目前，各大金融財會領域的企業或行業部門都紛紛上線韓國大尺度吃奶真做爰:RPA機器人，以達到降本增效的成果。RPA作為數字化的智能抓手，其最大的優勢在于7×24無間斷工作，代替人工完成重復、枯燥、標準化的工作。而充分發揮RPA的優勢，從RPA部署到RPA運行各環節的穩定性以及應對突發事件的抗風險能力則成為關鍵。

 

　　如何增強RPA的穩定性，在出現異常的狀況之下仍可繼續運行，不出現崩潰和退出等現象，且不影響后續項目的執行便顯得尤為重要。

 

　　我們將從RPA異常的三大場景以及如何從RPA的設計方法、管理手段、變更維護三個方面來談談如何構建穩定性高、彈性強的RPA機器人。

 

　　

 

　　RPA脆弱性來源的三大異常：

 

　　01、環境異常

 

　　在RPA開發工程中，程序開發、單元測試與系統集成測試通常是在測試環境進行，但在進行用戶驗收測試或RPA投產上線后可能會遇到非應用或業務異常的情況。這是由于生產環境和開發測試環境之間可能存在差異性所導致的，而這些差異又非常細小，比如操作系統或瀏覽器的版本不同、系統的某些相關設置不一致、某時段補丁插件自動推送安裝導致的彈窗等，這些差異極易被忽略，但又對RPA的正常運行起到決定性作用。

 

　　02、應用異常

 

　　RPA在上線投產前已經過多次測試，包括單元測試、系統集成測試與用戶驗收測試等多項測試。但RPA在日常運行中可能會出現某應用程序中斷或因網絡等原因卡頓、網站的某個頁面打不開或應用出現異常報錯等特殊情況，若設計RPA時未考慮此類情況的發生，此時RPA要么報錯，無法繼續執行或者重復錯誤的運行，導致后續任務執行失敗。在開發RPA之初，開發人員很難預測此類異常情況。

 

　　此外，上線投產的RPA流程也可能會因為操作系統、瀏覽器、應用的自動升級，界面模塊升級前后不一致而出現運行異常的情況。

 

　　

 

　　03、業務異常

 

　　RPA在執行過程中可能會存在一些數據異常或超出業務規則的情況。盡管測試階段測試人員已經盡可能模擬了各種業務情況，但測試樣本數據和真實業務數據之間的差異性仍舊是不能避免的。在未引入RPA之前，此類異常情況的解決通常需要業務人員采用特別的手段進行處理。因此，RPA在執行過程中遇到此類問題時采用人機交互(將錯誤的數據交給員工處理，機器人只處理正常的數據)的方式來解決。

 

　　最后，三類異常如果在RPA投產上線后很長時間才爆發，還可能會引發業務運行黑盒化的問題。即RPA導入應用以后，某些業務的流程就被封裝到了RPA里。企業為了解決上述問題，卻發現很多原始細節上的處理方法除了最初部署的業務人員，就只有RPA機器人知道，當前業務人員無法處理，而原本業務人員可能會因生疏而無法確知細節，或工作調度早已不在崗，以及交接說明不夠細致等，難以解決黑盒化問題，嚴重影響著后續進程。

 

　　可見，設計完整能夠常久穩定運行的RPA流程不僅僅對軟件產品本身有著極高的技術性要求，對于部署經驗、預案能力、風險防控意識一樣有著更高的標準，牽涉到諸多的變量。任何一環出現問題，作為執行標準流程作業的RPA都可能出現罷工。針對上述狀況該如何做到從源頭上規避呢？

 

　　我們給出從設計方法、管理手段、變更維護三方面的建議，關于三方面詳細的內容我們將在下篇中介紹，請密切關注藝賽旗。