近日，雲擴科技CEO劉春剛做客雷鋒網《AI金融評論》公開課，圍繞“RPA AI：開闢金融行業數字化轉型的新途徑”主題，詳細講述了RPA在企業數字化轉型中所解決的痛點以及遇到的挑戰。
以下為劉春剛演講精選內容：
我是雲擴科技CEO劉春剛，今天想給大家分享的主題是“RPA AI：開闢金融行業數字化轉型的新途徑”。
雲擴科技成立於2017年，作為RPA領域的創新領軍者，公司以自研的雲擴RPA平臺為核心，為各行業客戶提供RPA AI的服務和解決方案，助力企業推進數字化轉型。
我們服務了金融、能源等眾多行業，其中包括中國銀行、國家電網、中國移動、馬士基等行業標杆客戶。雲擴的總部位於上海，在北京、深圳、西安、蘇州及日本東京等城市均設有研發中心或辦公室。
今天的分享主要分為兩個部分。第一部分，我會簡要地介紹什麼是RPA AI。第二部分，我會介紹RPA AI對金融行業的數字化轉型帶來了哪些新的變化以及我們的一些實踐經驗。
「RPA AI」的三個階段
和工廠裡幫助我們搬箱子的物理機器人不同，RPA軟體機器人是一種無形的軟體機器人。它運行於電腦或手機等數字化裝置中，能夠幫助員工從繁瑣的工作中解放出來。比如發郵件、做報表、錄資料等具有重複性、規則性等特徵的工作，都非常適合用RPA來處理。
雲擴智慧RPA產品目前在各個行業中都有廣泛的應用。我們的一個大型製造企業客戶，在國內有很多生產工廠與供貨商，在海外也有許多客戶與經銷商，財務部門需要大量員工專門負責對賬，而如今這些重複性的對賬工作已經透過軟體機器人自動完成。
再比如一家大型的保險機構，客服部門每天會收到大量申訴單，以前只能靠員工手動地處理這些資訊。現在RPA機器人可以自動登入系統，下載申訴資訊放到Excel表格裡，進行自動分類，並且判斷預處理的工作。
在物流行業類似訂單處理的工作也都可以交由機器人自動執行：機器人可以自動登入物流公司的資訊化系統，對客戶的發貨單或者預訂單進行處理。在銀行業，RPA可以幫助工作人員自動處理銀行內部的各種報表、信用卡髮卡等各種重複性工作。
RPA與AI的結合，是未來RPA產品不斷進化的最重要的方向之一。
我認為RPA智慧化將分為三個階段進行：第一個階段是基於規則的自動化操作階段，這一階段的主要目標是利用AI演算法讓機器人的執行越來越穩定，能夠識別更多的軟體。
第二個階段是感知階段，基於OCR、NLP以及語音識別等能力，讓RPA機器人具備識別與抽取各種業務文字與資料的能力，大大拓展RPA的應用場景。
最後一個階段是認知階段，基於大資料或更多的人工智慧演算法，賦予機器人理解流程、理解環境的認知能力。
這三個階段能夠處理的問題不同，帶給企業的價值也不同，發展過程也是逐步遞進的。
雲擴在RPA AI領域投入了大量的研發精力，我們希望把更多的演算法整合到RPA中，幫助企業打造智慧化生產力。雲擴於今年第二季度推出的兩款RPA AI產品，就是在機器人上整合AI演算法，具備認知智慧。
RPA助力企業克服數字化轉型的“兩大挑戰”
接下來我們主要聊一聊在金融行業中，雲擴智慧RPA產品助力企業進行數字化轉型的實踐經驗。
數字化轉型，是近幾年來包括金融在內等各個行業所提到的最多的詞彙之一。很多企業都意識到“數字化拐點”遲早會到來，必須採取相應措施加速數字化轉型。但是，在真正的數字化轉型過程中，企業會面臨諸多挑戰。
首先，企業中存在非常多的系統，這些系統之間往往是割裂的，“流程孤島”大量存在。很多人誤認為資訊化系統越多，數字化轉型就會越成功，實際上這是一個誤解。並不是資訊化系統越建越多，企業就走在了去往數字化轉型的正確方向上。反而，我們看到很多企業內部陳舊的資訊化系統，產生了大量的重複性工作，增加了企業的運營成本。
其次，資訊化系統更新與改造的速度遠遠無法滿足業務創新的需求。現在各個行業的變化非常迅速，很多企業都需要進行業務創新，從而提升客戶體驗。但對企業內部的資訊化系統進行改造的成本與週期都無法滿足快速變化的創新需求，這也導致了企業內部技術債越積越多。
那RPA AI是怎樣幫助上述企業加速數字化轉型呢？
大部分客戶進行數字化轉型時，所面臨的最大挑戰是缺乏敏捷性。而RPA AI則可以給企業帶來這種敏捷性。透過RPA技術，企業可以快速建立跨系統、跨平臺的智慧自動化能力。由於RPA具有非侵入式、靈活部署的特性，客戶在短期內就能獲得效益。另外，我們把AI演算法做到簡單整合、快速拓展，簡單拖拽就可以把AI能力落地到廣泛的業務流程中。
RPA為客戶帶來顯著的效率提升與成本最佳化
RPA的成功實施會給金融行業的客戶帶來諸多好處。
第一，為企業降低運營成本。隨著人力成本的上漲，各個行業的企業都會感受到成本上漲的壓力。透過把重複性工作交由機器人完成，人類員工可以專注於更有創造性的工作，員工滿意度與客戶體驗都會得到提升。
第二，降低同一項工作重複執行的錯誤率，這個需求在金融行業中尤為顯著。
第三，提高效率。比如在處理報表這樣的典型流程中，由RPA軟體機器人制作報表，效率可以提高8倍以上。而且機器人可以7*24小時不間斷執行任務，為企業帶來極高的效率。
如何選擇一個企業級的智慧RPA平臺？
中國有句古話，工欲善其事，必先利其器。剛剛我介紹了一些行業應用的案例，那麼企業在進行數字化轉型的過程中如何選擇一個適合自己的RPA平臺呢？我建議從以下幾個方面去考察：
第一，RPA的產品必須具有高易用性，能讓企業客戶快速上手。授人以魚不如授人以漁。好的軟體產品能迅速跨越從原廠實施到合作伙伴實施，從合作伙伴實施到客戶直接採用的兩大技術接受鴻溝。一個設計精良、易學易用的RPA平臺可以大大降低企業自主掌握RPA的學習成本以及未來的維護成本，靠產品力實現規模化。
第二，執行穩定性。機器人執行過程中必須足夠健壯，不容易出錯。產品要滿足企業級平臺部署的各種精細的需求和可拓展能力。企業級軟體產品本身的技術壁壘其實往往在於這些看不見的積累上。
第三，RPA的生態如何？一個好的RPA平臺，一定要具有足夠的開放性與健康的生態。開放標準的介面鼓勵客戶和合作夥伴做一些定製化的開發。標準化的培訓體系和使用者支援體系，能夠賦能客戶、開發實施商、諮詢合作伙伴的原生能力建設。
第四，RPA是否內建以及能夠非常輕鬆地整合人工智慧演算法。內建的人工智慧演算法可以開箱即用。而企業如果已經自建了AI能力平臺，那麼已有的AI模型是否能很好地整合到廠商的RPA平臺中？這也是一個非常重要的考量點。
第五，RPA廠商是否有專業的交付方法論與良好技術支援能力。
第六，RPA是否有靈活的部署與計費模式？企業客戶部署的需求非常多樣化，尤其是像金融行業，對資訊保安的要求非常高，往往只接受私有化部署。在其他行業，客戶則希望用雲端SaaS上的RPA，直接開啟一個賬號就可以馬上使用，無需運維、無需購買伺服器。無論哪種部署模型，都需要考慮到未來機器人數量增加時，平臺是否具備伸縮能力、高可用支援以及併發性要求。
精選提問
問題1: RPA的成本盈虧平衡點是多少？公司有多少員工，就可以考慮使用RPA？
劉春剛：降低成本不是RPA給企業客戶帶來的唯一好處。RPA除了降低成本，還能降低重複性工作的錯誤率，提高工作效率，縮短業務響應時間，提高流程規範性，最佳化員工工作體驗，這些都是RPA能給企業帶來的優勢。如果單純只是對比成本，我認為任何重複性的工作，釋放出來的人力成本遠高於RPA的成本，並且可以靈活縮放規模應對業務的波動。
問題2：雲擴是怎樣應對金融服務中隱私監管要求的？
劉春剛：在金融行業，不管是銀行、保險還是證券，對資料的隱私和安全要求都非常嚴格。雲擴非常重視在資料安全與隱私保護方面的功能。從資料的儲存、資料傳輸過程中的加密、賬號的保護等很多功能點，都是雲擴RPA的產品優勢。
問題3: 國外的RPA產品和國內的有什麼不一樣嗎？
劉春剛：目前國內外的產品，在基本的產品概念上沒有本質的差別。我們所面臨的場景和客戶痛點是一樣的。國內外廠商的產品，更多的是在一些細節上存在差異化。國內企業的商業環境和國外不太一樣，比如微信、釘釘的自動化以及很多手機應用的自動化，國內廠商的產品會更加適應本土企業的需求。
問題4: RPA目前有什麼技術上的壁壘？
劉春剛：一款軟體產品有沒有技術壁壘，其實是看我們怎麼定位它。產品的目標是什麼？
如果只是做一個簡單的demo級別的產品，那應該都沒有壁壘。但是如果想去做一個世界領先的產品，能夠被各個行業的客戶用來做不同的事情，那永遠是有壁壘的。好的RPA產品會在智慧性、穩定性、易用性、相容性以及執行效率這些不同的引數上有非常大的差別，最終會影響產品的適用範圍以及客戶的實施成本。在這些方面都做到世界領先，那一定具有非常高的技術門檻。所以我經常對團隊說，如果你覺得自己做的事情難度不高，那是因為你對自己的要求太低。
問題5: RPA如何應對客戶流程的不斷更新？
劉春剛：流程編輯器一定要具備非常好的靈活性和操作性。當一個業務流程編輯好了之後，還需要客戶或者實施商維護這些流程，因為業務流程隨著時間的遷移會發生變化。一個好的流程編輯器，可以快速調整並幫助客戶適應這種變化。這樣後續的運維成本也會比較低。
問題6: 能介紹一下RPA在IT運維領域的應用嗎？
劉春剛：運維方向，RPA可以應用到非常多的重複性場景中。比如自動監控系統狀態，自動查詢運維的日誌等工作。
問題7: 疫情對RPA行業影響大嗎？
劉春剛：影響肯定是有的，要辯證地去看待。短期來看，疫情確實影響了很多行業客戶的採購預期。但長期來看，疫情也促使了很多行業開始思考如何進行數字化轉型，如何利用像RPA這樣的技術和產品來提高企業的運營效率。
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