实在智能机器人流程自动化会给电商运营带来哪些好处?

在企业数字化转型浪潮下,RPA的出现为企业的技术架构、应用实施提供了新思路。其非侵入性和AI可拓展性等特点在大量重复、有规则的劳动中可代替人类劳动,为企业减少错误率、提高效率,成为数字化转型最基础的数据抓手和能干的数字员工,由此形成的RPA市场正在快速爆发。

RPA最早的业务需求来自BPO业务(业务流程外包),尤以BPO中呼叫中心场景为多,其工作特点是大量、简单且重复,导致人员操作效率低下、易出错。

2019年国内RPA进入爆发期

2011年,技术外包公司DeskOver(UiPath前身)发现外包公司对自动化降本的商业需求和商机,开发了第一代自动化产品,即早期的UiPath Studio。

由于需求持续增多且日趋多元,RPA从简单的工具、软件延伸成解决方案,以该软件和解决方案为主营业务的RPA公司开始出现。 年期间,国内在金融行业率先完成试点和概念验证,2019年上半年快速增长并形成共识,国内RPA进入爆发期。

2020年,COVID-19(新型冠状病毒肺炎)给各行各界带来了经济冲击,被称为“数字员工”的RPA又一次占据人们视野,RPA快速增长及爆发可归因于传统自动化局限、BPO降本需求、AI的出现以及全球企业面临数字化转型。

随着大企业客户进入RPA市场,单一的解决方案无法满足其多元化、复杂需求,RPA供应商开始研发规模化部署的RPA和云端RPA,并结合AI技术,实现非结构化数据的处理等功能。

弘玑Cyclone认为,从RPA的技术发展路线上看可以分为三个阶段:

RPA1.0,工具,解决工作流自动化

RPA2.0,平台,解决业务流程智能自动化

RPA3.0,智能中枢,具备自适应能力的数字化企业

未来,传统的大型静态业务系统将会把越来越多的业务扩展能力和业务自适应能力交给像RPA这样灵活、非侵入式、易创建易管控的业务实现方式。RPA将成为成为下一代企业软件的主流架构方式之一。

据麦肯锡的《数字时代:人工智能将改变企业命运》调查报告显示,“世界500强”中超过70%的企业都在使用RPA机器人,如亚马逊、通用汽车、宝洁公司、花旗集团、安联保险、谷歌等。

据亿欧智库不完全统计,RPA主要应用领域为金融、制造、医药和零售电商。截至2020年10月,国内采用RPA企业金融业占比最高,为54.55%,77.78%的金融机构为银行。其中,浦发银行和招商银行为首批使用RPA的银行,分别于2016和2017年率先在国内金融业引入RPA技术,以提高运营自动化水平。

亿欧智库:国内企业RPA主要应用领域分布

根据亿欧智库数据显示,在年期间,全球RPA市场以49.10%的年复合增长率迅速发展,2019年全球RPA市场规模达到118.33亿元;年增率长稍有减缓,但仍以42.89%的年复合增长率保持上升,预计2022年将达到400亿元规模。

中国RPA行业尚处于中早期阶段。2017年中国RPA市场规模仅为3.1亿元。从整体上看,中国的RPA市场规模与全球RPA市场规模均在上升,预计2022年规模为26.16亿元。

Gartner预测全球有高达9成大企业会在2022年前采用RPA,试图以数字转型提升商业流程的适应力和规模,同时调整人力配置。

超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合,还包含自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估)。

该趋势由机器人流程自动化(RPA)开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化,它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。

Gartner预测,到2022年,全球超级自动化软件市场规模将达到5,966亿美元,相比2020年增加1,150多亿美元(增长近24%),今年市场规模预计为5,320亿美元。到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合,企业将降低30%的运营成本。

2015年成立的弘玑Cyclone,是国内最早感知到RPA(机器人流程自动化)这一风向的企业之一,也是国内最早将RPA提升到Hyper Automation的企业。

弘玑Cyclone能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力,通过对需求的发现、设计、管理和运行这四大阶段管理,实现:

  • 协助CoE部门挖掘自动化价值点,助力RPA在集团内部快速推广

  • 基于桌面端和移动端,提供跨平台、跨操作系统的流程设计器,可基于服务器、IoT和私有云等各种环境下跨平台部署

  • 全面管理、调度、监控不同岗位的机器人,确保它们高效、稳定地执行流程任务

  • 覆盖有人值守场景、无人值守场景以及移动自动化场景,提升企业关键业务流程的可视性,让流程变得更加智能

同时,Cyclone RPA结合大量AI模型算法,赋予机器人读懂文档、看懂屏幕、理解对话等能力,极大扩展了机器人看、读、理解的边界。

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