RPA 到 IPA,一文读懂 RPA 百年演进史
如果深究 RPA(机器人流程自动化) 的起源,机器人的历史可追溯至 1954 年的工业机器人诞生。如果再追溯流程自动化的历史,全球第一条自动化生产线诞生于 1913 年的福特汽车制造车间。
看似专业的 RPA 出现至今只有不到二十年,但是沿着自动化、机械化,再到信息自动化的路径看 RPA 技术发展,以及流程自动化管理理念与应用实践,却早已历经百年。
01
RPA 史前史
没有信息技术的“自动化”
1913 年,福特把制造车间大部分制造流程打造成自动化生产线,工人的工作被细化到只需重复完成一个零部件安装的操作,流水线装配的生产模式,使得福特成本大幅降低,这可谓是生产线自动化的开端。
时至 40 年代,业务自动化已成为企业持续追求的目标。但受技术条件限制,可以说讨论自动化全靠想象。
1946 年,冯·诺伊曼发明了计算机。而首次商用得归功于剑桥大学的约翰·西蒙斯。他首次将计算机应用于一家茶店和一家餐饮连锁店。同年,机器人技术天才乔治·德沃尔申请了第一个机器人专利,工业机器人的应用序幕由此拉开。
随着 60 年代企业资源计划系统的启动,由数据驱动的公司业务的计算机化正式出现,并且诞生了业务自动化解决方案,至此信息技术粉墨登场了。
02
RPA 史前史
当信息技术与自动化融合
1961 年,通用汽车的装配线启用了首台工业机器人,主要用于自动执行拾取、移动等一些简单的任务。1984 年,日本诞生了世界第一座“无人工厂”,工业机器人技术更加成熟,此后大型工厂都开始选择使用机器人进行流程作业,以代替工人从事那些繁重、危险的生产工作。
随着工业自动化技术愈发成熟,由电脑自动化引领的初期信息革命也广泛进入广大企业,业务线实现计算机化,质量管理等流程化管理模式也由此兴起。
到了 90 年代,业务流程和业务流程定位的概念兴起。BPM(业务流程管理)把企业经营焦点转移至业务本身,将业务流程视作企业组织的运作核心。时至今日,BPM 依然被广泛讨论。
这一时期的 BPM 使用多种方法优化端到端业务流程,IBM、Oracle 等科技企业带来的自动化技术,帮助很多企业实现了自动化管理,被称作业务流程自动化 (BPA)。RPA 作为 BPA 的一个新兴领域开始出现在行业应用中。
03
2000 年前后
RPA 初上垒
RPA 应解决业务问题而生,起初多是从使用屏幕抓取等传统技术结合自动化工作流软件开始。其中屏幕抓取和工作流程自动化这两个功能,微软 Windows 系统就在后来集成了抓图软件,office 出到 office97 版本时就已集成“宏”(Macro) 功能,从而实现用户文档中的某些任务自动化,而最早的宏功能则要追溯到 1994 年的 Excel 5.0。
再如 Adobe 的 Photoshop 产品从 2000 年左右的早期版本就有动作录制功能,用于批量处理重复的图片编辑操作。以上所列这些工具,都可以看作是早期的 RPA。
随着一些企业对自动化的需求增多,2000 年初出现了几个主营 RPA 产品的公司,Blue Prism 于 2003 年首先发布了其第一款 RPA 产品。
04
业务外包 (BPO)
催生 RPA 横空出世
对 RPA 起到主要推动作用的是业务外包 (BPO) 领域。90 年代末开始,全球 500 强公司几乎都会在低成本国家进行投资,或者与 BPO 公司合作将其手工流程外包。
但随着协调成本、劳力成本以及流程错误成本的提高,基于廉价劳动力的 BPO 渐渐不受待见,领先的公司逐步将目光转移到了自动化而取消人工。由此,BPO 企业开始大量引入流程自动化技术。此时 RPA 横空出世。RPA 最初是作为降低业务流程外包成本的一种方式,然后转移到共享服务,IT 外包和其他业务领域。
05
RPA 在中国
2015 年前后,四大会计师事务所在中国区应用 RPA,更多的国内金融机构也纷纷开展 RPA 相关产品的 IT 咨询服务落地工作。此时,国内企业经过十几年发展也临近数字化转型的拐点,市场需求催生了本土 RPA 萌芽,大批厂商纷纷涌现。
06
从 BPA 到 RPA
现发展已至 IPA 阶段
RPA 从 1.0 辅助性到 2.0 非辅助性的跨越主要在于解决了端到端的自动化。实现了从 “虚拟助手”到“虚拟劳动力”的跃升,效率变革从节约成本迈向降本增效。到了 3.0 阶段,RPA 具有广泛的自主性,有着实现自动分级、动态负载平衡、情景感知、高级分析和工作流的特点。
到了 4.0 阶段,RPA 开始有认知性,开始运用人工智能、机器学习以及自然语言处理等技术,可视为 RPA 的 AI 化,即 IPA(Intelligent Process Automation),实现着非结构化数据的处理、预测规范分析、自动任务接受处理等功能。借助 IPA,决策过程全都由机器人执行,从而可以将所有漫长而复杂的任务自动化。
相较于传统的 RPA,IPA 在读取非结构化数据、做决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更具优势。
目前,从 RPA 到 IPA 颠覆式发展的技术正在被众多的厂商、企业、科研机构实践中,如艺赛旗、金蝶、上海国家会计学院等。8 月 5 日,由上海国家会计学院联合艺赛旗、金蝶共同举办的“数字化财务的加速度,从 RPA 到 IPA 财务机器人”主题论坛即将分享自 IPA 以降对智能财务领域带来的深刻影响,以及 RPA、IPA、RPA 与云财务结合的成果。
对于 IPA 技术四大关键点,如处理非结构化、半结构化数据,认知和概率分析能力,协作性,可追溯性,都将渗透在论坛嘉宾的发言之中。
会上,上海国家会计学院副教授杨寅博士将以“智能财务理论实践与演进趋势”为题作分享。艺赛旗解决方案部总监王得利将分享“体系化的财务机器人解决方案”。艺赛旗高级副总裁吴鑫将全面解析“从 RPA 到 IPA 的技术演进”。更多的围绕智能财务落地化建设的前沿进展,海通证券计划财务部总经理马中和中国石化共享服务公司南京分公司副总经理易思安将现场为您展开。
从 RPA 到 IPA 的流程变革悄然发生,企业新商机已经打开,更大价值亟待共同创造。8 月 5 日,就在“数字化财务的加速度,从 RPA 到 IPA 财务机器人”主题论坛。艺赛旗在上海国家会计学院欢迎您的莅临!
原引自 王吉伟 RPA 百年发展简史 引用亦有删改
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