RPA机器人来了, 你的饭碗还好吗?

RPA(机器人流程自动化)自2000年问世以来,已成为企业数字化转型的关键技术之一。RPA通过模拟人类操作,自动执行重复性高的工作任务,帮助企业节省成本、提高效率。从早期的屏幕抓取技术到结合AI的高级应用,RPA经历了多个发展阶段。本文回顾了RPA的历史,探讨了其在不同行业的应用,并展望了与大数据、云计算等技术结合后的未来发展。

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RPA,正在席卷全球

这是一个平常的星期二。

你睁开睡眼惺忪的眼睛,迅速洗漱,在楼下的商店里买了个三明治就狂奔到地铁站。

在工位坐定后,开机。

这时,你的BPM管理后台发来一条消息,通知:RPA机器人已经将本月的国税和增值税全部自动申报完毕,等你查验后点击确认。

今天是报税的deadline。你悠闲地享用着自己的三明治,看着机器人自动申报的结果,点击确认。

自从有了一位“机器人”同事,每月报税deadline不再需要加班熬夜,省出来的时间可以做更深入的思考,更好地分析、总结工作。

以上的场景,正在成为常态。

你的同事,可能会是一个机器人。

不仅仅是报税……

RPA是谁?

确切来说,它并不是一个真实的、肉眼可见的机器人,而是流程自动化服务。RPA的全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation),是一款软件产品,可模拟人在电脑上的不同系统之间操作行为,替代人在电脑前执行具有规律与重复性高的办公流程。

大量繁琐但有规律的工作RPA都能胜任。

对于RPA,也有人将它称为数字劳动力(Digital Labor),因为它擅长把工作流程中的重复操作进行自动化。繁琐流程自动化是企业数字化转型的重要环节。RPA能够有效优化传统办公流程,提升工作效率,间接优化企业劳动资源配置,助力企业数字化升级。

根据麦肯锡公司关于新兴和颠覆性技术的报告,RPA所属的自动化技术市场到2025年将产生近6.7万亿美元的经济价值。由此看来,RPA增长的空间巨大,有望成长为领先的技术平台,成为衡量各行各业业务成果和业绩的标准之一。

RPA的蹿红,绝不是偶然

被视为企业效率和生产力的关键驱动因素。未来,它还将如何影响各行各业?

要预测RPA的未来发展趋势,就必须了解RPA的过去。

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前RPA时代:1990年代初期

1990年代早中期,计算机、软件程序和机器人平台开始成为企业降低运营成本和提高整体效率的前沿方法。在此期间出现了多种平台/技术试图参与流程自动化的实践,但最终形成RPA开发的技术大致可归到以下三大类之中:

1.屏幕抓取

早期,系统为了提取关键术语而扫描大量静态信息以及其他可视数据,这种抓取数据并且进行简单的归类与分析的能力不仅是目前RPA的核心功能,还是屏幕抓取功能集成到大功能套件中的基础。

屏幕抓取技术是第一种在系统与不兼容的系统之间建立桥梁的技术,最近它被用于从表层网络中提取数据。虽然屏幕抓取肯定会比手工劳动更有好处,但屏幕抓取也受到限制,例如,软件与现有系统和应用程序的兼容性各不相同,并且对网站底层HTML代码的依赖使得广大普通的企业用户难以真正了解和应用。出于这个原因,许多企业想要寻求适应性更强、功能更多的技术。

2.工作流程自动化工具

术语“工作流程自动化”可以追溯到20世纪20年代工业和制造业时代。从20世纪90年代开始,流程自动化的使用频率越来越高。各类工作流程自动化软件可以通过捕获某些特定字段来帮助处理订单,例如客户联系信息、发票总额和订购的项目清单,并将它们翻译到公司的数据库中,最后通知相应的员工。手动数据输入变得不再必要,提高了订单处理的速度,效率和准确性。

3.人工智能

尽管早期在工作流程自动化方面取得了进展,但直到1956年在达特茅斯学院的会议上,大众才开始使用“人工智能”一词。人工智能(AI)是指计算机系统执行通常需要人为干预和智能的任务的能力。 AI可以完成以前高度依赖于人类的判断和决策能力的任务,包括财务计划和欺诈检测。

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2000年:RPA出现

RPA技术起源于20世纪90年代早期,但RPA这一术语的出现是在2000年。

RPA建立在人工智能和自动化技术的基础上,能够实现基于业务场景的高级功能。

自动化技术本身能够简化重复、有规则的业务流程,但很难在程序之外做出决策,也无法单独处理异常情况。

将人工智能技术与自动化技术结合,是RPA与之前单一的技术工具平台拉开差距的主要原因之一,这也是为什么许多公司认识到RPA在日益全球化的业务中变得更敏捷、灵活和越来越具有价值。

与普通的网络抓取工具相比,RPA软件利用OCR技术来适应不断变化的网站,且获取的信息准确度较高。

RPA软件不依赖于代码进行屏幕抓取,而是允许用户以可视化的方式、使用拖放功能建立流程管理工作流,并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛,无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程,也是RPA的价值所在。

RPA应用:2000~2010

随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务,普罗大众可以轻松使用,越来越多的行业抓住了机会大规模投入使用,特别是BPO(Business process outsourcing ,业务流程外包)和共享服务市场中的其他运营商。

RPA对于BPO以及其他参与者而言有极大的好处。

首先,RPA通常比人工便宜约50%,大幅降低了BPO人力成本;

RPA机器人能够7*24小时全年无休,提高了办公效率。

其次,RPA的敏捷性、透明度和响应能力,可促进客户关系良好发展,提升客户满意度,增加客户黏性。

BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。

借助RPA,BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时,RPA也得以在外包领域进一步探索,实现技术创新。

共享服务与外包绝不仅仅是广泛采用RPA。在未来几年,行业专家认为RPA将继续发展并变得更先进,这对于BPO而言也是一个极大的改观。

而RPA的发展并不会使得客户对外包的需求消失,特别是对于某些仍然无法使用RPA完全自动化的前台任务。

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RPA广泛应用:2010-2015

从简单的屏幕抓取开始,RPA技术的发展已经走过了漫长的道路。从2010年开始,RPA已经在各行各业开花结果,特别是在扩展和简化流程方面。结合不同的业务场景,预计未来将出现更多创新的RPA解决方案。

与任何新兴的颠覆性技术一样,专家和内部人员开始认真评估在未知的情况下改进或应用该技术。

从2010年开始至今,在某种意义上,RPA像是一个显微镜,放大了各行各业组织内部的场景与流程。

企业利用RPA发现了可以自动化的场景,发展为RPA新应用,实现业务流程的自动化。

RPA近年来在许多新兴产业中实现了强劲增长,特别是在保险、医疗保健、金融服务以及新零售行业。这些业务部门都充斥着手动输入数据和管理的现象,出错率高,且效率低下。

RPA的实施大幅降低了人力成本,提高了生产力,同时减少了错误。无论是创建、管理还是处理发票/索赔,管理收据/基于模板的文档实例,都显示出RPA与业务场景充分融合的属性。

RPA现在以及将来:2016年——

RPA的未来在哪里?

未来,RPA与大数据、云计算、人工智能等新兴技术和概念相结合之后,不仅可以为公司提供更强的能力,还可以让公司更深入地了解其实践效果。

关于RPA企业落地现状,本文列举了一些国内外厂商,帮助读者看清RPA行业在国内外的发展:

1、Blue Prism成立于2001年,是一家英国跨国软件公司,是国外比较成熟的RPA项目开发企业,开创并制造企业流程自动化软件,替代低回报、高风险、手动数据输入和处理的人工工作。RPA 作为 Blue Prism的应用技术,为企业提供业务流程的数字化劳动力,并以与现有用户相同的方式与企业系统进行交互,界面比较友好。

2、Automation Anywhere(简称AA)成立于 2003,总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市,是一家 RPA 软件开发商,该公司产品 Automation Anywhere Enterprise 将传统的 RPA 与自然语言处理和读取非结构化数据等认知元素相结合,这些机器人可以端对端完成业务流程,满足了企业用机器人组成的数字化劳动力替代人工的需求。

3、UiPath是一家成立于2005年的全球软件公司,致力于开发机器人流程自动化(RPA)平台,旨在将RPA作为数字化劳动力运作——通过用户界面,软件机器人模拟通常由人类执行的任务,直接影响盈利能力和准确性。目前是势头强劲的初创公司。

4、艺赛旗成立于2011年,总部位于上海,是一家做机器人流程自动化iS-RPA( i-Search Robotic Process Automation)产品、UEBA(User and Entity Behavior Analytics)和双录系统解决方案(CSM:Counter Service Monitor)的软件厂商,为客户提供企业内部数据跨平台整合、云安全管理、大数据安全分析、用户行为收集分析、应用操作录屏审计、客服行为可视化质检、银行柜面交易监控及分析。

5、阿里云RPA(原码栈)2011年诞生于淘宝;普遍赋能集团内部,如天猫、淘宝、飞猪、集团财务、蚂蚁金服等,曾经获得淘宝年度创新奖和集团特殊贡献奖;2016年正式上线后,已为电商、金融、制造、政务等多个领域输出行业解决方案,平均提高效能500%。目前阿里云RPA发布了3.0版本,拥有强大的控件录制功能、丰富的SDK能力以及更私密的数据安全措施,并且在与Office相关的控件上有自己独特的优势。

参考:

https://www.aliyun.com/product/codestore?spm=5176.8142029.digitalization.21.4b7c6d3eHLMAU0

<think>我们正在讨论如何使用Python控制公司内部开发的RPA机器人。由于是公司内部开发,具体的控制方式取决于该RPA机器人提供的接口。通常,控制方式可能包括以下几种: 1. 通过API调用:RPA机器人可能提供REST API或其他类型的API,Python可以通过HTTP请求调用这些API。 2. 通过消息队列:RPA机器人可能监听消息队列(如RabbitMQ、Kafka等),Python可以向队列发送消息。 3. 通过数据库RPA机器人可能从数据库读取任务,Python可以向数据库写入任务。 4. 通过SDK:如果RPA机器人提供了Python SDK,那么可以直接使用SDK中的函数和方法。 5. 通过命令行调用:如果RPA机器人可以命令行启动并传递参数,Python可以使用subprocess模块调用。 由于没有具体说明RPA机器人的架构和接口,以下是一个通用的步骤指南: ### 步骤1: 确定RPA机器人的控制接口 首先,你需要查阅公司内部RPA机器人的文档,了解它支持的控制方式。常见的控制接口包括: - REST API端点 - 消息队列的配置信息 - 数据库表结构 - SDK的使用方法 - 命令行参数 ### 步骤2: 使用Python编写控制代码 根据接口类型,编写相应的Python代码。 #### 示例1: 通过REST API控制 如果RPA机器人提供了REST API,你可以使用Python的`requests`库发送HTTP请求。 ```python import requests # 启动RPA机器人任务 response = requests.post( 'http://rpa-robot/api/start', json={'task_id': '123', 'parameters': {'param1': 'value1'}}, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_TOKEN'} ) print(response.json()) ``` #### 示例2: 通过消息队列控制 如果使用RabbitMQ,可以使用`pika`库发送消息。 ```python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='rpa_tasks') channel.basic_publish( exchange='', routing_key='rpa_tasks', body='{"task_id": "123", "parameters": {"param1": "value1"}}' ) connection.close() ``` #### 示例3: 通过数据库控制 如果RPA机器人数据库读取任务,你可以向指定表中插入任务记录。 ```python import sqlite3 conn = sqlite3.connect('rpa_tasks.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute( "INSERT INTO tasks (task_id, parameters, status) VALUES (?, ?, ?)", ('123', '{"param1":"value1"}', 'pending') ) conn.commit() conn.close() ``` #### 示例4: 通过命令行控制 如果RPA机器人支持命令行参数,可以使用`subprocess`模块。 ```python import subprocess subprocess.run(['rpa_robot.exe', '--task-id', '123', '--param1', 'value1']) ``` ### 步骤3: 处理响应和错误 根据RPA机器人的设计,你可能需要处理返回的结果或错误。例如,在API调用中,检查HTTP状态码和响应体。 ### 步骤4: 集成到现有系统 将控制代码集成到你的自动化流程或系统中。 ### 注意事项 - 安全性:确保在代码中安全地处理凭证(如API token、数据库密码),不要硬编码在代码中,可以使用环境变量或配置文件。 - 错误处理:增加适当的异常处理,如网络错误、超时等。 - 日志记录:记录关键操作和错误,便于调试。 如果你能提供更多关于RPA机器人的接口信息,我可以给出更具体的代码示例。 §§相关问题§§ 1. 如何通过Python调用REST API? 2. 如何使用Python发送消息到RabbitMQ? 3. 如何安全地在Python代码中存储和使用凭证? 4. 如何用Python操作SQLite数据库? 5. 如何通过Python调用命令行程序?</think>### 如何用Python控制公司内部开发的RPA机器人 控制公司内部开发的RPA机器人通常需要利用其提供的API接口或SDK。以下是具体实现步骤: --- #### 1. **确认机器人控制接口** - 查阅公司RPA文档,确认是否支持: - **REST API**(最常见) - **SDK/Python包**(如`pip install company-rpa-sdk`) - **消息队列**(如RabbitMQ/Kafka) - **数据库交互**(通过任务表控制) - 示例:若提供REST API,文档可能包含: ```http POST /api/start_robot Body: {"robot_id": "invoice_processor", "params": {"file_path": "/data/invoice.pdf"}} ``` --- #### 2. **通过REST API控制(推荐)** 使用Python的`requests`库调用机器人接口: ```python import requests import json # 配置API端点(需从公司文档获取) API_URL = "https://rpa.your-company.com/api/v1/execute" API_KEY = "your_secret_key" # 从安全存储获取 # 构建请求 payload = { "robot_id": "expense_report_bot", "params": { "excel_path": r"C:\Reports\Q3.xlsx", "output_db": "finance_db" } } headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } # 发送执行请求 response = requests.post(API_URL, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 202: print("✅ 机器人任务已启动 | Task ID:", response.json()["task_id"]) else: print("❌ 错误:", response.text) ``` **关键参数**: - `robot_id`:RPA平台注册的机器人ID - `params`:机器人运行时所需的动态参数 - 认证方式:通常为API Key/OAuth2[^1] --- #### 3. **使用官方SDK(若有提供)** 如果公司提供了Python SDK: ```python from company_rpa import RobotController # 初始化控制器 controller = RobotController(api_key=API_KEY) # 启动机器人并获取状态 task = controller.execute_robot( name="HR_Onboarding_Bot", args={"employee_id": "E2023-087", "start_date": "2023-11-01"} ) # 轮询任务状态 while task.status in ["QUEUED", "RUNNING"]: task.refresh() print(f"进度: {task.progress}%") time.sleep(5) print(f"最终状态: {task.status} | 日志: {task.log_url}") ``` --- #### 4. **其他控制方式** - **通过数据库**:写入任务表触发机器人 ```python import sqlalchemy engine = sqlalchemy.create_engine("postgresql://user:pwd@rpa-db") engine.execute(""" INSERT INTO robot_tasks (robot_name, params, status) VALUES ('sales_report', '{"region": "APAC"}', 'PENDING') """) ``` - **通过消息队列**(如RabbitMQ): ```python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.basic_publish( exchange='rpa_tasks', routing_key='invoice_processing', body=json.dumps({"vendor_id": "V8761"}) ) ``` --- #### 5. **关键注意事项** - **认证安全**:使用环境变量存储API密钥 ```python import os API_KEY = os.environ["RPA_API_SECRET"] # 更安全的方式 ``` - **错误处理**:增加重试机制 ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt @retry(stop=stop_after_attempt(3)) def start_robot(payload): response = requests.post(API_URL, json=payload, timeout=10) response.raise_for_status() return response ``` - **日志监控**:集成机器人平台的日志API实时跟踪任务状态[^2] --- ### 实施建议 1. 联系RPA团队获取API文档和测试沙盒环境 2. 从简单任务开始测试(如触发一个无参数的机器人) 3. 使用Postman先调试API,再转换为Python代码 4. 实现双向通信:机器人完成任务后回调你的服务 通过以上方法,Python可有效集成内部RPA系统,实现自动化流程的编排与控制。
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