分析RPA流程自动化的挑战和解决方案

随着数字化工具和自动化解决方案的日益成熟,各行各业发掘到RPA机器人流程自动化技术的先进性,逐渐规模化部署RPA。

为了更好地推进RPA的实施,金智维在这里分享一些运用这项技术时面临的共同挑战,并给出针对性的解决方案。

组织架构层面:

● 流程的复杂性

随着数字化的应用场景不断丰富,大环境下的组织发生了巨大的变化,业务流程越来越多,流程工作涉及多个应用程序、系统和决策点,如果对业务流程不熟悉,就无法评估流程优先级,而阻碍RPA顺利实施。

解决方案:

①业务流程化:在自动化之前,简化和标准化步骤是关键。识别不必要的复杂性并尽量减少冗余操作。

②服务规范化:使用规则引擎来管理流程中的规则和条件,帮助自动识别和执行特定条件下的操作,确保规范性。

③流程自动化:采用不同的技术工具,比如业务流程自动化(BPA)软件

④模块化自动化:将复杂的流程拆分为较小的模块,然后分别自动化这些模块,有助于管理复杂性。

为管理某些高度可变的业务组件和业务模块,金智维部署K-RDE规则引擎系统,让企业业务逻辑通过编写规则来进行定义,大大降低了企业业务逻辑的复杂性,缩短业务系统的开发周期。

● ROI难以量化

组织业务流程的复杂性和需求的多变性,都会对ROI产生重大影响,而除了硬性效益(如成本节约)外,RPA还可以带来一些软性效益,如提高客户满意度、降低风险等,这些RPA投资的实际效益都难以直接量化。

解决方案:

①定义清晰的KPIs: 在项目开始前定义关键绩效指标(KPI),以便跟踪ROI。这些指标可以包括减少的工作时间、错误率降低、成本节约等。

②定期评估:定期评估RPA项目的效益,根据度量指标调整策略和流程。

③数据质量改进:确保数据的准确性和可用性,以便支持ROI计算。

技术风险层面

● 数据管理

准确的数据对于企业组织决策制定、业务分析和战略规划至关重要,保证数据的准确性、一致性和完整性,是自动化流程部署中一个绕不开的方面。

解决方案:

①数据清理和预处理:在自动化之前,进行数据清理和预处理,以确保数据的质量。

②异常处理:设置异常处理机制,能够处理不一致或错误的数据,例如,将其发送到人工干预队列。

在这方面,金智维推出的K-AIOps智能运维系统发挥了很好的作用。依托自身运维数据库能力,K-AIOps可以在数据离群(异常变化)时进行标记和提示告警,并快速识别日志中出现的异常信息。目前,K-AlOps产品已经在证券、期货等多个客户项目中落地应用。

● 合规性和安全性

自动化流程可能涉及敏感数据,涉及合规性和安全性问题,如数据隐私、访问控制和合规性要求。在控制人力和成本的前提下,如何在部署到生产环境之前防止策略违规,是RPA实施过程中要关注的问题。

解决方案:

①数据加密:使用数据加密技术来保护数据的安全性。

②访问控制:实施强制的访问控制,确保只有经过授权的人员可以访问敏感数据。

③合规性监管:遵循适用的法规和合规性标准,如GDPR或HIPAA等。

以金智维RPA数字员工产品为例,为了让产品更加稳定、安全,金智维通过对计算机底层API的二次开发实现对计算机对象的操作控制,这是非常安全的技术,也需要时间和技术沉淀才能有保障。

● 技术复杂性

成功的RPA实施需要具备广泛的技术知识和能力,包含多个系统的集成、数据处理、异常处理、安全性、多任务处理、自动化流程设计、合规性和维护等多个方面。只有协调和处理,才能确保机器人保持高效运行。

解决方案:

①监控和分析工具:提供强大的监控和分析工具,帮助客户实时跟踪自动化流程的性能和结果,以及发现潜在的问题。

②逻辑编排可视化:简单化操作,能够满足非技术人员使用,使客户能够更轻松地创建、管理和监控自动化流程,而无需深入了解复杂的技术细节。

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