潘朵拉魔盒开启，RPA公共服务风潮即将到来?

面对日益老龄化的社会，在国家养老金、儿童津贴、残疾福利、护理保险，以及户籍管理、房屋登记等几十个业务场景中，如何快速、高质量地为公众提供服务呢？

美国和日本政府的做法不是单纯地增加人手或者设备，也不是增加服务时间，而是采用日益流行的技术——RPA，机器人流程自动化技术。

在美国和日本，RPA应用最广泛的领域可能不是我们想象的企业服务领域，如智能财务、智能HR等，而是政府公共部门、民生服务部门。通过RPA，提高办事效率，降低人力投入成本，投入产出比空前改善。

而从全球来看，政府公共部门雇用了全球约33%的劳动力，其支出约占全球GDP的30%。RPA应用的示范效应被广泛看好。

美日两国政府下一步的做法是融合AI、深度学习、BPM等技术，将RPA场景应用深化，让公共服务和民生应用体验更好。

海比研究院认为，在数字化转型成为企业最紧迫的需求时，RPA被认为是企业数字化转型最有效的工具之一。“RPA+AI”赋能企业和员工，将极大的增强人类处理业务的能力和效率。

那么什么是RPA呢？用最简单的语言来描述，就是可以被配置为自动执行一系列处理任务的机器人，例如数据的自动录入、上传、下载、整合、分析等，而实现此任务的技术就是RPA。

RPA通过模拟人类的操作，将基于规则、重复、枯燥的数字化业务流程自动化，从而达到降本增效的目的。因此，RPA被认为是最简单易行的AI应用。

日本政府45个省的政务机构已广泛应用RPA，以应对老龄化。

连续两年发布AI・RPA应用报告的日本政府总务省在对1788家政务机构进行了深度调查后，发布了2022的研究报告，其中重要发现包括：

日本45个都道府县的政务机构广泛应用RPA。其中政务是应用RPA最多的业务，达到了265个；个人所得税排名第二，为225个；健康管理排名第三，为175个。

其RPA应用涉及到众多场景，并且产生了不错的效果。主要场景包括财务会计、教育、防火、文书管理、儿童津贴、护理保险、固定资产税，以及国家养老金、户籍管理、房屋登记、残疾福利等。

财务、会计、金融成为AI+RPA应用最多的场景。RPA业务应用最高的是财务、会计、金融，为306个实例；儿童福利、育儿方面成为RPA应用第二多的场景，为177个实例；行政业务为175个，其他业务为335个。

AI主要应用于文字识别、语音识别、图片识别、数值判断等业务。例如，通过OCR识别图片上的信息。调查发现，用于声音识别的案例23个，用于文字识别案例275个。

由于RPA与AI拥有很好的技术互补性，AI可以赋予RPA实现看、听、说等拟人化能力，因此多数应用RPA的业务流程，也离不开AI能力加持。

美国联邦政府连续两次发布RPA应用报告，分享了RPA在政府数字化转型中所发挥的作用。

2021年发布的报告显示，RPA应用数量暴涨，应用范围扩大。相比2018～2019年RPA主要用于金融领域，2020～2021年RPA已广泛应用在人事、IT、行政和其他业务场景中。

具体的数据包括：2020～2021年RPA机器人应用数量为460个，节省848,336个工时，整体RPA应用数量增长110%。同时每个RPA能力从2018年～2019年的1335工时，增长至1708个工时，RPA项目的投资回报收益正在逐步扩大。

美联邦政府RPA项目成熟度快速提高。在2020～2021财年，联邦政府RPA项目在RPA效率提升、节省时间、项目数量、业务流程重塑、安全和监管等维度都大幅度提升，尤其在业务执行效率、业务流程改进、业务流程重塑方面表现上佳。

另外，越来越多的美联邦政府机构推广应用RPA，如美国国防部、农业部、美国陆军、空军、宇航局、美国联邦总务管理处等重要机构已经实现场景化落地，成为应用最广泛的数字化转型工具之一。

云扩科技CEO刘春刚认为，海外RPA企业的成功已经证明了RPA这一产品形态对于客户的价值。RPA需要更多的入局者去教育广大的用户，相信各种角色的涌入和良性的竞争也会让这个行业更成熟。

ForresterResearch的一份报告认为，2020年10%的政府行政工作量将实现自动化。在全球范围内，政府将扩大对RPA的使用，以消除重复的低价值任务。

这或许也是美日政府加大RPA应用的主要原因。

在美国，RPA帮助联邦政府节省了大量员工的工作时间和精力。

美国联邦各政府机构在RPA助力下，在2020～2021财年已成功节省149万工时，RPA应用项目比2020年增加了250%，达到1003个。

美国联邦各机构应用RPA取得了超预期的ROI（投资回报率），增强了联邦处理业务的能力，实现端到端自动化，并大量减少联邦雇员的手动工作，重塑联邦政府的劳动力结构，释放人力资源压力。

尝到了甜头后，美国联邦政府将继续增加RPA应用计划，继续深挖RPA潜力以扩大赋能范围。重要机构明确表态，将继续提升RPA应用数量与场景落地项目，通过有人值守、无人值守等RPA打造智能数字化员工，以提升工作效率和节省时间。

美联邦RPA应用成熟模型表明，大多数机构正在通过RPA重塑业务流程标准。目前，为了更好的管理RPA，已应用的机构已经开始建立标准的自动化设计流程、评估维度以及改进标准，以进一步提升自己的RPA应用等级。

RPA在日本各地政府机构、几十个业务场景中实现落地并取得丰厚回报。

日本发布的报告认为，RPA将成为日本解决“2040年危机”最有效的工具之一。

2040年危机是指到2040年，日本65岁以上人口数量将达到峰值4000万以上，也就是说每三个人当中就有一名65岁老人，劳动力将降至冰点，甚至出现负增长。

因此，日本政府总务省希望RPA可以像物理机器人那样，在全日本各行业得到广泛应用，以缓解人力资源压力。

日本是全球应用RPA最早的国家之一，在投资、技术发展、人才培养，以及应用场景、规模、成熟度方面一直处于领先地位。

正因为日本是全球人口出生率最低、老龄化最严重的国家之一，因此日本各行业通过RPA打造“数字化员工”，以弥补劳动力不足的问题。

Forrester的报告也认为，并非所有公共部门的RPA实施都会顺利进行。许多组织需要进行管理变更，重新洞察流程，标准化任务，以及重新分配工作。

通过美日两国政府RPA应用，我们发现RPA在应用中普遍存在的问题。

RPA的应用需要不低的建设与应用维护费用。根据日本的调查，RPA的建设费用多数在100万～500万日元之间（约5.4万～27万元人民币）。

同样，RPA应用每年仍然需要运营费用，也在100万～500万日元之间。其中，大多数引入和维护RPA项目在100万日元以下。

缺少专业人才成为RPA项目落地的最大挑战。应用RPA的挑战包括没有专业人才支撑，没有足够的财务预算，无法准确找出适用RPA的业务流程等。其中，最大的挑战缺乏专业RPA人才支持。

应加强对RPA的监管。随着RPA应用的增加，一些部门可能需要增加对RPA的管理，一些特定部门也需要加大RPA的监管。

为了增强对RPA的监管，在IT部门的帮助下，各机构应该建立数据访问、身份验证等安全监管机制。同时制定数据隐私管理、数据存储标准、访问和使用权限等执行标准，以保护数据资产安全。

RPA与IT部门必须建立了有效的联动关系。美国各个联邦机构的RPA应用项目需要正式授权，才能在机构的IT环境中应用。通过RPA设计的单个自动化流程，也需要相关的部门进行审批，最大限度保护数据的安全性和隐私性。

因此，在实施RPA项目过程中，IT部门起到了至关重要的推动作用，同时建立需要建立有效的联动关系。统计显示，43%的RPA项目试点启动了IT安全审批机制。

多数机构采用卓越的自动化中心（CoE）的方式，扩大RPA应用范围。随着RPA应用成熟度的稳步提升，美国很多联邦政府机构开始通过CoE的方式扩大自动化应用范围，可以显著提升RPA的部署效率、培训效率、管理效率等。

由于流程审批、IT管理者的长时间考虑等因素，阻碍了RPA的应用发展。因此，不少机构希望引入更多的企业级RPA解决方案，将更多的业务流程实现7x24小时无间断工作，自动化设计标准也更加的高效和人性化。

RPA与AI技术正在走向融合。

随着RPA应用的深入，为了满足更多业务场景的自动化需求，美联邦政府RPA应用也发生了转变，正在将RPA与诸多AI技术相结合使用，如自然语言处理NLP、机器学习ML、图像识别、聊天机器人等。调查显示，32%的RPA项目将使用智能自动化(IA) 解决方案。

图片来源：TheState of Federal RPA

日本政府的调查也发现，共有1788家政府机构接受调查，截止2021年6月，118家组织成功引入RPA，152家成功引入AI；265家同时引入了RPA和AI，一共535家组织完成了对RPA和AI的应用。

Gartner建议下一步是将RPA与AI和ML充分集成，以实现超自动化，减少人工干预。

Gartner认为，RPA市场在未来十年将快速增长，超自动化将成为数字化转型的必要组成部分。

超自动化是指使用先进技术，如AI、ML、RPA等，完成以前由人类完成的几乎所有繁琐且可扩展的任务，克服单一自动化工具的局限性。

因此，超自动化是一种业务驱动的技术组合，可以识别、审查和自动化尽可能多的业务和IT流程，需要协调使用多种技术工具和平台，包括RPA、低代码平台和流程挖掘工具等。

但是超自动化并不意味着完全取代人类。相反通过自动化，人们可以从重复的、低价值的任务中解放出来，专注于对组织具有更高价值的任务。

超自动化经常被认为是超越传统自动化的下一步，市场规模预计将达到464亿美元，2021至2031年间的年复合增长率为21.7%。

德勤也认为， RPA、AI等相关自动化技术的结合，实现智能自动化(IA)。

RPA也有局限性，如只能遵循基于逻辑规则的流程，不会看到数据中的模式，也不会从图像、文本或语音中提取信息等。

德勤的报告认为，企业现在正寻求下一代解决方案，利用多种先进技术和数据科学，如AI，使自动化更智能，并为组织提供更多价值。

通过智能自动化(IA)技术，组织可以改变业务流程，实现更高的速度和精度，可以基于结构化和非结构化输入实现自动化预测和决策，以达到提高生产率和降低成本，更大的准确性和改善客户体验等目标。

未来3年，智能自动化将平均降低22%的成本，增加11%的收入。47%的企业已经将RPA和人工智能结合起来，作为其智能自动化战略的一部分。

一些企业也已开始在RPA与AI融合的道路上迈出重要的一步。

全球最大的SaaS企业Salesforce于2021年在其AI平台中增加了EinsteinAutomate——RPA工具，帮助组织实现自动化流程、构建工作流程和连接数据。

新工具包括MuleSoftRPA、EinsteinDocument Reader和DigitalProcess Automation。MulesoftRPA功能允许用户用机器人替换重复性任务。EinsteinDocument Reader可扫描驾驶执照和I-9等文档，用户只需在SalesforceFlow中单击几下即可对这些数据执行操作。DigitalProcess Automation允许用户使用拖放工具构建品牌化的数字体验。

全球著名的低代码和RPA平台Appian在其最新版本的平台中推出了增强型人工智能文档处理和开发人员协作工具。

Appian最初是一家业务流程管理（BPM）公司，已经发展到低代码和RPA。其低代码机器人流程自动化，用于管理和监控Appian机器人以及来自第三方的机器人。可以使用低代码RPA自动执行任务，并在AppianAppMarket中提供新库。智能文档处理（IDP）可大规模处理非结构化数据，具有与预先训练的AI模型本身的光学字符识别。

达观数据CEO陈运文表示，整体来看，中国RPA市场尚处在早期阶段。在整个中国的RPA智能化办公领域，所打开的市场可能不到1%，还有99%的市场现在处于开荒状态。

而从美日两国政府公共部门RPA应用的实践来看，RPA的应用场景其实足够得大，完全容得下众多的RPA公司，其收益也足够诱人。

本文来自微信公众号“中智观察”（ID：Hapiweb-soft6），作者：赵满满，36氪经授权发布。