被热议的RPA,未来能让金融机构的运营成本降低30%?

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RPA(Robotic Process Automation,机器人作业自动化)是指用机器代替人工操作,已经在集成和自动化领域取得了广泛的使用,近年来发展迅速,也开始引入金融业务场景。前不久,IT研究与顾问咨询公司Gartner发布报告对未来五年RPA领域主要的变化进行了预测:

 

预测1:到2023年,50%的新RPA脚本将动态生成。

预测2:到2022年,80%以RPA为中心的自动化实现将从互补的技术中获得价值。

预测3:到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作过程相结合,企业的运营成本将降低30%。

预测4:到2023年,RPA用于前台功能(销售和客户体验)的使用量将增加30%。

资料来源:Gartner、恒生研究院

  

目前,很多企业的现有系统都是由不同系统组合而成的,金融机构也同样如此。企业如果想要提高运营效率,必然将对自动化和自动集成提出更高的要求,这也是RPA兴起的一个原因。随着RPA能力的提升,脚本编写的工作量降低,一些原来通过自动化完成价值不大的工作也可以应用RPA来完成。在本文中笔者将结合Gartner报告主要观点、恒生实践以及行业趋势,简要介绍如何提升RPA的能力,以及RPA能力提升后可以达到怎样的效果。

 

RPA能力补充的技术工具箱

 

RPA技术不是孤立的技术,单独的RPA很难应对复杂的任务自动化,需要与其他互补的技术协同工作,其能力提升、补充也依赖五个技术领域以及三项技术工具。

 

五大技术领域

 

补充RPA能力的五大技术领域包括:过程挖掘,也称为过程发现或电子过程挖掘;摄取引擎,主要包括OCR、计算机视觉和许多其他技术;分析;用户体验;机器学习。这几项技术的集成将有助于创建模拟人类能力的AI生成RPA脚本,推动RPA的发展。

 

过程挖掘和过程发现将从系统日志和用户桌面收集数据,从而允许系统了解业务过程以及工作流,了解人们如何与支持这些过程的软件进行交互;机器学习将消除人类制造的噪音——例如,工作时间的即时消息或社交媒体。Gartner数据显示,44%的RPA用户已经或者计划使用机器学习和自然语言处理来增强RPA;RPA供应商大部分都在考虑补充5个技术中的两个或者更多。

 

三项技术工具

 

与RPA互相配合的技术工具主要有:iBPMS(智能的流程管理系统),iPaaS平台(Paas集成平台),决策管理系统。在推进RPA发展时,需要考虑RPA及这三项工具的整体技术选择,否则在执行复杂的业务需求时会很困难。这些技术工具彼此平等,共同依赖上述五个重要技术领域,并且共同支撑所有的业务过程,从而用最小的成本发挥最大的价值

 

目前用户对RPA产品能力的评估主要是基于一些使用案例,未来随着上述技术不断发展、工具不断完善,与RPA协同发挥作用,这些技术与工具的能力也将成为用户评估RPA产品能力的重要标准。

  

重构业务体系,降低运营成本

 

当前RPA主要用于简单的、重复性的工作,随着其能力不断增强,用户会寻求将RPA用于更加复杂的业务过程,比如前台的更多应用领域。从投入产出比来看,如果RPA技术仅仅是解决一些自动化的问题,那么在投入巨大的同时,价值产出也很有限。事实上,RPA可以提高所有业务的效率,包括前台的业务效率,从而提供更好的用户体验,让企业、机构获得显著优势,进一步提升竞争力。实现这个目标的前提是——重构业务体系

 

在强调要“促进尽可能多的业务实现自动化”时,Gartner报告中使用了一个概念——超自动化(Hyperautomation)。所谓超自动化,有别于运维的自动化和集成的自动化,指更多的业务实现自动化,是组织快速识别并自动化尽可能多的业务过程的方法,主要涉及使用技术工具的组合,包括但不限于机器学习、打包软件和用自动化工具交付工作。

 

在推进RPA的过程中,仅仅解决简单的痛点,只扩展RPA工具,而不改变业务,是常见的一个失败原因。更恰当的做法是重构技术和业务体系结构,基于关键性能指标和业务结果之上,采用超自动化处理。重新设计过程并实现自动化后,将有效减少企业的运营成本,提高效率和业务的敏捷性。Gartner预测,到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作过程相结合,企业的运营成本将降低30%。

 

具体来说,超自动化的实现需要对整个业务体系进行分层,进一步构建自动化线路图,尤其需要对低效的业务过程进行重新规划,而不是简单的为这些业务创建动态脚本,这是非常重要的一点。真正让RPA对业务性能产生影响,还需要从业务结果进行分析,定义或者改进过程,然后确定如何利用RPA。例如可以对业务目标进行量化,达到目标才算成功;考虑业务目标时,要综合考虑长期目标与短期目标,不要受到工具现状的局限,而是要以发展的眼光来看待RPA。

  

未来:机遇与风险并存

 

在不远的未来,RPA或将成为金融机构必备的核心工具,为行业带来一些改变,例如定价模式可能会更加灵活,现在一般按照“每机器人”进行定价,以后可以按照每笔交易、每个进程进行定价;售前模式会增加免费版本的POC(Proof of Concept,概念验证),因为编写脚本更容易。

 

RPA能力的整体提升,需要在过程发现以及动态脚本上具备治理、培训和应变能力,人工智能技术将发挥更大的价值,同时也需要行业更注重开放合作,各自发挥技术所长,优势互补。需要注意的是,使用RPA还需要策略、防护和治理,对RPA的重视要跨越整个企业,从后台延伸到前台,可能需要成立专门的过程自动化治理委员会,来推动过程自动化,确保多个部门(包括业务单元、IT、安全、采购等)能够协同工作。

 

推进的过程中,还需要对员工进行培训,因为RPA的应用需要更大范围的员工都参与进来,去发现能够自动化的地方,并且关注RPA技术可能会带来安全风险的地方。天下没有免费的午餐,随着RPA应用场景的增加,带来的失误和失败的案例也可能会增加,譬如一些数据或者过程篡改的风险,一些过程为了避免风险会变得更复杂等,这些都是需要注意的地方。

 

就目前来说,我们可能需要做两手准备:整合现有的技术系统,提高自动化能力,减少RPA介入的场景;同时制定相应的技术标准,能够与RPA产品进行有效配合。这两点看似矛盾,其实不然。

 

RPA的使用场景虽然很多,但使用代价较高,包括基础的投入和管理以及使用带来的风险。对于业务系统来说,目前本身自动化的空间还是很大,自身做自动化相比RPA做自动化代价要小很多。但是不同机构之间业务和操作流程存在差异、 不同业务系统之间的对接不可能做到完美,都决定了IT系统的RPA使用是不可避免的,那么需要提前做好准备。因此,这两个方向的准备,将有助于我们在短期利益和长期发展中求得平衡。

 

(本文部分资料来源于Gartner报告《2020年预测:RPA复兴由不断变化的产品和追求卓越运营的热情所驱动》)
 

特别声明:

文章来源:恒生技术之眼

作者:胡玉柱

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2zuz8rk4RLZ_IR4Dnqc-Gw

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