随着数字化工具和自动化解决方案的日益成熟，各行各业发掘到RPA机器人流程自动化技术的先进性，逐渐规模化部署RPA。

为了更好地推进RPA的实施，金智维在这里分享一些运用这项技术时面临的共同挑战，并给出针对性的解决方案。

组织架构层面：

● 流程的复杂性

随着数字化的应用场景不断丰富，大环境下的组织发生了巨大的变化，业务流程越来越多，流程工作涉及多个应用程序、系统和决策点，如果对业务流程不熟悉，就无法评估流程优先级，而阻碍RPA顺利实施。

解决方案：

①业务流程化：在自动化之前，简化和标准化步骤是关键。识别不必要的复杂性并尽量减少冗余操作。

②服务规范化：使用规则引擎来管理流程中的规则和条件，帮助自动识别和执行特定条件下的操作，确保规范性。

③流程自动化：采用不同的技术工具，比如业务流程自动化（BPA）软件

④模块化自动化：将复杂的流程拆分为较小的模块，然后分别自动化这些模块，有助于管理复杂性。

为管理某些高度可变的业务组件和业务模块，金智维部署K-RDE规则引擎系统，让企业业务逻辑通过编写规则来进行定义，大大降低了企业业务逻辑的复杂性，缩短业务系统的开发周期。

● ROI难以量化

组织业务流程的复杂性和需求的多变性，都会对ROI产生重大影响，而除了硬性效益（如成本节约）外，RPA还可以带来一些软性效益，如提高客户满意度、降低风险等，这些RPA投资的实际效益都难以直接量化。

解决方案：

①定义清晰的KPIs： 在项目开始前定义关键绩效指标（KPI），以便跟踪ROI。这些指标可以包括减少的工作时间、错误率降低、成本节约等。

②定期评估：定期评估RPA项目的效益，根据度量指标调整策略和流程。

③数据质量改进：确保数据的准确性和可用性，以便支持ROI计算。

技术风险层面：

● 数据管理

准确的数据对于企业组织决策制定、业务分析和战略规划至关重要，保证数据的准确性、一致性和完整性，是自动化流程部署中一个绕不开的方面。

解决方案：

①数据清理和预处理：在自动化之前，进行数据清理和预处理，以确保数据的质量。

②异常处理：设置异常处理机制，能够处理不一致或错误的数据，例如，将其发送到人工干预队列。

在这方面，金智维推出的K-AIOps智能运维系统发挥了很好的作用。依托自身运维数据库能力，K-AIOps可以在数据离群（异常变化)时进行标记和提示告警，并快速识别日志中出现的异常信息。目前，K-AlOps产品已经在证券、期货等多个客户项目中落地应用。

● 合规性和安全性

自动化流程可能涉及敏感数据，涉及合规性和安全性问题，如数据隐私、访问控制和合规性要求。在控制人力和成本的前提下，如何在部署到生产环境之前防止策略违规，是RPA实施过程中要关注的问题。

解决方案：

①数据加密：使用数据加密技术来保护数据的安全性。

②访问控制：实施强制的访问控制，确保只有经过授权的人员可以访问敏感数据。

③合规性监管：遵循适用的法规和合规性标准，如GDPR或HIPAA等。

以金智维RPA数字员工产品为例，为了让产品更加稳定、安全，金智维通过对计算机底层API的二次开发实现对计算机对象的操作控制，这是非常安全的技术，也需要时间和技术沉淀才能有保障。

● 技术复杂性

成功的RPA实施需要具备广泛的技术知识和能力，包含多个系统的集成、数据处理、异常处理、安全性、多任务处理、自动化流程设计、合规性和维护等多个方面。只有协调和处理，才能确保机器人保持高效运行。

解决方案：

①监控和分析工具：提供强大的监控和分析工具，帮助客户实时跟踪自动化流程的性能和结果，以及发现潜在的问题。

②逻辑编排可视化：简单化操作，能够满足非技术人员使用，使客户能够更轻松地创建、管理和监控自动化流程，而无需深入了解复杂的技术细节。