如果深究韓國大尺度吃奶真做爰:RPA(機器人流程自動化)的起源，機器人的歷史可追溯至1954年的工業機器人誕生。如果再追溯流程自動化的歷史，全球第一條自動化生產線誕生于1913年的福特汽車制造車間。看似專業的RPA出現至今只有不到二十年，但是沿著自動化、機械化，再到信息自動化的路徑看RPA技術發展，以及流程自動化管理理念與應用實踐，卻早已歷經百年。

 

　　一、RPA史前史沒有信息技術的“自動化”

 

　　1913年，福特把制造車間大部分制造流程打造成自動化生產線，工人的工作被細化到只需重復完成一個零部件安裝的操作，流水線裝配的生產模式，使得福特成本大幅降低，這可謂是生產線自動化的開端。

 

　　

 

　　時至40年代，業務自動化已成為企業持續追求的目標。但受技術條件限制，可以說討論自動化全靠想象。

 

　　1946年，馮·諾伊曼發明了計算機。而首次商用得歸功于劍橋大學的約翰·西蒙斯。他首次將計算機應用于一家茶店和一家餐飲連鎖店。同年，機器人技術天才喬治·德沃爾申請了第一個機器人專利，工業機器人的應用序幕由此拉開。

 

　　隨著60年代企業資源計劃系統的啟動，由數據驅動的公司業務的計算機化正式出現，并且誕生了業務自動化解決方案，至此信息技術粉墨登場了。

 

　　二、RPA史前史當信息技術與自動化融合

 

　　1961年，通用汽車的裝配線啟用了首臺工業機器人，主要用于自動執行拾取、移動等一些簡單的任務。1984年，日本誕生了世界第一座“無人工廠”，工業機器人技術更加成熟，此后大型工廠都開始選擇使用機器人進行流程作業，以代替工人從事那些繁重、危險的生產工作。

 

　　隨著工業自動化技術愈發成熟，由電腦自動化引領的初期信息革命也廣泛進入廣大企業，業務線實現計算機化，質量管理等流程化管理模式也由此興起。

 

　　

 

　　到了90年代，業務流程和業務流程定位的概念興起。BPM（業務流程管理）把企業經營焦點轉移至業務本身，將業務流程視作企業組織的運作核心。時至今日，BPM依然被廣泛討論。

 

　　這一時期的BPM使用多種方法優化端到端業務流程，IBM、Oracle等科技企業帶來的自動化技術，幫助很多企業實現了自動化管理，被稱作業務流程自動化(BPA)。RPA作為BPA的一個新興領域開始出現在行業應用中。

 

　　三、2000年前后RPA初上壘

 

　　RPA應解決業務問題而生，起初多是從使用屏幕抓取等傳統技術結合自動化工作流軟件開始。其中屏幕抓取和工作流程自動化這兩個功能，微軟Windows系統就在后來集成了抓圖軟件，office出到office97版本時就已集成“宏”(Macro)功能，從而實現用戶文檔中的某些任務自動化，而最早的宏功能則要追溯到1994年的Excel 5.0。

 

　　再如Adobe 的Photoshop 產品從2000年左右的早期版本就有動作錄制功能，用于批量處理重復的圖片編輯操作。以上所列這些工具，都可以看作是早期的RPA。

 

　　

 

　　隨著一些企業對自動化的需求增多，2000年初出現了幾個主營RPA產品的公司，Blue Prism于2003年首先發布了其第一款RPA產品。

 

　　四、業務外包(BPO)催生RPA橫空出世

 

　　對RPA起到主要推動作用的是業務外包(BPO)領域。90年代末開始，全球500強公司幾乎都會在低成本國家進行投資，或者與BPO公司合作將其手工流程外包。

 

　　但隨著協調成本、勞力成本以及流程錯誤成本的提高，基于廉價勞動力的BPO漸漸不受待見，領先的公司逐步將目光轉移到了自動化而取消人工。由此，BPO企業開始大量引入流程自動化技術。此時RPA橫空出世。RPA最初是作為降低業務流程外包成本的一種方式，然后轉移到共享服務，IT外包和其他業務領域。

 

　　五、RPA在中國

 

　　2015年前后，四大會計師事務所在中國區應用RPA，更多的國內金融機構也紛紛開展RPA相關產品的IT咨詢服務落地工作。此時，國內企業經過十幾年發展也臨近數字化轉型的拐點，市場需求催生了本土RPA萌芽，大批廠商紛紛涌現。

 

　　六、從BPA到RPA現發展已至IPA階段

 

　　RPA從1.0輔助性到2.0非輔助性的跨越主要在于解決了端到端的自動化。實現了從 “虛擬助手”到“虛擬勞動力”的躍升，效率變革從節約成本邁向降本增效。到了3.0階段，RPA具有廣泛的自主性，有著實現自動分級、動態負載平衡、情景感知、高級分析和工作流的特點。

 

　　到了4.0階段，RPA開始有認知性，開始運用人工智能、機器學習以及自然語言處理等技術，可視為RPA的AI化，即IPA（Intelligent Process Automation），實現著非結構化數據的處理、預測規范分析、自動任務接受處理等功能。借助IPA，決策過程全都由機器人執行，從而可以將所有漫長而復雜的任務自動化。

 

　　

 

　　相較于傳統的RPA，IPA在讀取非結構化數據、做決策、保障執行任務準確率、銜接人機交互任務上更具優勢。

 

　　目前，從RPA到IPA顛覆式發展的技術正在被眾多的廠商、企業、科研機構實踐中，如藝賽旗、金蝶、上海國家會計學院等。8月5日，由上海國家會計學院聯合藝賽旗、金蝶共同舉辦的“數字化財務的加速度，從RPA到IPA財務機器人”主題論壇即將分享自IPA以降對智能財務領域帶來的深刻影響，以及RPA、IPA、RPA與云財務結合的成果。

 

　　對于IPA技術四大關鍵點，如處理非結構化、半結構化數據，認知和概率分析能力，協作性，可追溯性，都將滲透在論壇嘉賓的發言之中。

 

　　會上，上海國家會計學院副教授楊寅博士將以“智能財務理論實踐與演進趨勢”為題作分享。藝賽旗解決方案部總監王得利將分享“體系化的財務機器人解決方案”。藝賽旗高級副總裁吳鑫將全面解析“從RPA到IPA的技術演進”。更多的圍繞智能財務落地化建設的前沿進展，海通證券計劃財務部總經理馬中和中國石化共享服務公司南京分公司副總經理易思安將現場為您展開。

 

　　從RPA到IPA的流程變革悄然發生，企業新商機已經打開，更大價值亟待共同創造。8月5日，就在“數字化財務的加速度，從RPA到IPA財務機器人”主題論壇。藝賽旗在上海國家會計學院歡迎您的蒞臨！

 

　　原引自 王吉偉 RPA百年發展簡史 引用亦有刪改