RPA 的侷限性是什麼？

---

RPA 目前仍需要人類來設計工作流程，它不夠智慧，無法自行構建和自我修復。與即時監控相關的流程，例如檢視即時攝像頭並採取行動。根據從自然語言處理中得出的即時情感分析採取行動。用於 RPA 流程的預構建 AI 和 ML 包，用於智慧異常處理和提供分析 - 建議。改進 - 智慧 AI 和 ML 整合，能夠理解異常並提供建議。

具有以下特徵的流程不適合 RPA -

• 任何需要人工判斷才能處理的流程。

• 任何包含非結構化資料​​的流程。

• 任何具有非數字輸入源的流程。

RPA 的侷限性

當前 RPA 系統的侷限性使得滿足這些期望變得具有挑戰性，尤其對於那些規模龐大且受嚴格監管的企業而言。但為了更接近理想的 RPA 實施，可以解決這些問題，包括以下內容 -

流程改進或認知能力

"RPA 不是認知計算解決方案"。相反，它“最適合基於規則的流程而非基於判斷的流程”，為了解決此限制，我們可以建議使用“能夠理解和關聯異常並能夠根據即時場景輕鬆提供建議的智慧 AI 和 ML 整合”。

RPA 需要結構化資料

一些技術專家指出，“RPA 需要結構化資料，但 80% 的企業資料都隱藏在非結構化文件中 - 電子郵件、信用證、發票、護照、制裁名單等”。這些限制包括“語音和回撥流程以及需要人工主觀判斷的流程”。儘管非結構化資料對於 RPA 機器人來說是一個問題，但其他工具可以用來在使用 RPA 機器人獲取最佳和準確結果之前對資料進行結構化。

讀取和解釋影像或圖形資料

根據組織收到的反饋，一名員工分享了無法“讀取網路拓撲或某些機器圖紙”的經歷。

手寫檔案

一位測試成員，在 MyAnatomy 工作的 Aprajita Jha 表示，手寫檔案對 RPA 機器人來說是一個挑戰，但“這個問題正在慢慢得到解決，希望在未來幾年，我們將看到更智慧的‘手寫筆記’識別，機器人能夠識別”。

使用流程不完善且能力不足的流程來實施 RPA 無法解決問題。RPA 不是業務流程管理解決方案，也不會帶來端到端的流程檢視。

它無法讀取任何非電子資料以及非結構化輸入。RPA 工具不是具有機器學習和人工智慧的智慧機器人；RPA“機器人”是無法動態響應更改的指令碼。

平衡短期需求與長期優先事項。

RPA 的某些方面可能看起來好得令人難以置信，例如提高生產力、最大程度地減少人為錯誤和簡化複雜工作流程的能力。問題在於，許多團隊使用 RPA 作為繞過過時技術（例如，仍在使用的幾十年前的 COBOL 系統）的一種手段。這通常是因為替換和替換遺留系統會造成干擾。此過程可能花費數千（甚至數百萬）美元，並且需要數年才能完成。

雖然將技術棧的每個部分重寫為基於現代微服務的應用程式很誘人，但一次性完成所有操作可能會阻礙組織的關鍵流程。為了解決此問題，公司正在轉向 RPA 系統來自動執行小型操作，例如將來自綠色螢幕的結果鍵入 Web 介面或將掃描的紙質文件中的資料傳輸到 CRM。

重要的是要了解這只是一個短期解決方案。在遺留系統上程式設計的 RPA 機器人缺乏更深入、更復雜自動化的底層 API 連線。

部分流程自動化

當今使用的 RPA 並沒有完全取代人工勞動。其主要原因是，只有透過使用者介面顯而易見的某些任務部分可以由 RPA 自動化，而不是整個複雜流程。雖然 RPA 可以用於在具有可預測輸入的重複活動中替代人工勞動，但完成流程通常需要與 API 或其他輸入源進行互動。

為了克服此限制，必須將 RPA 整合到更大的 BPM 和 ITPA 平臺中，這些平臺提供了更廣泛的流程視角以及與各種應用程式更廣泛的整合方法。RPA 與 BPM 和 ITPA 技術的最佳整合將減少員工必須學習和維護的使用者介面數量，並將提供最快捷、最經濟的自動化途徑。

治理和安全問題

對於可能遭受巨大損失的企業，尤其是那些受嚴格監管的企業而言，對 RPA 的熱情可能會因對安全和治理的擔憂而減弱。一些需要解決的具體安全和治理問題包括 -

• 機器人如何管理、儲存和使用密碼或其他登入憑據？儘管這可能會導致額外的許可證費用，但許多 RPA 供應商都與第三方密碼保管庫工具整合。

• 多個部門是否可以訪問密碼保管庫？如果是這樣，例如，您將如何防止人力資源部門獲取財務資料？

• 是否有機制來跟蹤可疑交易或防止資料丟失，例如當資料傳送到奇怪的 IP 地址或檔案大小異常大時？

大多數 RPA 供應商都解決了其中一些問題，但如果企業要防止安全和治理團隊破壞 RPA 計劃，則需要對所有這些問題提供全面的解決方案。

雖然期望 RPA 提供商在一個產品中提供所有這些功能是不合理的，但與組織的安全工具和協議整合最好的產品將是最佳選擇。鑑於早期結果令人鼓舞，對 RPA 的更高期望是不可避免的。但為了使 RPA 產品繼續提升價值，需要擴充套件與補充流程自動化技術的整合，需要克服可擴充套件性障礙，並且需要更加努力地解決安全問題。

結論

隨著越來越多的公司體驗到 RPA 的侷限性，他們正在尋找更強大、更具變革性和整體性的解決方案，該解決方案可以利用 RPA 的優勢，同時解決其弱點。

組織不應放棄那些無法從 RPA 中獲得足夠投資回報率的核心業務職能，而應專注於能夠影響企業範圍數字化轉型的任務。選擇能夠管理不太完善的形式和文件，同時丟擲較少異常的下一代技術將最大限度地提高組織的投資回報率。

例如，Roots Automation 的數字協作者熟悉保險行業常見的各種表單和文件，並從每個表單和文件中學習 - 從而使未來的客戶受益。此外，可以透過機器學習技術快速處理特定於客戶的任務。數字協作者可以像人類一樣閱讀、審查和解釋資訊，這遠超傳統的 RPA 解決方案。