解读实在智能RPA在数据处理场景的应用

近年来，伴随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展,传统产业结构数字化的转型，其产生的数据量呈现几何级增长。据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44个ZB，我国数据量将达到8060个EB，占全球数据总量的18%。数据对企业的重要性越发明显。数据化管理、业务流管理、技术迭代更新、技术创新等经营动作都离不开数据。在这样的趋势下，企业经营与数据之间的“博弈”越发焦灼。不同系统之间的数据管理，业务数据报表，数据的迁移与调取，数据的管理分析这些都是企业中常见数据处理流程，这些都为企业、员工提出了新要求。我们可以从实在智能自主研发的“AI+RPA4.0”技术中得到这些解决办法。

数据难题

不管体量大小，每个企业的数据都是多种多样的。科技公司常存在多个业务平台，那么跨多个平台数据处理、迁移、处理、跨部门数据统筹等工作量随之而来。

这里就会出现数据时效性差、人工操作失误、人工成本增加等问题，这些工作占据了企业大量的时间，员工将会在数据分析、业务创新、业务挖掘上投入更少的时间。

体量巨大的数据带来了大量的数据处理工作，除了人工成本增加，人工数据处理中常常会出现虚假数据处理、主观性数据处理，工作失误，专家能力难以沉淀等问题出现。如果数据从源头就出现问题，并没有相关专家处理，在日积月累中，错误的数据信息会持续给企业经营带来的误导。

人工处理数据的难题给企业经营、技术创新、产品创新等工作造成了困难，并且数据处理过程繁琐、效率低下、主观性强等问题也存在。

在“数据化”的大趋势下，企业的难题出现了。

RPA与数据处理

RPA是Robotic Process Automation(机器人流程自动化)的简称。我们可以把它理解为:“虚拟机器人”替代人工的一种方式。RPA不仅可以模拟人类，而且可以利用和融合现有各项技术，实现其流程自动化的目标。或者可以理解为:软件自动化=人工+电脑。

那么RPA能在哪些方面解决数据问题呢?

我们可以从「实在智能」自主研发的“AI+RPA4.0”技术中得到这些解决办法。

跨系统，去繁琐操作。「实在智能软件机器人」支持Windows系统下所有操作，涵盖常见Windows桌面应用、窗体与文件夹、Chrome/E浏览器、Office/WPS办公软件、数据库等15个操作大类400余个操作组件。同时兼容主流的企业级ERP/ CRM /SCM信息化系统，实现系统间无缝衔接与数据共享。

辅助人工，节省成本。基于RPA的机械流程自动化工作原理，员工能通过RPA可以减轻工作量，原则上只要制定好规则，那么就会有规则下的数据采集和数据处理结果。

数据去主观性。RPA处理的数据客观的数据挖取，避免了人工主观因素的影响。

自动化规则明确，人工出错率为0。规则明确，出错率为0，但是这里需要注意的是:规则正确那么结果才能正确。

价值创造。RPA释放了人工做的繁琐工作，员工能花大量的时间在数据分析、数据挖掘等更加有价值的工作上，将员工从枯燥、重复的数据搬运中释放出来。

专家能力沉淀。基于RPA套件与AI云脑的结合，不仅可应用于规则化流程化各种任务。还可应对复杂场景，提供智能决策能力，并基于数字员工完成任务时收集的授权可信数据对决策模型进行持续迭代优化，能把企业专家的能力通过机器学习技术能力沉淀下来。

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核心是价值与效率

一个简单的例子，以“报税宝·智能报税机器人”在代记账领域如何处理数据为例。点击查看报税宝。

在其业务流程中，可以把工作流程分解为:查找账号、输入账号&登录、查找纳税记录、计算税金、填写申报表格、申报&等待结果。从实际操作来看，人工处理为6分钟，RPA机器人缩减为60秒，这里还排除了报税员工的个人因素(夜间申报，处理效率高低不定、处理能力正确与否等因素)。

如果单纯地把手动变成自动化，那么RPA的存在是没有意义的，我们的企业在接入RPA的时候更需要考虑核心是:价值与效率。我们相比于其他RPA产品，我们做了一定的升级与创新，以便能更好地适应当前企业的需求。

相较其他传统RPA产品，「实在智能软件机器人」的亮点在于 对客户原有系统“零侵入零改造”、原生自研AI能力组件化、以及大规模复杂场景智能决策与RPA结合的成功经验和积累。

文章来源：《决策与信息》 网址: http://www.jcyxxzz.cn/zonghexinwen/2020/1102/561.html