数智电商AI+RPA实战教程 课件 第2章 AI+RPA概述

数智电商AI+RPA实战教程清华大学出版社第2章AI+RPA概述本章学习目标：通过本章学习，学生应该能够：掌握AI+RPA的定义，以及该技术能为企业带来的优势。了解RPA近年来发展的不同阶段。了解AI+RPA在当前结合不同科技技术的实际应用。熟悉全球主流的RPA产品。引导案例：RPA让大金工业效率更高

大金工业株式会社创立于1924年，总部位于日本大阪府，是全球最著名空调、化学品制造商之一。大金工业为了加快数字化转型进程实现降本增效，于2017年开始部署RPA产品。截止2022年9月，大金工业通过RPA已将201项业务流程实现自动化，每年节省10万工时。预计到2023年年底，大金工业的目标是通过自动化将间接业务的工时减少30%。

清木場卓表示，希望未来大金工业超过50%的员工都能熟练通过RPA开发自动化业务流程。虽然目前只取得了10%的成绩，但随着时间的推移这一目标是可以达成的。在大金工业2021年公布的中期经营计划“FUSION25”中，将数字化转型列为了优先主题。此外，大金工业还设定了到2023财年末将间接工作工时减少30%或更多的目标，而RPA是实现这两大目标的重要工具。第2章AI+RPA概述AI+RPA基础1目录ContentsAI+RPA的行业应用3AI+RPA的核心产品功能2全球主流的RPA产品41AI+RPA基础

随着技术升级、算法精进，RPA逐渐被人们所知。读取信息、录入数据、订单分类、价格监控等重复繁杂的工作占据了大量的时间，RPA的出现将彻底改变这一现状。“将重复的事交给RPA做”，这句话已经从标语变成了现实。当前RPA已经逐渐与AI相融合，以适用于更多的场景，扩展企业实现业务流程自动化的可能。本章将对AI+RPA的基本概念、产生的背景、核心功能和在行业中的应用等相关内容做基本介绍，使读者对AI+RPA有一个初步的了解。1

AI+RPA基础本章概念1.1

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）指通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。与人们印象中的实体“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用便带来了一股非常独特的智能化应用发展潮流（即RPA+AI），简称为IPA。IPA即人工智能流程自动化，是在机器人自动化的基础上，为机器人增加了感知能力（如机器视觉、自然语言）以及认知能力（如机器学习），从而能够让机器人参与到更加复杂的工作流程中。1

AI+RPA基础本章概念1.1

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）指通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。与人们印象中的实体“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用便带来了一股非常独特的智能化应用发展潮流（即RPA+AI），简称为IPA。IPA即人工智能流程自动化，是在机器人自动化的基础上，为机器人增加了感知能力（如机器视觉、自然语言）以及认知能力（如机器学习），从而能够让机器人参与到更加复杂的工作流程中。1

AI+RPA基础AI+RPA的优势1.21.大幅度提升企业运作效率。一些原本靠人工进行的操作环节，可以通过IPA技术实现自动化，以此来快速处理重复性高且细节烦琐的业务流程，从而大幅度提升效率，有效节约成本。按人类平均工作时间为每周5天每天8小时来计算，人类每周的工作时间为40小时，而IPA软件机器人则可以不间断地连续工作，按每周7天每天24小时计算则为168小时，机器人的工作时长是人类的4.2倍。2.降低人工操作的风险。将既定的流程改用IPA软件机器人来执行之后，机器人不会疲倦、不会犯错，而且不会受人的主观情感因素的波动影响，这能有效地降低操作的风险。而且机器人能够方便地进行复制操作，当工作量翻番的时候，在复制之后，同样的机器人程序将以同样的方式来应对，而不会出现两个不同的机器人处理同样的业务却得出截然不同的结果的情况。1

AI+RPA基础AI+RPA的优势1.23.打通和对接各个业务系统，提高灵活性。IPA在对接客户的各类系统时具有非常强大的先天优势，因为IPA软件机器人在进行操作时不用改造原有的系统，而是直接模仿人类行为进行操作，且保密性更好。比如复制和粘贴数据、填写表单、从文档中提取结构化和半结构化数据、抓取并执行浏览器控件等流程，传统的IT改造要想完成这些工作，需要从底层数据库或API方面进行二次技术开发，改用IPA实现之后，则无需对原有系统做任何程序改动即可实现自动化。1

AI+RPA基础AI+RPA的应用条件1.3事实上，并非所有的业务流程都适合IPA来实现，选择要实施的IPA需要满足一定的条件，如重复的、规则的、稳定的流程。1.流程的重复性。由于开发一个流程需要相当长时间和成本，如果一个流程只是一次性使用或者使用频率很低，那么原始付出的人工成本就不是很重要。相反，如果一个流程是高度重复的，那么原始时间成本和人工成本则是非常重要的，而这也体现出了IPA的重要性。2.流程的规则性。适用于IPA的流程需要有一定的规则。如果一个流程是不规则的、分散的，并且需要人的主观判断，则它就不能通过IPA来实现。3.流程的稳定性。IPA最常用的操作是基于各种软件、客户端或浏览器。通过捕捉一些页面的元素来指向想要操作的组件。如果用户页面经常改变，那么IPA的流程也会相应地发生改变，这将增加相应流程的维护成本。此外，如果流程本身的业务也再经常发生变化，那么它也不适合IPA来实现。1

AI+RPA基础AI+RPA的发展1.4

AI+RPA的诞生并不是一蹴而就的，而是在过去30年的时间里通过各种技术的发展传承、逐步演变和发展起来的。早起的一些技术并不能称为RPA，但是它们启发了RPA的发展思想。从最早期的雏形开始，可以将RPA的发展历程分为四个阶段。1.第一阶段（1990-2000）：批处理脚本和触发器2.第二阶段（2000-2015）：VBA宏编程和BPM3.第三阶段（2015-2018）：RPA功能成型并投入使用4.第四阶段（2019-至今）：RPA与AI技术的结合

未来RPA的逐渐流行也意味着各组织的流程自动化将以RPA为中心，融合与集成更多技术与工具，整合相邻业务流程技术的各项功能，为用户提供更完整的解决方案。如将RPA集成在原有的RRP系统和CRM系统上，用来打通数据壁垒，优化系统性能。因此，未来的企业将更加依赖基于RPA的数据处理方式，融合更多的应用。2

AI+RPA的核心产品功能低代码化应用开发2.1

低代码化应用开发

过往系统工具开发需要专业IT开发和业务人员共同协作，开发人员需要学习前台业务以进行定制化开发，业务人员也需要花费时间成本沟通需求。而IPA自带通用型产品和平台化开发基因，通过低代码技术，用户就可以简单使用可视化拖放工具，组织构建应用程序，数字表单和工作流，调用IPA机器人创建工作流程任务。

IPA低代码技术降低了用户使用难度，一方面，基于拖拉拽的图形化操作方式设计IPA流程，可以减少手写代码编写量，大大增强了非IT技术人员的应用体验，提升IPA开发速度。另一方面，也有助于企业快速设计工作流，加快业务应用程序交付，能够降低开发门槛、以及培训和部署的初始成本。2AI+RPA的核心产品功能非侵入式软件控制2.2

非侵入式软件控制

与传统的ERP、OA、CRM等IT信息化系统不同，IPA运行于更高的软件层级，它不会侵入和影响已有的软件系统，而是在表现层对这些系统进行操作，其本质就是一个“外挂”程序，可以模拟人的操作行为来访问当前系统。

这种在表现层操作的方式，遵循了现有系统的安全性和数据完整性的要求，这样不仅可以最大限度地与现有系统共存，彼此之间不会造成任何干扰，而且不会对已有系统造成任何威胁，从而在帮助企业提升效能的同时，还能保持已有IT系统平稳、可靠地运行。2AI+RPA的核心产品功能能力集成服务平台

2.3

能力集成服务平台

在使用IPA过程中，企业中的所有业务部门所需的功能与资源都能得到统一的管理，使得IPA资源能够在整体上进行协调分配，避免资源浪费及人员冗余。集成服务平台是基于整体战略的分布调度，因此IPA能够在企业组织内部进行推进。IPA的集成功能能够收集组织所需的整体资源和专业知识，相关的负责人员能够集中查看所有的计划，使得重要的项目和优先级的管理能力能得到加强。同时，集成服务平台还能将流程更改到端到端的视图，从而可以更快速、高效、有利地识别业务流程优化机会。2AI+RPA的核心产品功能人机协同无缝对接2.4

人机协同无缝对接

IPA将RPA融入AI技术，将专注于规则和重复性任务解决方案的机械型RPA，发展成为基于机器学习方法的认知型RPA，使得机器人能够拓展更多新技能，做出判断并提供反馈。

在AI+RPA组合中，AI的深度学习、语义识别、文本理解与匹配等能力，也将为人机协作效率提供更多的保障。这个前提下，AI能力足以决定人机协作的落地深度。在RPA产品体系中，能够拥有一个专为RPA提供AI能力的平台型产品，会更好的助力RPA的人机协同效率，以及能够拓展更多应用场景。3AI+RPA的行业应用AI关键技术介绍3.1

RPA的人工智能关键技术主要用于提供以图像处理、文本识别、语义分析等为核心的技术，赋予RPA智能化数字员工更强大的业务技能和场景延展性。如果将传统的RPA产品比喻成人的双手，因为它能够替代人工处理一些简单的、规律性的事务，那么融合了人工智能技术的RPA产品则相当于是拥有了人的眼睛和大脑，这就使得RPA软件机器人能够处理的场景和能力得到了大大的提升。

人工智能组件不仅能够帮助用户解决代填、数据迁移之类的业务，还能够通过图像处理、文本识别提供“眼睛”的能力和语义分析提供“大脑”的能力处理大量的纸质文档，以及对文档进行分析和研判。3AI+RPA的行业应用CV在RPA中的应用3.2

IPA创新性地将计算机视觉技术（CV）与传统元素捕获功能相结合，以便更好地支持非标准化元素的定位与获取。计算机视觉（CV）是一项帮助计算机、软件、机器人或其他设备获取、分析及处理图片的技术。IPA利用计算机视觉的模板匹配技术识别并定位目标元素，然后使用键盘和鼠标进行控制。在检测最匹配区域的过程中，模板在原图像上进行滑动比较，每个位置都进行一次匹配度或相似度的计算，最终找到模板与原图像最匹配的位置。

通过创新性地整合CV，IPA可以完全捕获国产办公软件WPS、国产数据库、Chrome等各类应用程序界面的非标准元素，完全避免了RPA在实施过程中部分非标准元素无法定位和捕获的尴尬局面，极大地拓展了RPA的能力边界。3AI+RPA的行业应用NLP在RPA中的应用3.3

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一种允许计算机给用户的输入赋予意义的技术。它能让计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。NLP在RPA中主要有以下几种应用：1.管理票据流程。2.发票自动处理。3.合同分析。4.文档处理。目前，很多企业都已尝试在RPA部署中使用AI的OCR技术，而下一个风口将是NLP技术的应用。用NLP搭建起人与机器之间沟通的桥梁，实现人机交流交互，对于NLP技术的掌控将成为RPA厂商差异化竞争的重中之重。3AI+RPA的行业应用

ML在RPA中的应用3.4

机器学习

(MachineLearning，ML)是指从有限的观测数据中学习(或“猜测”)出具有一般性的规律，并将这些规律应用到未观测数据样本上的方法。目前在金融行业，员工将ML和RPA结合来实现数据和工作流程的处理。

ML不仅可以极大地提高对帐过程中数据映射和匹配的效率，还可用于简化来自第三方的新数据文件和格式的导入过程。ML神经网络可以检查数据，并且提出合理的建议更好的匹配它们的分类。当它一旦学习了数据结构和存储类型，就可以将其与核心应用程序内部的数据集进行统一调配，而这个存储过程，将由RPA来执行。该技术旨在模拟人类的行为和工作思维，达到解放员工双手实现全线智能自动化处理目的。

在未来，RPA与这些技术的结合可以将投资公司的运营模式转变为更多的“智能自动处理工作流程”，使员工能够把时间放到更高价值的项目上。人们可以有更多的时间来分析和发展业务，而不是做重复、枯燥的数据处理。4全球主流的RPA产品UiPath4.1

RPA的兴旺与海外几家知名企业的发展历程密不可分，其中，UiPath是最典型的代表。UiPath创办时间很早，2004年诞生于罗马尼亚的布加勒斯特市。2012年，该公司发现自己开发的一些工具能够找到图形界面中的元素路径，可以用来重复执行一些网页操作，从而用于一些重复性的作业流程，因此改名为DeskOver。当时的产品理念是提供桌面自动化工具，这也是RPA发展的雏形。

在各种机缘巧合的作用下，DeskOver公司推出的UiPathStudio桌面自动化软件颇受欢迎，于是在2015年，DeskOver公司又正式改名为UiPath。UiPath在产品方面做出了大量的创新，包括为业务分析人员或RPA开发人员提供一套简单、易用的开发环境Studio，并提供拖放控件来构建流程。开发好的流程将发布给Robots来运行，并提供了中央控制台Orchestrator，以方便为管理人员提供所有机器人的操作视图。后续的RPA企业纷纷效仿这些特性，Gartner和Forrester等研究机构都认可UiPath是行业的领导企业。4全球主流的RPA产品AutomationAnywhere4.2

AutomationAnywhere（AA）于2003年成立于美国加州圣何赛，公司四位创始人都来自印度。据Forrester分析，该公司主要客户来自金融、高科技、电信、医疗和制药等行业。AA的产品包括IQBot、BotInsight、BotSto