14、机器人流程自动化与会计职业的未来

机器人流程自动化与会计职业的未来

在当今数字化飞速发展的时代,机器人流程自动化(RPA)正逐渐成为各行业关注的焦点。RPA 作为一种数字解决方案,能够实现原本由白领完成的自动行政程序。它结合了机器人技术(软件代理在系统交互中模拟人类行为)和流程自动化(如工作流管理系统),本质上是一种由名为“机器人”的软件代理组成的新技术,这些代理可以模仿人类在执行某些业务流程任务时通过一系列计算机应用程序所采取的手动路径。

与认知自动化(如人工智能)不同,RPA 依赖规则来构建和处理数据,并且需要人类的实际输入。值得注意的是,RPA 并不是一种全新的数字解决方案,在 Excel 中使用宏就相当于一种 RPA 解决方案,只不过 RPA 可以在不同的软件中工作。

近年来,实施特定行政程序自动化解决方案的公司数量急剧增加。德勤全球 RPA 调查显示,多达 53%的受访者表示已经开始实施 RPA,预计到 2020 年这一比例将增至 72%。同时,78%已经实施 RPA 的受访者可能会在 2021 年前增加投资。Protiviti 的 RPA 调查也提供了类似的数据,凸显了 RPA 的广泛实施。这表明大多数当代公司将在未来两年继续投资 RPA,RPA 的实施在不久的将来将大幅增加,这将导致许多传统白领行政流程的自动化,并重塑行政管理组织。

RPA 和其他自动化解决方案对白领职业的影响引发了人们对未来的大量猜测。媒体上既有令人担忧的标题,如“机器人接管只是时间问题”“机器人也来抢你的工作了”,也有一些网站提供评估机器人接管特定工作可能性的应用程序。然而,也有一些新闻强调白领工作自动化的创造力,如“机器人将促进而非破坏就业”“世界经济论坛:机器人创造的就业机会将多于取代的岗位”等。

会计职业经

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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