RPA從輔助性向智能化發(fā)展，多技術(shù)棧交叉融合提升復(fù)雜場景應(yīng)用能力
RPA的發(fā)展包含三個階段，從能力上可以分為輔助性RPA、自主性RPA以及智能化RPA，如下圖所示：
輔助性RPA：RPA在發(fā)展初期，只能以在個人電腦上部署的形式，無法完成大規(guī)模應(yīng)用的部署。
自主性RPA：隨著RPA產(chǎn)品的發(fā)展、廠商對業(yè)務(wù)理解的加深以及RPA與其他技術(shù)的融合，RPA可以進行一體機、云端的大規(guī)模部署。
智能化RPA：RPA還將與各類AI技術(shù)（如計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等）、低代碼、對話機器人等技術(shù)結(jié)合，將應(yīng)用場景擴展至各銀行部門和復(fù)雜業(yè)務(wù)場景。
當(dāng)前，RPA正處于從自主性到智能化的發(fā)展過程中。
計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、低代碼、自然語言分析、商業(yè)智能、流程挖掘等各類技術(shù)正在與RPA的融合中不斷發(fā)展。
其中，流程挖掘主要應(yīng)用于流程改進，挖掘時需要大量數(shù)據(jù)作為分析素材，RPA的運行日志正好滿足需求，同時改進后的流程又可以用于RPA新場景的開發(fā)，所以流程挖掘和RPA是匹配度極高的技術(shù)組合。
流程挖掘貫穿RPA項目的開發(fā)和使用階段，有利于銀行改進業(yè)務(wù)流程，從而實現(xiàn)效率升級
流程挖掘基于數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、過程建模和分析等技術(shù)，通過定向采集、處理企業(yè)各IT系統(tǒng)中儲存的信息日志，能夠?qū)I(yè)務(wù)流程及其邏輯可視化，進行多維度切片分析根源，識別流程返工迂回情況，發(fā)現(xiàn)節(jié)點冗余，優(yōu)化流程。相應(yīng)地，流程挖掘貫穿在RPA項目的全生命周期。
RPA項目開發(fā)過程前期，利用流程挖掘技術(shù)發(fā)掘大量的可以應(yīng)用RPA的潛在流程。
RPA產(chǎn)品投入使用后，在運行中會產(chǎn)生豐富的行為日志，可用于流程挖掘后續(xù)分析的數(shù)據(jù)素材，可以一定程度上實現(xiàn)流程的自動發(fā)掘和后續(xù)優(yōu)化。
企業(yè)規(guī)模越大、部門越多、協(xié)同越頻繁、系統(tǒng)越復(fù)雜、流程鏈條越長、數(shù)據(jù)量越大、分支越多，產(chǎn)生流程變體的可能性越大，因此從理論分析上，流程挖掘確實適合銀行用于改進流程，從而實現(xiàn)工作效率的提升。
給銀行的建議
易觀分析認為，流程挖掘當(dāng)下的市場熱度有一些虛高，因為流程挖掘是RPA廠商這一階段給資本市場講的故事，流程挖掘在當(dāng)下仍處于探索與項目打磨階段，尚無比較突出的實踐案例，所以銀行需要審慎看待這項技術(shù)。
銀行需要參考流程專家分析和投入產(chǎn)出比的評估，再決定是否在RPA規(guī)劃以及建設(shè)運營的過程中引用流程挖掘技術(shù)。
對科技能力強、規(guī)模大的銀行而言，流程挖掘應(yīng)該是當(dāng)下就引入研究的技術(shù)。這些銀行結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分行數(shù)量多、業(yè)務(wù)種類多、業(yè)務(wù)流程長，雖然工作流程已經(jīng)經(jīng)過流程專家優(yōu)化，但是流程挖掘能夠以計算機的“視角”地審視現(xiàn)有流程，發(fā)掘改善機會，每發(fā)現(xiàn)一個改亮點，都可以大幅提升效率、節(jié)省成本。
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