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          一家外企在中國的探索實踐:帶來“白領機器人”,讓“數字同事”改變工作

             日期:2020-07-28     來源:中國經濟導報    作者:wei1996     評論:0    
             一家在日本東京擁有800多名員工的電視傳媒公司,曾為一項似乎微不足道的工作傷透了腦筋。廣告部門安排專人每天在網上收集公司股價信息,匯總至表格并形成報告,再群發郵件給公司所有員工。這項工作不能出絲毫偏差,必須保證股價統計完全準確。然而,這項日復一日、一遍又一遍的事務性工作,耗時費力,承辦人壓力巨大。特別是遇到承辦人請假,根本沒有同事愿意臨時接替,因為一旦發生差錯,后果就很麻煩。終于,公司下定決心將這項枯燥而又不可或缺的工作交給了“白領機器人”。這種名叫RPA(Robotic Process Automation)的“白領機器人”,每天自動統計股價數據并準時發送給員工,再也不會出錯。
           
            中國經濟導報記者日前從日立解決方案(中國)有限公司上海分公司了解到,目前該公司正在發力的RPA解決方案,也被稱為數字化勞動解決方案,它不是機械設備實物,而是裝入計算機的軟件系統。它“學”得快,效率高,不犯錯,不“抱怨”,可以事半功倍地完成人們平時基于電腦的各種工作。近幾年RPA市場迅速增長,部署RPA對很多企業而言已迫在眉睫。
           
            用機器人代替重復繁瑣的工作
           
            在此次疫情防控期間,使用了RPA的企業大受裨益。很多工作,員工不必到公司登陸內網打開ERP系統,只要在家辦公輸入自己的工作數據,發郵件給公司的RPA,隨后大量工作就交由RPA完成。
           
            RPA并非新的技術概念,2012年即已提出。與生產線上不停揮動機械手臂的工業機器人不同,它作為虛擬勞動力,是將重復的線下及人機交互工作轉化為標準化的數字流程,依據預先設定的程序,進行自動化處理。
           
            RPA適用于替代基于一定規則、固定形式、大量、重復的人工工作。它能夠穩定解決問題,避免人工常見的失誤,極大提升了那些原本屬于白領職員的工作的生產效率。
           
            事實上,RPA能夠充當白領的助手,而并非用來裁減白領。RPA能夠讓員工騰出更多時間思考,集中精力完成創造性的工作,為更高附加值的事業做出貢獻,員工也有了更長遠的職業空間。
           
            企業的實踐表明,RPA不僅讓工作提速,也為管理減少了很多麻煩。如果整天糾結于重復性的繁瑣工作,一名員工通常忍受不了太長時間,企業只能招聘新人,但又面臨從頭培訓的困境。
           
            如今,大數據技術積累了海量的數據資源,5G讓數據傳輸的速度數倍加快,下一步該如何有效利用這些數據?日立解決方案(中國)有限公司上海分公司總經理朱磊表示,中國以往常常提到人口紅利,未來伴隨新基建的東風,將更多發揮數據紅利的優勢,用數據驅動為企業降本增效和整個社會發展創造新動能。
           
            他告訴記者,在整個數字化轉型升級過程中,RPA是信息數字化轉化的利器,人事、財務、采購、銷售、市場等部門使用全年無休的RPA解決方案,企業將借此插上飛翔的翅膀。
           
            中國市場突飛猛進多行業收益
           
            世界知名研究咨詢公司MarketsandMarkets預測,全球RPA市場從2017到2022年將以30.14%的年復合成長率增長,到2022年達到24.67億美元。
           
            之所以有如此廣闊的市場前景,日立解決方案(中國)上海分公司華東解決方案事業部RPA技術總監張羽嘯認為原因之一是RPA解決方案可以廣泛應用到各個行業。
           
            張羽嘯舉例,日立正在為日本的多家大型銀行提供RPA解決方案服務。銀行有大量紙質票據等材料,RPA利用圖文識別(OCR)等技術,結合金融專業知識,把非標準化的數據全部實現數字化,快速整合入計算機系統,為銀行最為關注的風險防控等核心業務提供數字化轉型幫助。
           
            此外,制藥業較早利用大數據技術支持研發,對數據的準確性和信息的數據化需求強烈。日立瞄準了制藥業,在中國已有十幾家藥廠部署了日立的解決方案。張羽嘯透露,公司還將在物流業和公共事業領域拓展RPA業務。
           
            朱磊認為,同所有的技術一樣,RPA也經歷了逐步提升的過程。經過近十年的積累,中國已經涌現出眾多RPA供應商。
           
            朱磊表示,現今中國RPA市場正處于有望獲得突破的階段。在他看來,宏觀背景至關重要——近年來在政府多措并舉的推動下,中國數字化轉型升級速度遠遠超過海外,大數據、云計算、數字經濟風起云涌,短短幾年中國企業對數字化都產生了新的認識和需求。他說,日立選擇這個時間點發力切入RPA恰逢其時。
           
            日立解決方案(中國)有限公司上海分公司華東解決方案事業部總經理松原彩子告訴記者,日立集團作為百年歷史的跨國企業,不僅在RPA領域擁有領先的技術,更是在OT和IT領域積累雄厚,可以從企業數字化轉型的總體規劃著眼,持續性地提供整體解決方案。
           
            朱磊進一步解釋,日立自身擁有遍布全球的各類制造企業,對數字化轉型感同身受,深知中小企業遭遇的難點和痛點。因此,日立能夠用扎扎實實的數據和在各國類似場景中利用RPA解決方案取得預期效果的真實案例,來量化解釋RPA到底能節省多少人工、提高多少效率。即使應用企業對RPA缺乏充分了解,也可以提供建議及整套的參考方案,這對應用企業頗具價值。
           
            挑戰來自“標準”前景在于AI
           
            RPA市場競爭激烈,價格戰或將不可避免。朱磊預計,未來1~2年中國RPA供應商還將會如雨后春筍般大量涌現。
           
            朱磊表示,日立希望與中國的RPA供應商進行更廣泛的合作,優勢互補,共同開拓市場。他表示,日立全球范圍內開展RPA業務,在歐洲、美國、東南亞都有當地的合作伙伴,以更好地滿足有所不同的市場需求。
           
            松原彩子表示,本土RPA供應商各具特點,它們也更了解當地的政策,更為細膩地把握當地企業在人事、財務上的工作習慣。
           
            “我們提供RPA在全球共性的技術和服務,本土供應商更能理解應用企業的需求。”朱磊告訴記者,日立正在積極尋找在人事、財務等方面具有專長的本土供應商。
           
            與此同時,朱磊也對新計費模式寄予厚望,認為其規模將超過現有模式,供應商利潤率也會稍高。
           
            與傳統項目類似,目前應用企業每年向日立支付固定費用,包括RPA使用許可費和導入實施后的服務費,其中服務費在應用企業大幅更改業務流程而自己又難以獨自調整時才會增加。日立希望未來更多采取為應用企業解決具體問題的計費模式——在設計完成RPA后,并不將其導入應用企業自身的系統,而是留給日立運行RPA,按照企業的要求提供數據、報表等最終結果。應用企業不必擔心RPA的維護,只需按照拿到的工作成果數量付費即可。
           
            例如,同樣一項工作,雇傭員工每天支付300元薪酬,使用RPA只要100元就能完成,每月將為此節省6000元,企業自然會傾向于使用RPA。朱磊認為,這種方式對應用企業更加簡便和直觀,并且沒有前期投資,只為“看得見”的結果買單。
           
            RPA面臨的最大挑戰來自應用企業內部的工作缺乏標準規程。
           
            “企業員工常常把自己的習慣帶入工作,一項簡單的任務,小組內的五位員工可能有五種不同的作業方法。”張羽嘯表示,這就要求設計之初就考慮工作規程的統一,梳理出符合應用企業內部規定且員工易于接受的流程。“有些員工資歷老,不太愿意改變。企業部署RPA及整個數字化轉型中,員工需要放棄‘我以前一直是這么干’的執念。”張羽嘯說。
           
            朱磊表示,RPA解決方案在前期設計中,搭建標準的過程耗費大量時間,RPA開發人員和應用企業需要詳細討論,從而完成調研,規范流程,滿足RPA自動化運行的前提條件。他認為,從這個角度看,基于目前的技術條件,作為數字化工具的RPA還未達到高度智能化。
           
            RPA的技術趨勢是與AI更加緊密地結合,減少人工在其中耗費的時間。朱磊分析,RPA正在引入聲音識別、圖像識別等AI技術。只要安裝好攝像頭等,AI就可以通過觀察使用者的工作行為,替代人工自動歸納出標準化的流程,從而大大縮減了人工記錄和分析的時間。“RPA必須不斷地更新升級,引進智能化的手段。”他說。
           
            RPA操作簡便,使用門檻并不高。“從總體看,未來企業對RPA的接受程度將會與現在對Office一樣。RPA也將和企業的員工成為同事,成為創造利潤和價值的資源。”朱磊表示
           
           
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