什么是机器人流程自动化 (RPA)？

当探讨技术驱动数据价值的前沿方式时，机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA) 往往并非人们首先联想到的解决方案。但敏锐的企业深知，无论是数据录入、运营管理还是客户服务，RPA 都是优化工作流程的关键工具。RPA 能打通跨部门、跨职能的流程壁垒，让员工摆脱手动任务，从而专注于更具创造性的关键工作。

什么是机器人流程自动化 (RPA)？

RPA 是一种基于计算机的工作流自动化技术，适用于具有明确定义规则、输入和输出及流程触发条件的工作流程。相较于人工操作，RPA 能更高效地完成重复性任务，且避免了人为失误的变量影响。RPA 工作流可通过集成各类应用或采用无代码或低代码工具来定义，部分 RPA 系统甚至能通过观察人类完成任务来自动生成脚本。RPA 流程的实际应用场景包括：自动数据录入、库存达到特定阈值时的自动盘点，以及零售商的简易退货处理。

关键要点：

• RPA 通过计算机自动化处理大量基于规则的重复任务，避免人为失误导致的复杂性。
• RPA 与 AI 不同，它无法在既定工作流之外自主学习或识别新模式。
• RPA 让用户摆脱重复且耗时的工作，例如频繁的数据录入或软件更新部署。
• 在创建 AI agent 时，通常会运用 RPA 技术，从而让 agent 执行重复性任务。

RPA 详解

RPA 是一种利用软件机器人（即机器人程序）实现自动化的技术，可替代人类执行重复性、基于规则的数字化任务。RPA 机器人能像人类那样与应用和系统进行交互。通过登录系统、操作界面、点击按钮、提取数据、填写表格及移动文件等操作，机器人可完成发票处理、客户数据管理和报告生成等任务。RPA 技术能提升效率、减少错误，让员工专注于需要判断力和创造力的复杂且有价值的活动。相较于采用 AI 系统完成类似工作，RPA 可能会消耗更少的资源。

RPA 技术的工作原理类似于 Excel 等应用中的宏功能，两者均通过规则集和触发器实现分步任务自动化。但 RPA 能跨应用运行，并具备条件逻辑等特性以处理更复杂的工作流。当集成于云基础设施时，可通过无代码或低代码工具创建脚本，即使在没有 IT 支持的情况下，企业用户也可以自主构建自动化流程。

RPA 可设置为工作流中的自动化步骤（无人值守模式），也可通过人工调用（有人值守模式）。通过将流程与 AI agent 相结合，企业可以进一步实现自动化。

RPA 的工作原理

RPA 通过软件机器人模拟人类操作计算机完成任务的方式。首先，企业用户或开发人员使用 RPA 软件记录执行流程的精确步骤。该软件会记录用户在相关应用（包括电子邮件、网站、电子表格和 ERP 等业务软件）中的点击、输入和数据操作，从而生成逐步操作脚本或工作流。随后，人类专家可对脚本进行优化，添加规则、循环和处理潜在变量和决策的逻辑。

工作流定义完成后，机器人即可投入运行。它可被设置为定时执行或事件触发模式。例如，当新员工入职时，机器人将自动执行入职流程的脚本步骤，其操作精准度与人工无异，但通常更快且零失误。它能从招聘系统收集新员工信息；创建用户账户、电子邮箱和系统访问凭证；发送欢迎电子邮件和设置设备或资源的操作说明；并生成所需的合规表格。如果机器人无法完成整个流程，可将事务转交人工干预。

核心技术应用

构建基础机器人的常见方式是让 RPA 软件“观察”并记录人类操作。企业还可部署任务挖掘工具，记录用户在各类应用中的交互行为（包括点击、输入和数据录入），从而识别出适合 RPA 的重复性任务。流程挖掘工具则更进一步，通过分析企业系统的事件日志，以可视化整个端到端流程，从而确定哪些流程自动化投资能带来可观的回报。

针对更复杂的自动化需求，可以使用 Python 或 JavaScript 等编程语言来开发流程。这些语言能通过 API 连接系统导入或导出数据，运用光学字符识别和物体检测技术处理涉及扫描文档的流程，并集成 AI agent。此时 RPA 便进化为智能自动化，借助 AI 技术处理非结构化数据并实现简单决策。

RPA 工具本身可采用无代码和低代码工具来编写脚本，若将其集成于云基础设施中，脚本便能跨多种数据源运行。事实上，云端 RPA 已成为重要趋势。云技术提升了可扩展性，使机器人更易连接各类应用和数据源。

随着部署的机器人数量不断增加，企业需要建立一个管理机制。编排工具通过集中控制面板实现任务分配（如将工作指派给可用机器人）、凭证管理，并提供机器人性能的详细日志和分析数据。

AI 和 RPA 如何结合使用

AI 与 RPA 主要通过两种方式协同工作。首先，AI agent 可能借助 RPA 完成被分配的任务。例如，如果 AI agent 的职责是验证和准备传入文档，该 agent 可检查电子表格以确定传入格式是否符合组织偏好的格式。如果需要转换，则可以激活 RPA 脚本执行相应操作。

其次，RPA 脚本可内置暂停规则，在遇到特定条件时请求人工或 AI agent 介入。默认情况下通常需要人工审核决策。但 RPA 也可改为请求 AI agent 评估情况，并可能决定 RPA 如何完成任务。

AI 自动化应用实例

以结合 AI 客服聊天机器人和 RPA 脚本处理产品退货为例：聊天机器人接收客户提交的退货申请表单，并通过 RPA 验证退货理由是否合理。然而，在“退货原因”下拉菜单中设有“其他”选项，该选项附带文本输入框供客户说明问题。由于此类非结构化数据缺乏明确的后续步骤，RPA 通常会暂停并标记为人工审核。借助 AI，RPA 可以利用大语言模型 (LLM) 来访问选择“其他”选项的客户案例及处理方案。基于 LLM 的分析结果，系统可自动执行三种操作：接受退货、拒绝退货或转交人工客服处理。

RPA 的优势

使用 RPA 的系统自动化带来了广泛的好处，主要体现在提升效率和减少错误方面。RPA 技术与生俱来的灵活性，使其能够实现创新融合，无论是用于内部运营的应用还是面向客户的软件。以下总结了 RPA 的常见优势：

• 成本节约：RPA 能更快完成任务，同时让员工腾出时间从事更高价值的工作。减少错误意味着无需耗费时间追查和修复问题。此外，企业可轻松扩大 RPA 应用规模以应对需求波动，避免招聘和培训新员工的成本，并能在需要时随时缩减自动化规模。
• 减少错误：前述劳动密集型任务往往伴随人为失误的现实问题。以数据录入流程为例：在将客户信息从一个表格录入到更完整档案时，手动操作可能涉及打字或复制粘贴，极易产生错误；而机器人始终遵循预设脚本执行流程，确保操作精准无误。
• 提高效率和生产力：RPA 旨在自动化基于规则的步骤和工作流。这类任务通常是劳动密集型、多步骤操作，例如录入数据，以填充表格或生成报告。在具备广泛数据访问权限、基于云技术的环境中运行时，RPA 流程可覆盖整个企业。机器人可以全天候不间断工作，且效率远超人类。
• 严格可审计性：机器人被编程为精确遵循流程，通过清晰可追溯的操作轨迹，促进合规标准与内部政策的执行。

RPA 的局限性

尽管 RPA 在许多场景中表现出色，但在集成和功能方面仍存在局限。以下是 RPA 面临的常见挑战：

• 仅适用于可重复任务：RPA 机器人擅长处理基于规则、重复性强且结构化的任务，不适用于需要判断力、批判性思维或创造性解决问题的流程。如果流程存在大量例外情况或依赖非结构化数据（例如解读客户退货的“其他”原因），那么标准 RPA 机器人在缺乏高级 AI agent 的帮助下将无法完成任务。
• 缺乏适应性：菜单、界面或系统的变更可能导致 RPA 机器人失效，引发流程中断或结果错误。要使 RPA 产出高质量结果，必须确保环境长期保持稳定。当工作流因新软件或流程更新而改变时，RPA 机器人未必能自主适应。这是因为尽管 RPA 可通过人工演示“学习”流程，但机器人通常需要人工重新编程才能掌握新规则。
• 可扩展性挑战：由于 RPA 常在缺乏 API 的环境中运行，其导出和可扩展性往往局限于原始场景。要为特定 RPA 功能构建更具可扩展性的方案，需同时考量目标和软件的特异性，并具备将步骤回溯至通用版本的能力。
• 安全隐患：机器人可能需要广泛的系统访问权限和特权凭证才能运行。由于单个机器人可能与众多敏感应用交互，任意一个遭入侵的账户就可能成为攻击者获取数据、中断操作或进行欺诈的入口。需要密切关注的领域包括凭证存储机制、机器人逻辑遭恶意篡改的风险、用于追踪机器人活动的可靠审计跟踪，以及实施严格访问控制的强大监管框架。
• 前期成本：RPA 常用于 API 不可用的场景，这意味着实施过程可能伴随复杂的配置要求，导致启动和维护成本上升。可选方案是采用内置 RPA 功能的云技术服务，其能提供更广的覆盖范围、更强的协作能力和更丰富的功能，且无需复杂的部署。

RPA 的类型

RPA 主要分为两种类型：有人值守型和无人值守型。然而，第三种混合模式越来越受欢迎，因为它试图在高效自动化与需要人工干预的复杂问题解决之间取得平衡。让我们来看看这三种类型。

• 有人值守 RPA
  有人值守 RPA 是一个按需使用的工具，机器人需通过人工交互调用。例如，RPA 机器人可作为数据分析师工具箱的一部分，对数据集执行标签转换流程。由于分析师希望先检查原始数据格式，因此并非完全自动化的转换。当分析师完成检查后，便调用 RPA 代码自动执行任务中的转换流程。
• 无人值守 RPA
  无人值守 RPA 使流程成为工作流中完全自动化的环节。使用无人值守的 RPA 时，机器人将持续运行，并在工作流触发相关步骤时立即启动。在日常应用中，基础型无人值守 RPA 常见于在线零售领域。当顾客完成购买后，自动化任务会生成格式化的收据，通过电子邮件和短信发送给客户。
• 混合 RPA
  混合 RPA 结合了有人值守与无人值守两种策略的优势。在混合场景中，机器人处理符合特定边界和参数的预期任务。当出现异常情况或潜在问题时，系统会标记相关事项等待人工干预。审核人员需作出判断后，才能将任务推进至下一个工作流。

为了展示混合 RPA 如何优化工作流，我们以客户聊天机器人为例，说明其如何运用混合 RPA 优化退货授权流程。无人值守 RPA 负责处理符合特定边界条件的退货请求，例如购买日期、条件和产品类型。但当客户输入的信息超出明确界定范围时，聊天机器人会将任务标记为需人工干预，由人工审核是否应批准退货。在此场景中，绝大多数任务都将实现自动化以充分提高效率，同时保留人工干预选项，让人工依据预设因素（如客户生命周期价值或产品易转售性）进行判断决策。

关于 RPA 的常见误解

尽管机器人流程自动化在文化语境中的关注度不及机器学习和人工智能，但它仍是众多企业赖以生存的强大工具。从许多方面来看，RPA、ML 和 AI 是相互依存且经常重叠的技术。对 IT 团队而言，关键在于明确各自的应用场景，并意识到关于 RPA 的两大常见误解。

RPA 与 AI：了解二者差异

RPA 和 AI 的区别类似于技术人员和工程师的差异。二者对运营成功都至关重要，且都具备技术理解能力作为其职能的一部分。然而，两者各自遵循不同的参数与目标：技术人员遵循规则、执行步骤并遵守边界，以快速准确地执行流程；工程师不仅能完成技术员的工作，更能处理异常情况与偏差，并审视流程以寻求改进空间。

将 RPA 与 AI 结合，实现智能自动化

什么是智能自动化？简而言之，即通过将自动化流程（如 RPA）与 AI 整合，充分提高效益。这种结合既能借助规则驱动的自动化提升效率、减轻工作负荷和人工投入，又能通过 AI 自主决策何时执行相关功能。以下提供两个智能自动化实例：

使用 RPA 的主要行业

通过 RPA 实现的自动化可广泛应用于各职能领域和行业，以减少浪费、提升性能和准确性。以下是各行业成功将 RPA 融入工作流的部分案例：

RPA 的应用场景

RPA 可以应用于各个行业，以实现业务流程自动化，无论是内部运营还是客户交互环节。企业运用 RPA 的方式多种多样，任何具有明确步骤的可重复流程皆可纳入其中。以下是 RPA 在跨行业领域中较为常见的应用场景：

RPA 实施挑战

尽管 RPA 为流程自动化和提升组织效率创造了巨大机遇，但企业仍可能面临一些常见挑战。幸运的是，RPA 是一项成熟的技术，并且可通过主动策略应对大多数挑战。

成功实施 RPA 的优秀实践

RPA 是一个能够优化工作流的强大工具，如果能遵循一些规划与集成优秀实践，将能充分提高成功率。一般而言，引入 RPA 首先需要识别组织工作流中可重复且稳定的任务。确定目标流程后，以下步骤将有助于成功实现自动化：

通过 Oracle RPA 解决方案提升自动化水平

RPA 提供可靠且一致的自动化技术，是 AI agent 工具包的理想选择。作为统一的业务自动化平台，Oracle Integration 提供预构建集成、内置优秀实践和可视化开发体验，助您充分利用 RPA 和其他自动化工具。借助 Oracle Integration 解决方案，客户可以构建混合自动化，包括 API 驱动集成、机器人、AI agent 和人机协同流程。

得益于 AI 的发展，我们正站在 RPA 驱动生产力新时代的起点。传统 RPA 擅长模拟人类操作以自动化重复性结构化任务，而融合 AI 的 RPA 则能实现更多可能。企业当前面临的挑战在于扩大 RPA 的应用范畴。建议通过试点项目验证现有 RPA 技术的价值，争取部门领导层支持，并规划将该技术作为 agentic AI 发展的关键赋能工具。

RPA 常见问题解答

RPA 能否用于自动执行非结构化数据任务？

尽管 RPA 在处理结构化数据和固定规则时表现更出色，但其应用场景仍可进一步扩展。但是，要处理非结构化数据（如文本、视频、图像），需要借助其他工具进行处理并输出结构化定义供 RPA 系统使用。例如，自然语言处理模型可对非结构化文本数据进行分类和标记，RPA 随后可利用这些信息生成报告。同样，文档图像可通过光学字符识别 (OCR) 技术将表格内容转化为结构化数据，进而纳入 RPA 分析流程。

在整个企业范围内扩展 RPA 时需要考虑哪些主要因素？

RPA 可在整个企业范围内扩展，但实施过程需要周密规划。RPA 的成功取决于诸多变量，包括所购买的 RPA 工具类型、自动化机会数量、现有数据的互连性、处理资源以及监控机器人维护的能力。首先，企业应开展全组织流程分析以发掘自动化机遇，并将其与公司其他 IT 工具及资源保持一致。在更微观层面，RPA 开发团队需注重模块化、可复用性及灵活配置。这既便于导出 RPA 脚本，又可简化资源使用评估、集成测试及整体可扩展性分析。

如何将 RPA 与其他自动化技术集成？

RPA 可通过多种方式与其他自动化技术集成，这种组合常被称为智能自动化。借助 agentic AI，RPA 可成为实现目标的工具箱中的利器。在工作流中，RPA 可调用 AI 模型对复杂或模糊的输入进行决策后再继续执行。在其他场景中，AI 模型可先完成数据分析或非结构化数据处理，再将结果输入结构化的 RPA 工作流来生成报告。