RPA好歸好,但是……

根據Gartner 2018的研究報告指出,全球企業在流程機器人(Robotic Process Automation, RPA)技術上的支出成本每年成長率高達57%,在2018年全球RPA預算為6.8億美金,且預計在2022年達到24億美金

縱使RPA是屬於跨產業的通用型軟體技術,把繁瑣的工作自動化,但RPA並不是個預測未來的一種技術,面對許多複雜的商業決策,變數是上百至上千種,要把這些變數轉化成規則實屬不易。針對無法簡單規則化且必須處理大量數據的商業問題,可以結合同是通用型的自動化機器學習(AutoML)解決方案來進行預測,並挖掘出商業洞見 (推薦閱讀:如何快速轉型成為 AI 賦能企業?關鍵在於自動化機器學習)。

等等,什麼是RPA?

首先,先來介紹一下什麼是RPA。2017 Deloitte RPA Survey提到,RPA一般來說被通稱為機器人(robots),利用軟體把一些規則(rule-based)的重複性流程自動化,包含網路的應用程式或是ERP系統,如下圖。但這裡的重點是,目前RPA只能將規則「自動化」,不具有 「智慧 」,更不是一個人工智慧(AI)的技術,因此一般期待的人工智慧場景,如聲音辨識或聊天機器人等,跟RPA並無關聯。

Source: Deloitte Global RPA Survey 2017

不過,RPA卻可以大大省下許多耗時卻沒有顯著增加商業價值的工作,比如用電腦複製貼上或是手動填寫資料,企業因此可以節省大量成本、提升效率、專注在更重要的商業決策規劃與執行。

雖然RPA對企業的投資報酬率可達200%,但是……

2016年倫敦政經學院(London School of Economics)管理系的教授Leslie Willcocks在接受麥肯錫倫敦(McKinsey London)訪問時候提到,當他研究16個企業導入案例發現在導入的第一年企業就有機會達到30%甚至是200%的投資報酬率 (ROI)!由此可知,RPA對企業提升競爭力來說是非常有潛力的。

而在2018年的時候麥肯錫更深入地分析RPA對企業內部的哪些部門可以真正的提升加值,文中也提到未來將企業帶向成功,領導者需要利用自動化(automation)以及數位解決方案(digital solution),可提升公司業績,同時也能替各個部門減少成本約35%。然而,報告也指出,企業必須優先將自動化技術(automation)納入內部首要策略規劃,才能成功導入且得到優勢。

唯有AutoML,才能將RPA價值最大化

如上所述,RPA並不是預測未來的技術,但是會串連並收集企業資料,可以後續與自動化機器學習(AutoML)完美結合,因為RPA已為自動化機器學習(AutoML)產品將數據分析基底都完成了。最大的好處之一是,使用者不需要懂數據科學或是人工寫程式碼,對於正在使用RPA自動化功能的企業可以無縫接軌,為企業得到更多商業價值。同時,RPA能被應用的產業與問題,AutoML也同樣做得到,包括電信離網員工離職銷售預測等等。

在產業快速轉變的AI時代,企業高階主管必須思考如何利用自動化數據科技如RPA與AutoML將企業成功轉型,優化企業與人員效率,得到更高的市場競爭力。


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