机器人流程自动化技术发展迅速。 短短十多年间，这种业务流程自动化形式已从默默无闻变为主流。 全世界的企业都在使用这种技术来提高生产力，同时节省开支，其普及指日可待。
如果你曾想过 “我们是怎么来到这里的？”那你就走运了。 本文将讨论 RPA 技术的起源，探讨它如何塑造现代商业世界，并展望未来自动化技术的发展前景。
欢迎访问 RPA 技术：回顾过去、现在和未来。
机器人 “一词是何时出现的？
首次使用过程自动化？
机器人流程自动化
机器人流程自动化这一术语于 2012 年首次使用。
然而，根据研究论文
机器人流程自动化（RPA）及其未来
(O. Doguc，2020 年）的研究报告，该术语直到 2014 年至 2015 年才真正兴起。
虽然当时这门学科的规模相对较小，但当企业开始宣布通过自动化实现的节约和效率时，这门学科获得了牵引力和关注。 到 2018 年，毕马威发布了 人类的崛起 报告。 该文件建议，银行和金融机构可将该部门的成本降低 75%。 在随后的几年里，采用率急剧上升。
过去的 RPA 技术
自动化一词是由福特汽车公司工程经理 D.S. Harder 于 1946 年创造的。
福特汽车公司的工程经理 D.S. Harder 于 1946 年提出。
随着他的汽车制造厂开始在机械化生产线上使用自动装置和控制装置，这一概念也应运而生。 在我们当前的内容中，自动化指的是使系统自动运行的技术。 这些系统可以是机械、电气或计算机化的。
然而，虽然在 20 世纪 40 年代可能还没有一个明确的词来形容自动化，但几千年来，自动化一直是人类历史的一部分。 早在公元前一世纪，罗马人就使用水车碾磨谷物。 到了 9 世纪，水车和风车的发展如火如荼。 到了工业革命时期，蒸汽机的效率达到了新的水平。
问题的关键在于，人类一直在寻找可以用来提高生产力的技术。 不过，严格来说，机器人流程自动化技术的起源要追溯到第一台计算机问世之时。 早期的计算机是用来减轻人类的数学负担，并将其传递给机器的。
在论文中。
未来的数字劳动力：机器人流程自动化 (RPA)
(S. Madakam，2019 年），作者认为 RPA 的起源可以追溯到 1943 年至 1946 年间发明的 ENIAC 计算机。 有趣的是，完成日期与 D.S. Harder 首次使用自动化一词的时间大致吻合。 作者还提出了更早的技术起点，认为 “算盘是第一台计算机”。
早期的计算机非常笨重。 它们使用起来非常复杂，而且体积庞大，需要安置在整个房间里。 然而，随着计算机硬件的成熟，其价格也随之下降。 到 20 世纪 90 年代，个人电脑已遍布发达国家的千家万户。
随着计算机技术的发展，企业使用脚本语言和宏将常规流程自动化。 这些工具通常在 Microsoft Word 或 Excel 等应用程序中使用。 虽然这些用途在今天看来很原始，但它们代表了软件机械化的重要早期步骤。
本世纪初，BluePrism 和 UIPath 等公司通过发布旨在实现企业内部后台和行政流程自动化的平台，为 RPA 铺平了道路。 这些平台通常被称为 “机器人 “或 “软件机器人”，能够在计算机系统中模仿人类的行动。 他们可以与多个应用程序交互，进行数据录入，从文件中提取信息，并执行其他各种任务。
1.RPA 技术的根源
RPA 的早期发展途径之一是业务流程外包 (BPO)。 当时的公司会将人工工作外包给各种组织。 完成这些任务需要依靠体力劳动，而且往往是在遥远的国家。
这类业务的竞争非常激烈。 然而，不断上涨的用工成本让外包公司不得不寻找更廉价的方式来完成这些任务。 此外，管理分布在不同国家和时区的员工也带来了复杂的问题。 因此，其中许多服务机构都是最早采用 RPA 的机构之一。
屏幕刮擦技术是 RPA 的另一个前身。 据说，这种做法可以追溯到蒂姆-伯纳-李的早期万维网。 不过，其他资料显示，该技术出现于 20 世纪 60 年代或 70 年代，当时是为了在具有非标准化接口的主机终端之间进行数据交换。
工作流程自动化软件是拼图的另一个关键部分。 工作流程管理的概念可以追溯到工业时代的黎明，但实际上，80 年代出现的早期工作流程软件所产生的技术才是 RPA 的直接前身。 这种软件通常可以自动处理订单和库存管理，从而将人工解放出来完成其他任务。
综合来看，这些趋势表明，人们对效率的要求越来越高，这使得 RPA 技术成为一个 “何时 “而非 “是否 “的问题。
2.十个早期 RPA 使用案例
最早的 RPA 用例涉及自动执行重复性、基于规则的任务。 RPA 技术的最初目标是简化运营和业务流程。 其中一些最初的使用案例为当时的技术能力提供了一个有用的基准。
以下是 RPA 技术的十个早期应用案例。
- 数据录入、迁移、提取和验证
- 数据备份和存档
- 自动填写表格
- 工资单处理
- 账户核对
- 库存管理
- 质量保证测试
- 医疗保健计费
- 贷款处理
如您所见，RPA 技术的应用相当多样化。 然而，随着企业开始在这些交易中节省时间和金钱，他们开始探索 RPA 的边界。 很快，我们就进入了 RPA 工具的今天。
当前的 RPA 技术
如今，RPA 技术的成功几乎从未间断。 在很短的时间内，RPA 已成为一种不可或缺的工具，开创了现代商业时代生产力的新纪元。
我们已经探究了 RPA 的起源，现在是时候来看看这项技术如今正在做些什么来帮助企业提高收入和业绩了。
当今的 RPA
在很大程度上，RPA 如今的能力要归功于人工智能。 虽然 RPA 本身能够提高效率和生产率，但当任务需要人类认知时，它就会遇到硬性限制。 然而，与人工智能工具的整合和融合扩大了 RPA 项目的范围。
RPA 技术的最大局限之一是无法处理非结构化数据。 然而，计算机视觉技术和自然语言处理技术（NLP）的使用打破了这些以往的限制。 可以说，通过适应新兴的人工智能技术，RPA 变得比以往任何时候都更加重要。
1.以行业为重点的 RPA 工具
市场成熟的标志莫过于供应商开始发布针对特定行业的工具。 近来，市场上出现了为医疗保健、财务、人力资源、物流等领域提供开箱即用的自动化解决方案的产品。 这些应用程序带有模板，使流程自动化设计变得更加容易。
2.RPA 和认知自动化
近年来，RPA 和认知自动化（也称为智能自动化）的融合向前迈进了一大步。 将人工智能、ML 和 RPA 相结合，可让团队为业务流程自动化增添动力。
现在，后台和前台运营都可以充分利用 RPA 技术，让自动化流程处理各种非结构化数据，甚至做出过去需要人工输入的决策。
3.RPA 英才中心（CoE）
虽然 RPA 的潜力显而易见，但如何最大限度地提高效率却是许多企业关心的问题。 很多时候，瓶颈并不是出现在技术层面，而是因为企业缺乏真正发挥优势的专业知识。 各组织正在建立 RPA
卓越中心（CoE）
以确保他们具有前瞻性并了解技术，从而推动改变游戏规则的项目。
4.基于云的 RPA
基于云的 RPA 工具是现代企业的绝佳选择。 远程访问这些工具有助于确保员工在任何地点都能通过安全、灵活和可扩展的自动化解决方案开展工作。 然而，也许更重要的是，云连接通过向员工提供强大的计算能力，使企业能够充分利用 ML 和数据分析的优势，而无论他们身在何处。
5.无代码 RPA
无代码或无脚本 RPA 近年来越来越受欢迎。 用户界面/用户体验设计是采用的基本要素。 确保每个人，而不仅仅是一小部分程序员，都能构建自动化流程，有助于实现技术民主化，并带来更多创造力和更快的合作。
6.工作流程协调
过去，RPA 最适合用于可预测的、基于规则的任务。 然而，局限性包括 RPA 解决方案的扩展问题，以及管理和维护的高水平。 再加上 IT 流程的复杂性不断增加，这些都是急需解决的问题。 进入工作流协调。
工作流协调使 RPA 流程能够以正确的顺序更高效地工作。 对于需要扩大规模和增长的企业来说，这些进步非常宝贵。
7.中型市场和中小企业自动化
RPA 技术曾经是中小企业无法企及的。 然而，与所有技术一样，随着时间的推移，它变得越来越便宜，越来越容易获得。 这一发展对于帮助颠覆性企业蓬勃发展，甚至与现状企业竞争至关重要。
8.数字化转型
在谈及 RPA 在当今的应用时，不能不提到这项技术如何促成了传统纸笔行业的数字化转型。 除了对环境产生积极影响外，它还使企业能够少花钱多办事，减轻体力劳动者的负担。
十个当今的 RPA 使用案例
将当今的 RPA 用例与早期的用例进行比较，是衡量这项令人兴奋的技术在短短几年内取得的进展的好方法。 以下是当今的十个 RPA 技术使用案例。
- 自动药物发现
- 工业基础设施的维护计划
- 价格监测
- 库存和订单管理
- 医疗保健预约安排
- 生产质量控制
- 供应链优化
- 聊天机器人和个人助理
- 监管合规
- 欺诈检测
这些当前的 RPA 使用案例恰恰说明了该技术如何从处理可预测的 if/then/else 类型任务转变为更为复杂的任务。 从 21 世纪初的视角来看，其中许多功能似乎都不太可能实现。 然而，由于人工智能工具的出现，RPA 的功能变得更加灵活。
然而，这只是迈向超自动化征程中的一步。
未来的 RPA 技术
谈到 RPA 的广泛应用，就不能不讨论 COVID-19。 大流行病让所有人都措手不及，即使是制定了坚实的业务连续性计划的公司也不例外。 从商业意义上讲，这个时代将被部分地铭记为一个重要的数字化转型时代。
RPA 与其他类似技术的通信工具一起，走在了这一巨大变革的前沿。 到 2020 年夏天，人们对 RPA 的兴趣达到了顶峰–至少从谷歌搜索词来看是这样。
然而，仅凭搜索量来量化对解决方案的兴趣是痴人说梦。 任何令人兴奋的新技术都会引起人们的极大兴趣，随着管理层和员工对这些新工具的了解，这种兴趣会逐渐消退。 判断软件效用的最佳方法是看市场份额趋势。
据统计，自 2020 年以来，RPA 支出急剧上升。 此外，根据预测，市场规模将从现在的 从 2020 年的 12.3 亿美元增加到 2030 年的 133.9 亿美元。 事实上，一些分析家认为，这些预测可能有些保守。 一些研究表明 到 2032 年，RPA 将成为价值 660 亿美元的产业。
1.RPA Gartner Hype Cycle
另一种审视 RPA 未来的好方法是通过
Gartner Hype Cycle。
这种成熟的方法可以帮助高管了解新技术，并看穿伴随新技术而来的营销虚张声势。 这关系到评估前景广阔的新领域是会变成现实，还是会成为寻找问题的解决方案。
Gartner Hype Cycle 包含新技术所经历的五个阶段。 它们是
- 创新触发器：令人振奋的新想法，产品有限
- 期望膨胀的顶峰： 每个人都在谈论各种可能性的时候
- 幻灭的低谷： 技术并没有完全满足人们的期望
- 启蒙的斜坡： 可靠的产品帮助人们真正 “了解 “技术
- 生产力高原： 广泛采用
Gartner 对 RPA 的炒作周期已进入最后阶段。 各组织已大规模采用该技术，其潜力已广为人知，并为人们所熟知。 然而，你可能会认为，达到最后阶段就意味着已经实现了技术的上限，那就大错特错了。
RPA 的未来在于它与其他几种令人兴奋的技术的融合。 换句话说，RPA 的炒作周期还将继续。
2.RPA 技术和超自动化
RPA 就是所谓的事务处理系统（TPS）。 简而言之，这就是指在组织内部处理日常业务交易的计算机。 RPA 依靠定义明确的预写规则来执行任务。
这些系统对组织的底线产生了巨大影响。 它们有助于提高生产率、准确性、成本节约和整体工作质量。 然而，这些工具所能达到的效果是有限的。 在很大程度上，这是因为管理 RPA 工作流程是一项相当艰巨的任务。 真正的自动化需要更大程度的放手。
RPA 工具要想在未来继续发挥影响力，就必须与其他技术相结合，实现超自动化。
认知型机器人流程自动化
RPA 和认知自动化产品已经出现。 这种技术的结合为 RPA 的硬限制（即该技术无法做出决策和处理非结构化数据）提供了一个优雅的解决方案。 通过使用机器学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术，RPA 机器人可以自动执行一系列更复杂的人类任务。
扩大自动化的范围将是认知型 RPA 的最大贡献。 我们都惊叹于生成式人工智能如何打开了通往新天地的大门。 不过，这只是人工智能的一种。 机器人和认知自动化结合在一起，将成为超高生产率新时代的大脑和大脑。
适应性学习
自适应学习是超自动化方法的另一个要素。 通过混合使用人工智能技术（如 ML 和数据分析），RPA 机器人将收集和分析其所执行任务的信息，并利用这些学习成果进行改进。 这种持续的学习将带来数据驱动的决策，甚至是自我修复的机器人。
然而，潜力还不止于此。 自我修复的机器人将确保 RPA 工具更长的正常运行时间，而自我完善的机器人将促进更高的生产率和更个性化的帮助。 未来的机器人将围绕用户塑造自己，学习他们的工作流程，并在需要时为他们提供增强功能。
参加自动化
研究表明
无人值守自动化占 RPA 实施的绝大部分
. 无人值守自动化最适合后台任务，而有人值守自动化则更像一个私人助理，在利益相关者需要帮助完成可预测任务时触发。
未来的 “出席式自动化 “将涉及更加无缝的人机关系。 自动化系统将不再由请求触发，而是具有预测性和反应性。 它将根据上下文提出建议，使人类员工的工作效率达到前所未有的水平。
工艺采矿
流程挖掘将在未来的RPA 中发挥重要作用。 超自动化是指尽可能多地将任务机械化；流程挖掘将使团队对其业务流程有更全面的了解。
通过分析事件日志，流程挖掘工具可以确定组织内可以节省时间或资金的领域。 ML 和数据分析将再次发挥作用。 对业务流程的深入分析将帮助企业发现以前认为不可能实现自动化的流程。
增强用户友好性
RPA 的成功很大程度上在于其实现自动化民主化的能力。近年来，RPA 技术不断进步，包括无代码RPA 工具的普及。 然而，随着生成式人工智能和 NLP 的进步，对话将成为新的界面。
未来，流程挖掘和自学习 RPA 机器人将与利益相关者合作，提升和增强他们的工作，由人类提出需求，机器人忠实地执行任务。
进一步整合
最后，RPA 工具将从独立应用转变为位于组织核心的跨业务应用。 自动化将由一个中央系统控制，该系统将把各个工人、系统、工具和数据库联系在一起，创造一种无缝体验。
3.超自动化：最后阶段
超自动化RPA 将涉及类似这样的分工：
- 人们将相信人工智能能做出最佳决策，并经常将人类无法感知的因素考虑在内
- 数据分析将通过发现数据中远远超出人类理解范围的模式和关系来提供洞察力
- RPA 将在人工智能和分析技术的支持下执行交易
不过，必须指出的是，超自动化也是一种理念，或者说是一种态度。 这关系到业务流程和一切可能的自动化。
4.未来的十个 RPA 用例
RPA 前景光明。 可能性几乎是无穷无尽的。 不过，以下十种未来的 RPA 用例离我们并不遥远。
- 保健监测和诊断
- 自动驾驶汽车
- 预测性维护
- 法律研究
- 人工智能驱动的决策
- 环境监测和保护
- 教育和培训
- 能源网管理
- 零售和仓储服务
- 自动发现空间
最后的想法
在很短的时间内，RPA 已成为企业不可或缺的一部分。 业务流程自动化工具已从基本交易转向更复杂的任务，而这些任务曾经需要人工决策。
未来的科技是机器人流程自动化和人工智能的融合。 虽然市场上已经有了一些 RPA 人工智能工具，但这些工具的功能还只是皮毛而已。
