【RPA】機器人流程自動化（RPA）概念、原理與實踐

多數人每天都會使用到一些機器人流程自動化工具，例如讀取郵件和系統，計算，生成檔案和報告。而在未來，那些你不想做的枯燥的工作，也許真的可以不做了，重複化、標準化的工作都可以讓機器人幫你完成。本期推文特邀陳劍獨家原創闡述RPA的概念、原理與實踐。

本文將就以下五個部分展開——

01 理解RPA

02 RPA的優勢

03 RPA和AI是什麼關係？

04 RPA與財務共享服務

05 RPA選型與ADII實施方法

01

理解RPA

RPA是Robotic Process Automation的縮寫，從字面便不難看出其要義，即：機器、流程、自動化，RPA是以機器人作為虛擬勞動力，依據預先設定的程式與現有使用者系統進行互動並完成預期的任務。從目前的技術實踐來看，現有的RPA還僅適用於高重複性、邏輯確定並且穩定性要求相對較低的流程。

用更通俗的解釋，RPA就是藉助一些能夠自動執行的指令碼（這些指令碼可能是某些工具生成的，這些工具也可能有著非常有好的使用者化圖形介面）完成一系列原來需要人工完成的工作，但凡具備一定指令碼生成、編輯、執行能力的工具在此處都可以稱之為機器人。

比如，在遊戲領域被廣泛為人所熟知的國產軟體“按鍵精靈”，即可以通過它的一些簡單功能幫助我們完成一些自動化的工作。

按鍵精靈的簡要工作原理是通過錄制操作者的滑鼠和鍵盤的動作步驟形成操作指令碼（使用者也可以不用錄製的方式，完全手工編寫指令碼），這裡的指令碼是可以修改的，使用者可以更具需要修改指令碼的引數，比如滑鼠點選的位置、鍵盤輸入的值，再次執行指令碼的時候就會重新執行錄製過程中的這些動作，如果指令碼的引數有修改，則會執行對應的調整後的動作。

我們可以藉助這個軟體，通過錄制滑鼠和鍵盤動作的方式，來完成一些簡單的操作，如果使用者用的熟練，理論上按鍵精靈既可以幫助我們完成一些更復雜場景下的自動化工作處理。

舉個簡單的例子，比如我們每天上班時要開啟ERP系統並進入到AP發票處理頁面，如果你覺得每天都重複這麼做非常無趣（如果沒有設定儲存賬戶和密碼的話），我們就可以通過按鍵精靈來簡化我們的步驟，點選軟體的錄製動作按鈕之後，軟體就開始記錄我們的動作.

比如雙擊ERP軟體的圖示、輸入賬戶資訊，點選登入按鈕，進去之後再點選選單逐層進入AP發票處理頁面，等這一系列的操作完成之後，我們點選停止錄製，然後為這個錄製的流程設定一個快捷鍵，比如ctrl+1。

怎麼使用這個錄製的過程呢，等我們再次上班時，按下ctrl+1，這個軟體就會按著你上次錄製的過程依次做一遍，直到執行結束，整個過程完全不需要你的參與，以後你就可以通過這個方式一鍵登入ERP系統並進入發票處理頁面了。

考慮面向的使用者群體往往並不會擁有專業的技術背景，總體而言，這些工作與流程自動化工具的應用還是相對比較簡單易用，通常可以通過圖形化的介面完成指令碼的生成與編輯，即使是利用相對專業的指令碼編輯器，這裡的指令碼業務完全不是程式設計師所面對的那種程式碼，簡單看一下教程很快也能上手。

比如以下在Mac OSX系統下利用Apple Script所編寫的簡單工作自動化程式碼（讓Google Chrome瀏覽器在新視窗中開啟百度首頁），可以看到語法非常簡單，基本上已經是英語大白話了。

上面就是RPA的簡單原理示例，當然現今各大軟體廠商推出的RPA工具遠比上述我們提及的小工具在功能豐富度上、場景的針對性上強很多，但其核心邏輯並沒有本質的差異，在某些特定的業務場景下，熟練的Excel VBA開發者僅利用office工具甚至也能完成好的RPA工作（許多RPA工具仍然需要Excel VBA來進行協同工作）。

02

RPA的優勢

通過上文的介紹，相信讀者能夠很好的理解以下RPA的特點，這些特點正是RPA能夠給企業帶來價值的主要原因：

機器處理：通過使用者介面（UI）或者指令碼語言（Script）實現藉由機器人的重複人工任務的自動化處理；

基於明確的規則操作：流程必須有明確的、可被數字化的觸發指令和輸入，流程不得出現無法提前定義的例外情況；

以外掛的形式部署在客戶現有系統上：基於規則在使用者介面進行自動化操作，非侵入式模式不影響原有IT基礎架構；

模擬使用者手工操作及互動：機器人可以執行使用者的日常基本操作，例如：滑鼠點選、鍵盤輸入、複製/貼上等一系列日常電腦操作。

RPA的優勢來源除了上述這些眾所周知的功能特點外，對於規則的高度嚴肅性（良好的操作品質）、對現有系統的非侵入性（非耦合型）都是RPA的突出特點。

以下我們從這兩個層面分別去理解RPA在應用過程中所帶來的優勢：

03

RPA和AI是什麼關係？

有些廠商在宣傳RPA的時候有意無意和人工智慧扯到了一起，但是從負責任的角度，RPA和AI簡直天壤之別，現在的機器人還只是邏輯程式設計比較完善能夠執行一定預製判斷邏輯的的機器，還遠談不上人工智慧，透過下面這張圖，讀者應該能夠理解RPA和AI在自動化發展路徑上的位置差異。

人工智慧(Artificial Intelligence)是一個相當廣泛的概念，人工智慧的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考，而當前被廣泛提及的機器學習(Machine Learning)都只是人工智慧的分支，機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，使之不斷改善自身的效能。

戰勝圍棋各段高手的Google AlphaGo就是機器學習的代表，它所使用是深度學習(Deep Learning)方法，DL試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層（神經網路）對資料進行高層抽象的演算法，因此能夠處理以前機器難以企及的更加複雜的模型（比如：高度的不確定性、超大的計算量）。

當前財務在人工智慧行業熱度中處於居中位置，但距離AI在財務、會計領域的實用化還為時尚早，從短期內的趨勢而言，還是基於標準化、邏輯清晰的RPA為基礎，逐步向具有一定智慧化程度的流程自動化轉變。

但是隨著近年無論是全球範圍還是中國範圍的人工智慧投資的逐步加大，相信我們在未來的十年或者二十年內，AI在實用性和普及型方面的逐步突破，財務領域的AI深入應用亦未可知。

04

RPA與財務共享服務

根據之前我們對於集團財務指導、控制、執行三個層面職能的劃分，我們不難理解發現RPA將更容易在執行和控制兩個層面發揮應有的價值，尤其是在交易性的業務執行層面，通常會有更多契合業務需求的實用應用場景，就像製造工廠越來越廣泛的引入機器人工作中心來實現生產環節的去人工化，機器人軟體有著財務工廠之稱的財務共享服務中心同樣有著廣闊的空間，尤其是近年國內共享服務中心建設浪潮興起，RPA概念和應用實踐也一度佔據了新聞熱點。

以一個典型的交易型財務共享服務中心為例，常見的業務流程一般包括銷售至收款（OTC）、採購至應付（PTP）、員工費用報銷（T&E）、資產核算（FA）、總賬與報告（RTR）、資金結算（TR）等流程，這些流程裡不少業務處理環節都具備高度的標準化、高度的重複性特點，這也是RPA大展拳腳的廣闊空間，那麼現階段這些流程裡RPA有怎樣的應用的Best Practice呢？

下表為讀者簡要展示了一些應用的示例：

流程迴圈

典型應用示例

銷售到收款

自動開票：機器人自動抓取銷售開票資料並自動進行開票動作；

應收賬款對賬與收款核銷：機器人取得應收和實收資料，按照賬號、打款備註等資訊進行自動對賬，並將對賬差異進行單獨列示，對於對賬無誤的進行自動賬務核銷；

客戶信用管理：自動進行客戶信用資訊的查詢並將相關資料提供給授信模組用以客戶信用評估、控制

採購到付款

供應商主資料管理：自動將供應商提供的資料資訊進行上傳系統處理（比如獲取營業執照影像並識別指定位置上的欄位資訊，填寫資訊到供應商主資料管理系統，上傳相關附件）；

發票校驗：基於明確的規則執行三單（發票、訂單、收貨單）匹配；

發票處理：發票的掃描結果的自動處理（與機器人結合的OCR、發票的自動認證等）；

付款執行：在缺少直接付款系統對接的場景下，可考慮利用機器人提取付款申請系統的付款資訊（付款賬號、戶名等），並提交網銀等資金付款系統進行實際付款操作；

賬期處理及報告：比如自動財務賬務處理（應付、預付重分類等）；

供應商詢證：自動處理供應商詢證資訊並將結果資訊進行自動反；

差旅與報銷

報銷單據核對：比如自動發票資訊核對（申報數與發票數等）、報銷標準核查等；

費用自動審計：設定審計邏輯，機器人自動按照設定的邏輯執行審計操作（資料查詢、校驗並判斷是否符合風險定義）；

存貨與成本

成本統計指標錄入：機器人自動；

成本與費用分攤：期末機器人按指令碼分步或並行執行相關成本、費用分攤迴圈

資產管理

資產卡片管理：批量資產卡片更新、列印、分發等；

期末事項管理：資產折舊、資產轉移、報廢等的批量處理；

總賬到報表

主資料管理：主資料變更的自動系統更新、變更的通知、主資料的釋出等；

憑證處理：週期性憑證的自動處理、自動賬務結轉、自動憑證列印；

關聯交易處理：關聯交易對賬等；

薪酬核算：在缺少系統對接場景下的自動薪酬賬務處理；

自動化報告：格式化報告的自動處理；

資金管理

資金管理：根據設定的資金劃線執行自動資金歸集、自動資金計劃資訊的採集與處理等；

對外收付款：收款與付款的自動化處理；

銀行對賬等：機器人取得銀行流水、銀行財務賬資料，並進行銀行賬和財務賬的核對，自動出具銀行餘額調節表；

稅務管理

稅務申報：稅務資料的採集與處理、稅務相關財務資料、業務資料的採集與處理，自動納稅申報；

05

RPA選型與ADII實施方法

目前面向桌面自動化、流程自動化的軟體工具大致可以分為消費級和企業級兩大類，相信不少消費級軟體讀者都不太陌生，而企業級則相對了解有限，這裡補充一些面向企業的RPA產品供本書讀者參考、備選，有關詳細資訊讀者可以自己查閱他們的官方網站。

以下是RPA相關產品代表——

RPA的實施通常不涉及企業現有IT架構的調整，但現有的RPA平臺和平臺之間多數是無法相互相容的，因此一旦選擇某平臺，隨著其上執行的應用場景的增多，未來可能在相對長的一段時間內較難進行平臺的遷移，因此在平臺選型時需要綜合考慮各自平臺的優缺點，充分比較使用者易用性、系統整合性以及平臺收費模式等。

一旦確定RPA平臺，企業所需要面對的是一個個像紛至沓來的各類RPA需求，因此良好的需求與實施管理同樣非常重要。

在基於明確的RPA平臺上進行流程自動化的實施，多數是場景式的、相對短流程的流程節點優化，總體目標是消除流程中需要廣泛人工處理但邏輯清晰的業務步驟，但其改善需求是否與RPA平臺匹配則需要進行一定的評估，諸如預計收益、預計RPA初始化投入等，確認後即進入設計、實施環節，多數輕量的RPA場景實施能夠保證在一週之內完成設計和落地，而後則是結合運營反饋的改善。

綜合上述步驟，本文提出RPA實施的ADII方法，期望能夠幫助已經選用了RPA平臺的讀者和企業更好的管理到RPA實施。

例：

某企業實施

納稅申報自動化的

RPA流程

於納稅主體較多的集團性企業，由於納稅申報的資料來源不同（有來自財務系統，有來自開票軟體，還有其他臺賬等），本來手工操作量就大，即使部分企業已經部署了VBA來實現單主體報稅資料的自動生成，但當所以當存在較多納稅主體需要編制報表時，資料準確性無法保障，人工處理部分的工作佔比過高，資料處理、報表編制效率不高。

納稅申報過程整體RPA適配度高，相當多的步驟可以藉助機器人進行自動化，當前市場上支援這部分工作自動化的廠商也較多，因此這家企業啟動了基於RPA的納稅申報自動化專案。

最終RPA實施的納稅申報過程被細分為三大子過程，即：資料採集與處理過程，資料提交過程，賬務處理過程。

其中，資料採集過程更多的是與本地資料的互動（稅務主體資訊、開票資訊、財務資訊等），而資料提交過程更多的是與稅局系統的互動過程（登入、資料填寫、提交等動作），賬務處理過程則是納稅、繳稅的賬務化反映。

1）資料準備過程

第一，利用RPA工具，通過指令碼的預定義，期末機器人自動登入賬務系統（比如試算平很表、固定資產子賬目）、國稅系統按照稅務主體批量匯出財務資料、增值稅認證資料等稅務申報的業務資料基礎；

第二，機器人自動獲取事先維護好的企業基礎資訊用以生成納稅申報表底稿；

第三，對於需要調整的稅務、會計差異、進項稅資料差異、固定資產進項稅抵扣差異、預繳稅金等自動通過設定好的規則進行調整，藉助預置的校驗公式進行報表的校驗（比如財務科目與稅務科目的數字校驗）；

第四，機器人將處理好的資料放到統一的資料夾，由稅務人工進行審查（或干預）。

2）資料提交過程

第一，對於核對審查無誤的資料，執行指令碼，由機器人按照公司主體自動登入稅務申報系統；

第二，執行納稅申報底稿的讀取，並自動匯入底稿相關資料，執行納稅申報表提交動作以完成納稅申報，並將相應的資訊儲存在本地。

3）賬務處理過程

第一，稅務分錄的編制與自動錄入：根據納稅、繳稅資訊完成系統內稅務分類的編制；

第二，計算遞延所得稅並完成分錄的編制與錄入：對於涉及遞延所得稅的，自動進行遞延所得水資產或負債的計算並完成系統內的入賬。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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