智能RPA实践

从基础知识、平台构成、相关技术、建设指南、项目实施、落地、案例分析、发展趋势8个维度对智能RPA做了系统解读，为企业认知和实践智能RPA提供全面指导。

智能RPA实践

• 序言
  • 企业数字化发展可以分为信息数字化、操作自动化和流程智能化3个阶段
• 全面认识RPA
  • RPA基本概念
    • 通过特定的、可模拟人类在计算机界面进行操作的技术，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。
  • RPA的应用价值
    • 大幅提升企业的运作效率
    • 降低人工操作的风险
    • 打通和对接各个业务系统，提高灵活性
  • RPA产生的背景
    • 个人电脑和企业信息化的大规模普及
    • 办公套装软件的广泛使用
    • 计算机硬件性能大幅提升和成本的快速降低
  • RPA的发展历程
    • 第一阶段：1990~2000批处理脚本和触发器：批处理只是自动化处理的雏形，很少触及业务经营流程。
    • 第二阶段：2000~2015VBA宏编程和BPM
    • 第三阶段：2015~2018RPA功能成型并投入应用
    • 第四阶段：2019年至今：RPA广泛认可和智能化发展：2019年Gartner公布了影响企业未来发展的10大关键技术，RPA荣登榜首
  • RPA的核心产品功能
    • 模拟人工执行用户操作
    • 非侵入式外挂部署
    • 可视化流程设计
    • 快速灵活的运维
    • 对接调用外部组件
• 企业级智能RPA平台功能
  • 企业级智能RPA的7大特征
    • 平台部署
    • 智能程度高
    • 兼容性好
    • 稳定可靠
    • 高可用性
    • 安全性高
    • 容易维护
  • 企业级智能RPA平台架构
    • 开发平台
      • 开发平台功能
      • 可视化开发模式
      • 编码开发模式
      • 录屏开发模式
      • 第三方库管理
      • 流程管理
      • 流程模板
    • 控制中心
      • 控制中心功能
      • 机器人管理
      • 流程管理
      • 任务管理
      • 可视化监控
      • 报表分析
      • 第三方库
      • 数据资产
      • 用户权限管理
      • 租户管理
      • 组织管理
      • 通知管理
      • 日志审计和录屏
      • 登录管理
    • 机器人
      • 机器人功能
      • 按人机交互方式划分
        • 无人值守型
        • 有人值守型
        • 人机交互型
      • 按系统部署方式划分
        • 单机运行型
        • 本地部署型
        • 云端部署型
    • 人工智能组件
      • 人工智能组件功能
      • 智能图象处理组件
      • 智能文本识别组件
      • 智能语义分析组件
• AI技术在RPA中的应用
  • 人工智能关键技术
    • 关键技术概述
      • 机器人流程自动化
      • 光学字符识别
      • 机器学习/大数据分析
      • 自然语言生成
      • 智能工作流
      • 认知智能体
    • 光学字符识别技术
      • 图象处理
      • 文字检测
      • 文字识别
      • 文本抽取
      • 输出
    • 自然语言处理技术
      • 自然语言处理技术的概念
        • 词法分析
        • 句法分析
        • 语用分析
        • 语境分析
        • 自然语言生成
          • 内容选择
          • 句子规划
          • 表层实现
          • 目前主流的自然语言生成技术主要有基于数据驱动的自然语言生产技术和基于深度神经网络的自然语言生产技术
        • 自然语言处理应用
          • 中文分词
          • 命名实体识别
          • 词性标注
          • 同义词分析
          • 词向量分析
          • 依存文法分析
          • 词位置分析
          • 语义归一化
          • 文本纠错
          • 标签提取
          • 文本相似度
          • 主题模型
          • 文本分类
          • 文本聚类
    • 认知智能体
      • 智能包括三个方面：计算智能，感知智能，认知智能
      • 人工智能：强人工智能和弱人工智能
    • 智能工作流
  • RPA与人工智能的关系
    • RPA解决的根本问题是效率问题
    • 人工智能扩展RPA能力边界
  • OCR在RPA中的应用
    • 费用报销流程机器人
    • 三单匹配机器人
      • 供应商、采购部、仓储部门
  • NLP在RPA中的应用
    • 供应商、客户准入管理流程机器人
    • 招聘机器人
    • 文档自动分类机器人
    • 券商智能审核机器人
    • 智能写作机器人
• RPA项目建设和运营
  • RPA项目建设指南
    • RPA创造的3类价值
      • 成本+效率优势
      • 解决系统遗留问题
      • 企业战略需求
    • RPA项目建设的最佳实践
      • 避免三种常见的缺陷
        • 组织缺陷：缺乏管理层支持
        • 流程缺陷：流程无关紧要或者过于复杂
        • 技术缺陷：RPA工具难易使用
      • 选择待自动化的流程
        • 为最大限度提高成效，应该选择重要的业务流程，特点：
          • 同时影响成本和收入
          • 高量级
          • 低容错
          • 易出错
          • 对效率要求高
          • 需要多个部门分布协作
        • 选择易被RPA系统自动化的流程，特点：
          • 规则明确
          • 标准化
          • 不在新系统的规划中
      • 说服管理层
        • 管理层认同
        • 建立合理的治理结构
        • 团队参与
      • 实现RPA解决方案
        • RPA工具选择
        • 是否外包？
        • 选择合适的合作伙伴？
    • RPA项目的运营要点
      • 衡量RPA带来的成效
        • 无法衡量，就无法改进
      • 避免技术资源的浪费
        • 合理规划，避免重复开发
      • 考虑架设RPA卓越中心
        • 对接不同业务模块的自动化需求，以便更好的启动和交付新的RPA项目
        • 主要精力聚焦在最佳实践，与IT团队协作，加快组织的自动化，提高收益基准
  • 建立RPA卓越中心
    • 技术变化很快，但组织变化却慢得多，这是数字化转型的第一定律。
    • RPA卓越中心的5个职能
      • 组织
        • 融入公司的总体组织架构
        • 支持RPA项目完成的内外部人员
        • 培训
        • 变更管理方式
      • 治理
        • 上报路径
        • 政策和程序合规
        • 系统权限
        • 处理优先级
      • 技术
        • 机器人操作环境架构ROE
        • 基础设施支持
        • 技术选择和许可
      • 流程
        • 评估
        • 开发
        • 测试
        • 部署
        • 建立标准
      • 运营
        • 维护现有的自动化流程
        • 支持
        • 监控
    • CoE的3种组织架构及其职责
      • 去中心化架构：如果企业从去中心化架构开始，后面尝试转型到集中式或者混合式架构将会花费大量的时间
      • 集中式架构：CoE提供专业知识并管理成功交付RPA所需的公共资源
      • 混合架构：比较合适于发展较为成熟的组织
    • CoE的角色构成和人员要求
      • CoE主管
      • RPA项目经理
      • RPA业务分析师
      • 业务团队
      • 解决方案架构师
      • RPA开发人员
      • 技术团队
      • 运营支持人员
        • 运营团队
    • CoE的工作流程
      • 流程识别
      • 流程评估
      • 自动化开发
      • 测试
      • 运营维护
      • 持续改进
  • RPA卓越中心的运营实践
    • 计划阶段
    • 实施与部署
    • 管控与运营
  • RPA卓越中心的3个挑战
    • 技术的挑战
    • 管理的挑战
    • 资金的挑战