有效的机器人过程自动化的 10 个技巧

    1.设定和管理期望

RPA 的确可以快速取胜，但推动 RPA 大规模运行却是另一回事。专家表示，许多 RPA 问题源于预期管理不善。供应商和实施顾问对 RPA 的大胆声明没有帮助。这就是为什么 CIO 必须以谨慎乐观的心态进入公司。如果你睁大眼睛进去，也就是说不要害怕失败，你才会对结果更满意。

2. 考虑业务影响

RPA 通常被用作提高投资回报或降低成本的一种机制。但有专家表示，更多的 CIO 应该使用它来改善客户体验。例如，航空公司等企业雇佣了数千名客户服务代理，但客户仍在排队等候接听电话。聊天机器人可以帮助减轻一些等待。“你把那个虚拟代理放在那里，没有停机时间，没有生病，也没有不良态度。总之，“客户体验是必须要射中的靶。”

3. 尽早并尽可能多的让 IT 参与进来

许多企业最初购买 RPA 并在实施过程中碰壁，促使他们寻求 IT 的帮助（和宽恕）。Kuder 说，现在没有技术专长的“公民开发人员”正在使用云软件在他们的业务部门中实施 RPA。通常，CIO 倾向于介入并阻止他们。Kuder 和 Viadro 表示，业务负责人必须从一开始就让 IT 参与进来，以确保他们获得所需的资源。

4.糟糕的设计，变更管理会造成严重破坏

许多实施失败是因为设计和变更管理不善 。在急于部署某些东西时，一些公司忽略了各种机器人之间的通信交换，这可能会破坏业务流程。“在实施之前，您必须考虑运营模型设计，”Srivastava 说。“你需要规划出你期望各种机器人如何协同工作。” 或者，一些 CIO 将忽略协商新业务将对组织的业务流程产生的变化。首席信息官必须提前做好计划以避免业务中断。

5.不要掉入数据洞中

一家银行部署了数千个机器人来自动化手动数据输入或监控软件操作，这会产生大量数据。这可能会诱使 CIO 和他们的业务同行陷入他们希望利用数据的不幸场景。公司在其机器人生成的数据上运行 ML 并在前面放置一个聊天机器人以使用户更轻松地查询数据的情况并不少见。突然之间，RPA 项目变成了一个 ML 项目，而这个项目并没有被正确地定义为一个 ML 项目。一个简单的比喻，“冰球一直在移动”，CIO 们努力追赶它。因此建议首席信息官将 RPA 视为一个长期的弧线，而不是将其视为逐渐演变为笨拙的零碎项目。

6. 项目治理至关重要

RPA 中出现的另一个问题是未能规划某些障碍 。客户的一名员工更改了公司的密码策略，但没有人对机器人进行编程以进行调整，从而导致数据丢失。首席信息官必须不断检查他们的 RPA 解决方案可能陷入困境的阻塞点，或者至少安装一个监控和警报系统来观察影响性能的小问题。你不能只放任他们自由，让他们到处乱跑；必要时需要指挥和控制。

7. 控制保持合规

在环境中实例化单个机器人存在很多治理挑战，更不用说成千上万了。Kuder 说，一位德勤客户开了几次会议，试图确定他们的机器人是男性还是女性，这是一个有效的性别问题，但必须考虑到人力资源、道德和其他业务合规领域。

8. 建立 RPA 卓越中心

最成功的 RPA 实施包括一个卓越中心，该中心由负责使效率计划在组织内取得成功的人员组成。然而，并不是每个企业都有这方面的预算。RPA 卓越中心开发业务案例，计算潜在的成本优化和投资回报率，并衡量这些目标的进展情况。这样的团队通常规模较小且很灵活，并且可以与专注于自动化实际实施的技术人员一起扩展。所以鼓励不同行业的所有 IT 领导者寻找机会并了解 [RPA] 是否会为他们的业务带来变革。

9.不要忘记对人的影响

RPA的运用，不代表在众多可部署RPA的领域已经不需要人工干预。在闪亮的新解决方案的吸引下，一些组织如此专注于实施，以至于他们忽略了人力资源循环，这可能会给发现日常流程和工作流程被打乱的员工带来一些噩梦。因此绝对不能忘记了以人为本的核心。

10. 1 将 RPA 纳入您的整个开发生命周期

首席信息官必须自动化整个开发生命周期，否则他们可能会在大型发布期间杀死他们的机器人。“这听起来很容易记住，但人们不会让它成为他们流程的一部分。”

最终，实施 RPA 没有灵丹妙药，捷径。但专家表示，它需要一种智能自动化精神，这必须成为企业长期旅程的一部分。自动化需要找到答案——所有的 ifs、thens 和 whats——以更快、更优质、更大规模地完成业务流程。”