产品经理如何理解RPA？

前段时间作为评委，受邀参加某单位人工智能比赛，席间发现一多半人工智能项目都是RPA相关，之前对RPA有大致了解，但RPA项目占比之高出乎意料，于是近期对RPA有了更系统的了解，发现RPA应用远比名字体现的丰富，本篇就聊聊对RPA的理解。

RPA价值

RPA是「机器人流程自动化」的英文缩写，字面意思确实看不出RPA的应用内涵，在实际应用中，RPA主要应用在各类办公自动化场景，替代原来规则明确、重复性强、跨应用操作、工作量大的场景。通俗点就是通过脚本机器人，可以替代人力进行固定规则的鼠标、键盘操作。

例如新员工入职时，自动获取新员工基本信息，机器人自动将信息输入到各种系统并完成各类账号权限创建，省去了人力行政人员跨系统、程式化的操作。

因此RPA价值在于提升整个公司的运营效率，能够降低人力投入，即在白领领域实现自动化。因此RPA最先在国外人力外包领域得到应用，并逐步渗透到各行各业和全世界，17年左右开始在国内爆发式应用，并且随着国内人力资源成本不断提升和管理理念的变化，RPA变得越来越刚性。

传统上应用之间互相打通和配合应用，会涉及不同厂商和对接不同数据接口，推动和落地困难。RPA 模拟人操作鼠标和键盘操作，是通过非侵入式的方式落地实施，相比前者具有实施轻、适用面广的特征。

RPA与AI

在参加人工智能大赛评审时，选手们默认RPA就等于人工智能应用，市场上也有不少RPA厂商以AI公司自居。而实际上传统的RPA是不包含AI的，只是随着AI应用逐步成熟，RPA与AI在办公自动化场景结合才成为可能。

RPA+OCR场景，可以通过OCR自动识别纸质表单文字，再通过RPA设定任务进行流程自动化处理，类似场景可以自动完成报销单识别和处理。

RPA+NLP场景，可以通过NLP对文本信息进行处理，再通过RPA设定任务进行流程自动化处理，例如海外客户反馈，自动翻译成中文和对部门信息提取，并自动创建和提交工单到对应部门。

RPA+客服场景，是通过客户完成客户交流引导，获取信息，再将关键信息提取，由PRA完成剩余流程自动化的工作。

由于RPA 主要解决信息化流程自动化的特征，凡是相关场景技术都可以结合使用，例如RPA+数字孪生、RPA+虚拟现实等。

之前在AI公司时，主要面向金融行业提供人工智能建模平台，而客户除了风控、反欺诈这类纯机器学习类需求外，也需要提升金融行业内部人员工作效率，于是当时也有OCR、NLP和客服类产品工具的出现，主要就是实现办公流程自动化的特定环节，但没有坚定投入RPA，总是缺了一环。

RPA落地

RPA应用落地原因可以很简单，可以讲工作量大，希望提升人的效率，将更多重复工作交给机器做。

但从商业角度考虑，需要衡量整个RPA项目ROI是否合理，如果人力成本很低，而采购RPA成本相对高，那项目也不一定能落地。其次，也需要关注，落地场景是否规则明确，如果流程/规则不够明确，应该先解决流程问题，再考虑落地问题。再次，与企业流程是否成熟稳定有关，如果企业组织架构和流程经常变化，那落地RPA也需要跟着变化，投入产出比就不一定合适。最后，也需要关注数据安全，在很多企业办公自动化场景下，存在大量隐私和涉密信息，但RPA实施需要赋予流程机器人访问权力，这就会导致权限被滥用和数据安全风险。

市场上RPA厂商也根据资源禀赋不同，可以分为RPA软件类、技术提供类（NLP、OCR、客服）、咨询/实施类，并由此构建出了RPA生态，可以适用不同行业不同场景不同问题的解决方案并保证实施落地。