20171209-德勤-自动化时代_关于机器人自动化与智能自动化的行业领导者指南_28页_2mb

Deloitte - 自动化时代：机器人流程自动化与智能自动化指南

核心内容

随着工作性质的变化，自动化技术正在快速发展，为企业的服务交付转型提供了新的机遇。机器人流程自动化（RPA）和智能自动化（IA）作为两种主要的自动化工具，正在改变企业的运营方式。RPA适用于规则明确、重复性强的流程，而IA则依赖于认知技术，能够处理更复杂的任务，如自然语言处理、图像识别和数据分析。

主要观点

• RPA 是一种成熟的技术，可以低成本、快速部署，用于自动化常规任务。
• IA 是一种新兴技术，具有更大的潜力，但实施成本更高，周期更长。
• 两种技术各有适用场景，RPA更适用于流程自动化，而IA更适用于流程优化和智能决策。
• 自动化并不意味着取代人类工作，而是增强员工能力，使其专注于更有价值的任务。
• 企业在实施自动化时，应考虑其战略规划、合作伙伴关系和组织变革管理。

关键信息

RPA 与 IA 的区别

RPA 实施优势

• 降低成本：RPA可以显著降低运营成本。
• 提高效率：软件机器人能够24小时不间断工作，提高处理速度。
• 灵活性和可扩展性：可以快速部署和重新分配机器人。
• 提高准确性：遵循规则，减少人为错误。
• 提升员工士气：员工从重复性工作中解放出来，专注于更有价值的工作。

IA 实施潜力

• 增强分析能力：IA可以处理非结构化数据，提供更深入的洞察。
• 支持复杂决策：结合认知技术，IA可以协助或完全实现智能决策。
• 提升客户体验：如财富管理公司使用IA生成自然语言报告，提高客户满意度。
• 扩展业务范围：IA帮助企业在原有基础上扩展能力，创造更多价值。

自动化实施步骤

1. 评估自动化机会：识别适合自动化的流程，关注规则性、重复性和高频率。
2. 建立商业案例：估算自动化带来的效益，如节省时间、提高准确性。
3. 确定自动化操作模式：选择是否建立内部自动化体系或采用外包方式。
4. 建立自动化合作伙伴关系：选择合适的供应商，评估其服务和客户案例。
5. 准备自动化发展规划：制定长期的实施路线图，包括培训、治理和风险管理。

常见误区

• 误区一：RPA需要大量机器人才能体现价值。实际上，即使是少量机器人也能带来显著效益。
• 误区二：机器人会取代人类工作。自动化更多是增强人类能力，而非取代。
• 误区三：机器人能像人一样思考。RPA和IA都无法完全复制人类的推理能力。
• 误区四：业务流程外包（BPO）注定失败。BPO公司正在积极采用RPA提升服务。
• 误区五：机器人不会犯错。尽管机器人遵循规则，但系统变更和错误指令可能导致问题。
• 误区六：RPA将取代IT部门。实际上，IT部门在自动化实施中仍然扮演关键角色。

中国联系人

• 白杰庭
  香港，电话：+852 2238 7819，邮箱：tpagettt@deloitte.com.hk

• 董湘波
  北京，电话：+86 10 8512 4800，邮箱：xidong@deloitte.com.cn

• 胡伟杰
  香港，电话：+852 2238 7248，邮箱：davidwwu@deloitte.com.hk

• 黄颂欣
  香港，电话：+852 2852 6724，邮箱：joawong@deloitte.com.hk

• 黄逸轩
  北京，电话：+86 10 8512 5007，邮箱：martiwong@deloitte.com.cn

• 姚思诚
  上海，电话：+86 21 6141 1078，邮箱：cschmidtjochmann@deloitte.com.cn

• 周晓黎
  上海，电话：+86 21 2316 6711，邮箱：kzhou@deloitte.com.cn

作者信息

• Peter Lowes
  主管，商业模式转型，Deloitte Consulting LLP
  电话：+1 212 618 4380，邮箱：plowes@deloitte.com

• Frank R.S. Cannata
  高级副总裁，运营和规划解决方案，华纳兄弟娱乐公司
  电话：+18189777700，邮箱：frank.cannata@warnerbros.com

• Subodh Chitre
  高级经理，商业模式转型，Deloitte Consulting LLP
  电话：+12418401745，邮箱：suchitre@deloitte.com

• Jason Barkham
  副总裁，业务转型解决方案，华纳兄弟娱乐公司
  电话：+18189544139，邮箱：jason.barkham@warnerbros.com

其他撰稿人

• Ayana Todd, Erica Solum, Hari Krishna, Jenny Zheng, Matt Phipps-Taylor

特别感谢

• 供应商：Automation Anywhere, Blue Prism, Cognizant Trizetto, Digital Reasoning, IBM Watson, IPsoft Amelia, Help System Automate, Narrative Science, Rage Frameworks, UiPath

尾注

• 更多关于认知技术的信息，请参考：解构对人造智能的迷思——关于认知技术，商业领袖需知道的几件事
• 更多关于自动化和职业发展的信息，请参考：认知技术时代下重新规划工作