摘要：现在RPA（机器人流程自动化）作为数字化转型的重要工具，已经被越来越多的企业采用。据Precedence Research预测，全球RPA市场规模将从2025年的约283.1亿美元，以25.01%的年复合增长率，一直到2034年会飙升到2110.6亿美元。
现在RPA（机器人流程自动化）作为数字化转型的重要工具，已经被越来越多的企业采用。据Precedence Research预测，全球RPA市场规模将从2025年的约283.1亿美元，以25.01%的年复合增长率，一直到2034年会飙升到2110.6亿美元。
但现实中我们有太多的RPA初期项目都以失败告终。根据调查，这些失败并非源于技术本身，更多其实在于实施流程中的认知偏差和执行误区。那么为了避开这些误区，让我们项目能安全落地，就需要抓好RPA开发实施流程的三个阶段，即需求阶段、方案设计阶段以及运维阶段，下面我们就来详细讲讲。
1、需求阶段：找准痛点比盲目推进更重要
需求阶段是RPA项目的起点，可以说也是决定成败的关键。很多企业就是在这个阶段埋下了失败的种子。业务部门通常对RPA的适用边界不甚了解，而出于惯性思维，他们往往没有意识到一直需要手工操作的业务可以有新的自动化替代方案。
对于这点问题，线上线下的宣传培训是一个有效方法。在通过容易理解的Demo进行业务演示后很容易引起业务用户的共鸣，从而找到真需求。而数据驱动的挖掘自动化机会点，则是高效发掘机会点的有力输入。
在这里，价值驱动是需求阶段的核心理念。企业刚开始不能一味追求“大而全”的需求，更有性价比的其实是从“小而美”的见效快的需求入手，从高ROI（投资回报率）入手。ROI高的需求通常是价值产出高、开发投入低的，应该放在第一优先级来起步。
像小型成功案例不仅能给团队信心，同时也能给业务管理层以信心，为未来更大需求范围的扩充创造机会。与此同时，口碑推荐的力量也不容忽视，当几个成功的案例实施后，业务部门之间会自发交流，这种口碑推荐的力量也是非常强大的。
2、方案设计阶段：优化流程由于照搬人工
在确认需求之后不要急于马上开发，我们不妨先和业务部门坐下来先梳理梳理操作流程，进行一个标准化。而后再看哪些流程可以优化甚至彻底改变，再将优化后的业务流程进行RPA流程文档化，并且获得业务管理层的确认，等这些都没问题了再进行开发。
在一个大型制造企业的全球内审案例中，原有的业务操作里有一部分流程步骤可以用现有报表平台的数据满足，就不用照搬业务的复杂操作来开发RPA。梳理优化完流程后，开发量大幅降低，机器人的稳定性也有了保障。
另外需要注意的是，整合的最优解决方案是基于需求提供综合方案，而不是神化RPA。例如财务的一个需求，数量级达到500万条，基于规则做逻辑清洗和加工，单纯用RPA就可以做，但是效率不高；而如果用RPA结合大数据平台来做，效果就会非常好。
此外在制定方案的时候也要综合全面考虑，让RPA成为超级自动化的粘合剂，把多种技术结合，达到1+1远大于2的效果。对于像传统RPA依赖系统API接口遇到老旧或封闭系统就没法子的问题，现在的智能屏幕语义理解技术（ISSUT）可以通过CV与UI结构分析识别任意屏幕元素，以此就能摆脱API依赖问题。
3、运营维护阶段：持续监控胜于上线即忘
前面项目开发的完成只是真正业务价值产出的开始，好的开发会让接下来的运维更加顺畅，因此在开发规范中，要求启用开发框架很重要，一般像那种复杂流程的开发就特别能体现框架的优势价值。
在这里，首先是命名规则和交付文档标准化等规范，它们都是对未来持续运维的保障。如果不重视这些规范，未来运维就会遇到很多困难和挑战，进而影响到RPA运行的效果。
其次，监控巡检是另一种主动预防业务影响的方法。每个机器人一经上线，都应为其部署监控功能，期间一旦有机器人异常中断，监控平台就能在业务发现之前自动报警，并且自动通知到负责运维这个机器人的工程师。
同时企业还需要根据业务影响紧急度来定制化报警形式。像紧急情况就触发电话通知；而不太紧急的情况则自动触发邮件和监控单据报警。这样在业务感知之前，IT就把问题修复好了，机器人继续运行，对于业务来说完全没有异常问题感知。
另外就是运维过程中常遇到的机器人脆弱性问题。传统RPA高度依赖用户界面（UI）进行交互，任何界面的微小变动都可能导致机器人“找不到路”。应对策略包括在开发时采用更稳健的选择器策略，优先使用不易变化的元素ID而非易变的界面坐标。
最后，尽可能采用“后端集成”的方式，即通过API接口与系统进行数据交互。在这里，API作为系统间对话的“官方语言”，远比模拟UI点击稳定可靠，而现代的RPA平台通常都支持API调用，一个好的实践是“API优先，UI兜底”。
4、RPA开发技术新趋势
随着技术的发展，RPA正在与人工智能技术深度融合，向智能流程自动化（IPA）演进。通过集成光学字符识别（OCR）技术，RPA可以“读懂”扫描的发票和文档；并且结合自然语言处理（NLP），它还可以理解客户邮件的内容并自动分类。而融入机器学习模型后，RPA甚至能进行一些简单的预测和判断。
像国内实在智能就用的这个思路，在产品升级中推出实在RPA的进化体实在Agent。实在Agent作为全球首批的一个企业级通用智能体，展现出完整的环境感知-决策-执行闭环，比海外竞品Manus还早两年诞生。
在整个过程中，用户可以通过文本、语音甚至直接拖拽文件发起指令，而后系统就能自动拆解任务步骤，操作各类软件执行，并在过程中支持人工动态干预。这种能力使企业构建复杂自动化系统的周期从数月缩短至3-5天，效率提升幅度高达300%。
另外，实在Agent还有一个突出优势，即它无需依赖传统的API预先定义每一个操作步骤和界面交互细节，而是通过智能屏幕语义理解技术，让机器能理解人的自然语言指令，自主规划任务并执行。
结语
可以说，企业引入RPA已经不是一个单纯的技术项目了，它更是一个业务变革项目。RPA的成功最终衡量的不是部署了多少个机器人，而是企业是否因此建立起一种持续优化的自动化文化，是否培养出了一批懂得利用数字化工具解决业务问题的人才。
在这里，中小企业同样可以低成本地搭建RPA生态，但这需要企业放弃一步到位的幻想，采取务实、渐进的策略。从一个微小的、能快速产生价值的场景切入，选择一个门槛低、可扩展的工具平台，在实施中建立最基本的规范和治理，并随着技术的发展，逐步将AI能力融入自动化流程。
最后，RPA项目不是降本增效的终点，而是企业构建敏捷、高效、智能化运营能力的起点。只有正确理解RPA实施的三个阶段，并在每个阶段避开相应的坑，企业才能真正从自动化中获得持续价值。
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来源：小贺说科技