RPA助力能源行业创新与转型--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

5月29日，由英诺森、RPA中国、安永联合举办的“聚焦能源企业数字化转型”专场线上研讨会成功举行。超过700多人次在线观看了此次会议。安永资深数字化供应链转型高级顾问-申华作为特邀嘉宾出席了此次会议，并以《RPA助力能源行业创新与转型》为主题深入分享了RPA的试用场景与整体架构。

申华表示，目前中国处于智能时代高速发展阶段，尤其是在“新基建”国家战略背景下，5G、人工智能、新能源、区块链、数字化、自动化等技术，正与各个行业相结合并颠覆其工作方式。

而RPA机器人的最大优势是可以帮助人快速提高工作效率并节省工作时间，把员工从繁琐、复杂的业务流程中释放出来，从而去做更有意义的创新工作。

01.

RPA适用于哪些业务场景

申华表示，据IDC调查报告显示，未来工作场景中大约36%的底层工作岗位将彻底被RPA机器人替代，如数据收集、数据分析、数据操作等。埃森哲调查报告显示，RPA机器人的工作效率一般情况下为普通员工的3倍左右，其成本却只有员工的50%，并且RPA可以在正确指令下实现100%的数据准确率。因此，在能源企业实现数字化转型的道路上，RPA机器人起到了至关重要的作用。

虽然RPA可以为企业数字化转型带来诸多好处，但并不是说RPA是万能的适用于所有业务场景，例如，一些艺术创作类工作RPA却无法将其实现自动化，因为RPA不具备创作性思维，它只能按照人的指令去执行一些重复性工作。因此，如果一些能源企业的业务流程符合以下标准，那么就适合通过RPA实现业务流程自动化。

高重复性：定期发送业务报表，自动服务单据中涉及的解决方案，高度重复7*24小时的工作任务。例如，企业里定期发送的各种财务报表、邮件收发/分享等，人工来处理这些工作从数据搜集到统计，耗时耗力而且无法保证数据的时效性。

超大量：定期的企业数据报表搜集、整理、分析等工作，周期性的系统历史数据处理，将大量数据录入到系统中等。尤其是历史数据，很多企业中可能存储了过往5—10年的业务数据可能会达到几百T。人工来处理这些数据，如进行分析、提取等操作，那么工作量将是大到无法想想的；而RPA机器人，却可以像“铲车”一样模拟人类的操作方式，轻松地将这些数据整理好。

多系统：多个数据源收集和处理数据，如Excel、Outlook、网页应用、ERP系统等。例如，企业的财务部门员工经常需要到邮件里提取发票信息，然后录入到系统中。而RPA通过与OCR技术相结合完全可以将这一业务流程实现自动化。

伪集成：存在依赖关系且数据来源多于系统，特定数据的日常下载与核对，系统之间非庞大数据的平台集成工作。例如，当A系统出现数据更新时，我们将其下载然后同步到B系统，如果是人工来执行这个流程，不仅耗时耗力而且无法保证数据的时效性和准确性。通过RPA我们只需要设定数据扫描时间、同步时间便可以将这样的业务流程实现自动化。

02.

RPA解决方案基础架构

RPA之所以适应于如此多的业务场景，这是因为和它的基础架构有关，主要包括业务和数据两种架构。

业务层面，RPA通过API和UI两种方式与系统、应用和平台进行交互：API是一种应用程序或系统的端口，在不用访问源代码的情况下，可以帮助用户快速实现系统之间的交互，例如比较常用的Digital Core 、SAP C/4 HANA、ERP等程序。UI是指软件与人之间的交互界面，介于硬件与数据之间，可以帮助人更好的去操作软件，例如Word、PPT、Excel、第三方工具、旧版应用等。

数据层面，RPA主要通过数据部署和智能分析两种方式执行任务：数据部署方面，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）三种部署方式。因此，可以满足用户不同的预算成本和使用环境需求，以提高整体的RoI（投资回报率）。智能分析方面，RPA通过与机器学习（ML）、大数据分析、深度学习等人工智能技术相结合，在执行任务的同时还可以输出可视化数据报表，为管理者指定发展战略提供数据支撑。