CoE就像煎饼果子，能加一切，GPT的到来更是打开了通往未来企业的大门。最近在RPA CoE上接连取得突破，加上GPT之后，未来企业形态或许会往更颠覆的方向发展。

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剖析RPA CoE，自动化运营的新视角

作为一个负责企业持续优化的组织，CoE的核心在于其自动化运营体系。RPA CoE，则是以RPA为切入点，通过平台产品这一基础设施，支撑着这一运营体系。对于RPA CoE运营团队来说，CoE平台就是他们的核心业务系统。

正因为RPA与业务流程的紧密联系，以及对业务与IT系统交互的深刻理解，RPA团队能够代表科技（IT）更深入地融入业务，成为业务与科技的完美结合点。

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在我所服务的RPA应用规模较大的客户中，RPA顾问与业务人员的关系密切，常常一起工作。当业务遇到耗时费力的工作时，他们的第一个反应就是寻求RPA顾问的帮助。而RPA往往能够解决一些临时而紧急的任务，同时将系统优化需求反馈给相应的系统团队。因此，RPA团队在业务部门中树立起了良好的口碑，真正实现了"科技赋能业务"。甚至可以说，RPA已经成为了企业实际的一项业务。

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RPA CoE与GPT的结合，未来已然到来

在CoE的运营体系中，企业的持续优化已经变成了常态。业务变化带来的IT需求能够迅速实现，业务人员的科技水平也在逐步提升。这种变化就像过去纺织业从人工织布转变到机器织布一样，企业的人工操作将快速转变为机器人完成，生产力与竞争力将同步提升。过去负责织布的工人，将成为未来的机器人管理工程师。

企业数字化的快速迭代过程：新的业务需求 -> RPA顾问（大概率是ITBP）快速用RPA实现原型 -> ITBP提出系统改造需求 -> 系统优化 -> 新的业务需求

GPT（Generative Pretrained Transformer）的出现，将极大地加速企业数字化进程。在没有大型模型的情况下，CoE运营可能需要经过多轮迭代才能解决以下问题：

业务流程碎片化： 企业历史越长，企业流程的梳理就会越复杂。通过CoE的运营，我们可以积累企业流程资料，借助GPT的提炼归纳能力，理解并串联这些流程信息，将企业流程的”迷雾地图“变为”全开地图“。
业务指标不可视：即便有BI平台，我们也往往无法全面且细致地管理。通过CoE运营，我们可以获取到业务的系统数据，借助GPT的泛化能力，可以快速提供传统BI无法短时间内提供的指标数据，实现精细化数据分析与管理。
需求到解决方案落地周期长：即使RPA可以快速实现需求，以周为单位的实现周期仍然不够快。通过CoE运营，我们可以建立一套标准的需求到解决方案落地的规范与流程，借助GPT的学习模仿能力，可以进一步减轻项目管理文档工作、方案设计、代码编写及测试等一系列工作，未来甚至可以以天、以小时为单位实现流程改造。
业务人员无法自行解决简单问题：即使有低代码平台，但无法让不愿学习的人动起来。通过CoE的运营，我们可以让更多的人接受数字化的理念。利用GPT的协同编程（CoPilot）能力，使每个人都能成为开发工程师，企业未来都将是科技人员。

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我曾在一个有百年历史的外资公司工作，每隔几年都会有裁员的新闻。然而，这么多年过去了，当年所在的公司的人数从几千人增长到了上万人。实际上，被裁掉的总是那些可以被替代的工作，而增长的部分总是需要扩招的。未来，每个企业员工都需要掌握大模型prompt的能力。

我的公众号起源于RPA，自2017年以来，我已经做了6年多的RPA工作，近2年主要是RPA CoE的建立与推广。当我初次接触RPA时，我就认为漫威《钢铁侠》里的人工智能管家”贾维斯“是由RPA+AI实现的。而如今，由于GPT的出现，现实版的”贾维斯“应该很快就会出现。我深信”自动化是人类一致的追求“，在接下来的时间里，我会投入更多的时间与精力，去探索下一代RPA x GPT的应用。

*本文由作者与chatGPT共同完成

关于作者

梁一纲，自号金沙居士，英文名是Barry。曾任某金融科技公司RPA事业部负责人，在全球性银行担任过大型机(MainFrame)开发、数据分析师、流程优化顾问；在四大担任过税务信息化与RPA流程自动化咨询师。看好RPA的前景，致力于以RPA为切入点，在金融科技（Fintech）领域发(Duo)光(Zhuan)发(Dian)热(Qian)。

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