型的過程中,RPA將扮演重要角色。
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