及早引入RPA機器人自動化 結合流程挖掘 開展大數據分析增益之路
雖然引入 RPA 看似千頭萬緒，但只要能「start from small」，選取較簡單的部分開始使用，管理者便能明白 RPA 不單可增加公司的生產力，更是搭上大數據分析（Big Data Analytic）快車的必備車票。RPA（Robotic Process Automation, 機器人自動化）是現時企業開展數碼轉型（Digital Transformation）旅程的火熱話題，根據 Gartner 市場調查報告估計，RPA 的全球銷量在 2021 年將可達至 18.9億美元，較 2020 年增長 19.5%。換言之，不少企業已借助 RPA 火速提升競爭力，繼續保持觀望態度，只會令企業發展落後於人。雖然引入 RPA 看似千頭萬緒，但只要能「start from small」，選取較簡單的部分開始使用，管理者便能明白 RPA 不單可增加公司的生產力，更是搭上大數據分析（Big Data Analytic）快車的必備車票。
什麼是 RPA 機器人自動化？
RPA是一種代替使用者執行重複性工作的軟件工具，毋須經由特殊的硬件執行，而是可以在一般的辦公室 IT 環境中運作。RPA 與傳統的 Desktop Automation（桌面自動化）的分別在於，後者只能處理簡單的單一任務，例如 Excel表單的 macro 錄製巨集功能，因應不同的指令自動在文件中匯出答案；RPA 則可自動搜索表單中的不同項目，並根據設定的規則自動完成分類存檔，又可將各種資料分別傳送給相關人士，在毋須人力介入下完成整個文件管理流程。以汽車組裝為例，桌面自動化就如個別組裝工序的自動化，RPA 則可自動化監控及完成整個組裝流程，可用性差距極大。
RPA優勢適用於各行各業
RPA 已被視為不可或缺的 Digital Workforce，在多年前我們已預視它將為企業帶來不少好處，包括可取代人手執行重複性及枯燥的工作、排除人為輸入錯誤資料的風險、24/7全天候工作、不會因人事變動而影響業務營運等。而在技術愈趨成熟下，現時 RPA 在各行各業也有不少應用案例，例如物流業、會計、保險等，協助各類企業在數碼轉型旅程中保持穩定的步調，讓企業管理者能專注拓展新的業務，最終改善客戶體驗。
打通不同結構資料 智能數據分析更精準
加入人工智能及機器學習技術後，RPA 便能模仿人類的洞察力，將複雜的非結構性資料即時結合結構性資料一併使用。
RPA結合智能數據分析系統的優勢
傳統的市場分析報告，必須在事前決定研究目的及採集數據的方法，過程難免涉及研究團隊的主觀想法，亦較難在事後將分析報告應用於其他領域。但在 RPA 結合智能數據分析系統（B.I.）後，便可讓大數據分析在以下三方面發揮更大效能。
| 流程挖掘 (Process mining) | B.I. 可從RPA 擷取的各種數據中，去發掘公司不同工作流程中的樽頸位，例如提交報表的批核過程有否重複或多餘程序。 |
| 流程模擬 (Process simulation) | 通過 RPA 擷取的數據，B.I. 可以與其行業的數據套件（dataset）進行比較，模擬流程改變所帶來的影響，讓企業可預視轉變是否有效率及減少風險。 |
| 機器學習 (Machine learning) |
流程挖掘及流程模擬，某程度上都必須企業設定問題供系統解答，但如結合不同的機器學習演算法，系統便能自行運算及提供建議，例如在哪個月份減價的反應最好、哪間物流公司最能準時送貨，讓企業能提升客戶體驗。 |
RPA 結合智能數據分析系統（B.I.）後，便可讓大數據分析在流程挖掘（process mining）、流程模擬（process simulation）及機器學習（machine learning）三方面發揮更大效能。
專家評估業務獨特性 最佳化引入RPA
雖然 RPA 機器人自動化有上述不同好處，不過並非所有流程都適合使用 RPA 技術，因為部分工作可能使用的機會不多，或對企業數據轉型的目標沒有太大幫助，如強行引入 RPA，只會令投資回報（ROI）變得遙遙無期，因此在決定採用 RPA 技術前，應先交由專家根據你的業務獨特性、需要、工作流程及未來拓展計劃進行詳細的評估。企業管理者如欲更有效率引入 RPA 解決方案，歡迎聯絡Ricoh專業團隊。