挑战传统IT：RPA以更低的成本和更高的效率领跑数字化转型--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

在企业数字化进程中，传统的IT解决方案往往带来高成本和低效率的问题。因此，如何顺利地、平稳地进行数字化转型对企业来说是核心考虑。

为此，本文将深入探讨RPA（Robotic Process Automation）如何以其独特的优势，包括低代码/无代码平台、简易集成、任务级自动化、高可解释性以及模块化和可重用性成为推动企业数字化转型的先驱。

有哪些RPA的独特优势？

1. 低代码/无代码能力

与需要大量定制代码的传统IT解决方案不同，RPA允许使用低代码或无代码平台，这加快了部署速度，并降低了维护成本。

传统的IT解决方案通常需要复杂的编程和长期的开发周期，这不仅缓慢了部署速度，还增加了维护成本。相对而言，RPA提供了低代码或无代码的实施选项，这一点是它与其他数字化工具明显不同的优势。

低代码/无代码平台允许非技术人员使用图形界面来构建和部署自动化流程。这样，即便没有专业的编程背景，团队成员也能快速实施和调整自动化任务。这不仅大大缩短了从概念到实施的时间周期，而且降低了依赖专业开发人员，从而减少了整体成本。

除了加快部署速度外，低代码/无代码平台还简化了长期维护和更新过程。任何必要的调整或优化都可以通过简单的界面操作来完成，无需深入了解底层代码。

商业场景分析--供应链管理

以一个制造业企业希望自动化其供应链管理过程为例，使用传统的IT解决方案可能需要数月的时间来开发定制软件。然而，通过使用RPA的低代码平台，该企业能在几周内设计、测试并部署一个供应链自动化解决方案。

更进一步，由于RPA平台是低代码的，公司内部的运营团队可以直接管理和调整自动化流程，而无需等待IT部门的介入。这种快速响应和调整能力使得企业更灵活，能更好地适应市场变化。

2. 简易集成

许多数字化技术需要对现有的IT架构进行大规模改动或全面替换。与此相反，RPA通常是非侵入性的，能够在现有的应用和系统上迅速部署。

在企业进行数字化转型的过程中，一项常见的难题是如何将新的数字化工具与现有的IT架构进行有效集成。一些先进的AI和数据分析解决方案可能要求企业进行庞大的前期投资，或者需要对现有系统进行繁琐和高成本的改动。这些改动通常会涉及时间消耗大、需要多方参与且风险较高的项目。

然而，RPA则提供了一种相对简单和低风险的解决方案。RPA的非侵入性设计使得它能够快速并且容易地部署在现有的IT环境中，而不需要进行大规模的系统改动或升级。这一点不仅可以缩短项目的实施周期，也大大降低了实施过程中的风险和成本。

商业场景分析--大型零售业

以一个大型零售企业正在考虑如何优化其供应链管理为例，该企业已经有一套成熟的ERP（Enterprise Resource Planning）系统，但这个系统缺乏某些先进的数据分析和预测功能。更新或替换现有的ERP系统将是一个既昂贵又耗时的过程。

于是，该企业决定使用RPA来弥补这一缺陷。他们可以通过RPA机器人，该机器人能够从ERP系统中提取数据，然后将这些数据输入到一个独立的数据分析工具中进行进一步的分析和预测。最终，预测结果再被反馈到ERP系统中。

这整个过程几乎没有干扰到现有的IT架构。RPA机器人作为一个“数据桥梁”在ERP系统和数据分析工具之间进行数据传输，使得企业能够在不改动现有系统的前提下，实现供应链的智能优化。

3. 任务级自动化

与其他自动化或AI解决方案不同，RPA专注于单一、重复的任务，而不是整个业务流程或决策分支。

当谈到企业级自动化和AI解决方案时，很多工具和平台都倾向于在更大的范围内—比如整个业务流程或决策分支—进行自动化。这种广泛的自动化通常需要相对高的技术复杂性和更大规模的投资。然而，RPA采取了一种更为集中和专注的方法，它专注于单一、重复的任务，这有助于企业在无需进行大规模变革的情况下实现效率提升。

这种任务级自动化具有明显的优势：首先，由于其相对简单和明确，RPA通常更容易实施和维护。其次，这种专注也意味着RPA通常更容易衡量ROI（投资回报率），因为其影响是直接和可量化的。最后，任务级自动化允许企业通过自动化那些低价值但高频率的任务，来释放员工时间，使他们能够专注于更高价值和更具创造性的工作。

商业场景分析

考虑一个财务共享服务中心，该中心负责处理数百家企业的发票和报销。这些流程通常是繁琐且重复的，需要从多个来源收集数据，然后进行校验、分类和输入到财务系统中。

在这个情境下，RPA机器人可以被编程为自动从电子邮件、FTP服务器或其他数据源获取发票和报销单，然后验证其准确性，最后自动录入到财务管理系统中。所有这些都是在无需人工干预的情况下完成的。

这不仅大大减少了人力资源的需求，还提高了数据准确性和处理速度。更重要的是，这使得财务团队能够将更多时间用于分析和策略规划，而不是日常的数据录入工作。

4. 高可解释性

AI和机器学习模型常常被视为“黑箱”，难以解释其决策依据。但RPA的操作更容易追踪和解释，这对于需要合规性的场景特别重要。

在企业环境中，透明性和可解释性通常是至关重要的，特别是在涉及合规性、审计和质量保证的场景中。与使用AI和机器学习的自动化解决方案相比，RPA（Robotic Process Automation）具有明显的优势，因为它的操作更容易追踪和解释。

AI和机器学习模型因其复杂的算法和“黑箱”性质，常常让人难以理解其决策依据。这在某些场合可能会导致合规性问题，或者至少会增加解释和验证模型决策的复杂性和成本。

相反，RPA软件通常会明确记录其所有操作和决策逻辑，这使得企业能够轻易地进行后期审计，确认所有活动都是符合规定和预期的。这种高度的可解释性不仅简化了合规性管理，还有助于提高内部和外部利益相关者对自动化进程的信任。

商业场景分析--医疗保健业

以一家医疗保健提供商需要自动化其患者记录的数据入口和处理流程为例。在这个高度受规制的行业中，合规性—特别是与患者数据的处理和保护有关—是至关重要的。

通过使用RPA，该公司可以精确地编程机器人来按照明确和可追溯的规则进行操作。每一步的数据处理都会被详细记录，以便进行后期审计和质量检查。