机器人流程自动化（RPA）可能会让人联想到机械机器人统治世界的未来主义愿景，但事实上，不是那种。RPA 是一组运行在物理机或虚拟机，以更快的速度和效率自动执行日常和重复的业务任务。RPA 允许您为这些定义指令或任务软件“机器人”来执行。RPA 的一大优势在于它执行过去需要人工交互的常规、耗时的任务。RPA 的主要目的是提高效率。
以下是CIO杂志的资深作家克林特·博尔顿的解释：“RPA 是一种技术应用，由业务逻辑和结构化输入，旨在自动化业务流程。用RPA 工具，公司可以配置软件或“机器人”来捕获以及解释用于处理交易、处理数据、触发响应和与其他数字系统通信的应用程序。RPA场景范围从生成对电子邮件的自动回复到部署数千个机器人，每个机器人都经过编程以在 ERP系统中自动执行工作。”
当RPA 与决策模型符号 (DMN)（一种用于描述和建模可重复决策的易于阅读的标准）和业务规则管理系统 (BRMS) 结合使用时，其功能会成倍增加，从而实现整个组织业务流程的决策自动化。当这些工具一起使用时，它们可以对业务成果产生重大的积极影响。
RPA 的常见应用
当流程基于策略、定期重复、具有预定义的触发器、定义的输入和输出以及足够的流量时，RPA 通常效果最佳。以下是 RPA 的示例用例：
l 财务：RPA 通常用于处理应收账款和应付账款。在金融的这一领域，RPA 的好处几乎可以立即获得。当以标准化流程的方式编写 RPA 代码时，可以消除效率低下的情况，并减少对手动流程的需求。然后，可以将人力资本用于更具战略性、更高价值的任务。Gartner 曾预测，到 2020 年，73% 的企业财务主管将在其财务部门实施某种形式的 RPA，而 2018 年这一比例仅为 19%。
l 电子商务：在网上购物中，RPA 可用于处理商品退货。RPA 机器人可以执行必要的重复步骤：发送确认退货确认消息、更新库存、为买家调整付款以及更新内部结算系统。更新多个系统和发送多个确认的能力是许多电子商务RPA 实施的关键价值之一。
RPA 的风险
值得一提的是，单独使用时，RPA 并不是灵丹妙药。自动化典型的业务流程不会提供直通式处理、个性化或真正的数字业务。为了最大限度地发挥流程自动化的价值，您还必须自动化流程所依赖的决策。例如，在上面的电子商务示例中，决策是围绕是否发放信用或现金退款。由于 RPA 主要关注任务自动化而不是决策，因此它不应该单独存在。
具体来说，RPA 通常仅支持简单的 if/else 或 switch/case 结构来对决策进行建模。这种方法的问题在于，任何决策都会迅速变得过于复杂。德国哈索·普拉特纳研究所题为“迈向机器人流程自动化的决策管理”的研究论文表明，即使是非常简单的逻辑也会迅速使 RPA 流程过于复杂，并导致“意大利面条式流程”。这通常会导致组织放弃在决策繁重的流程中使用 RPA，因为逻辑验证需要花费过多的时间和精力。即使项目继续进行，维护成本也会飙升，并且由于错综复杂的业务逻辑迷宫，流程变得难以管理。
决策在流程中的作用
当流程难以改变时，组织就会缺乏敏捷性。即使采用RPA 驱动的流程自动化，无法改变嵌入逻辑也意味着组织无法快速有效地应对新机遇、动态业务条件、新法规或新挑战。通过明确决策并通过决策管理方法与流程协同管理决策，组织可以简化业务并最大限度地发挥 RPA 提供的自动化功能的价值。
以下是决策管理有助于改进业务流程的主要方式，同时保持完整并进一步提高RPA 的价值：
l 更简单、更敏捷的流程：当流程处理多个场景时，仅使用网关和 RPA 支持的简单逻辑来管理决策变得极其复杂。决策管理将一堆网关和简单的逻辑结构替换为一个明确的决策任务。它阐明了进程的行为，使其更容易看到流程或决策是否必须改变，并允许决策方法的改变独立于流程改变。
l 安全的业务敏捷性：决策管理确保决策可访问分配给业务用户，以便他们可以更改它，并且可以在多个流程之间共享它。决策管理确保决策组件灵活且易于安全更改。通过将它们从RPA 流程中分离出来，企业主可以独立更改它们，而不会破坏 RPA 机器人之间的联系。
l 提高业务专业人员和 IT 专业人员之间的一致性：这两者的一致性在大多数复杂的环境中，利益相关者群体是很困难的。RPA 确实提供了一定程度的价值，因为它连接了许多业务流程中涉及的不同和断开连接的系统（IT 资产），并自动执行所涉及的任务。但是，与流程相关的决策是一项业务资产，需要 IT 和业务团队达成共识。这是 RPA 无法单独实现的。只有将决策逻辑分离并以业务为中心的方式进行管理，才能使业务和 IT 专业人员保持一致。
将RPA 与 DMN 和 BRMS 集成
l 在应用 RPA 之前确定流程中的决策：确定在开始使用RPA 之前做出重要的业务决策。识别决策允许应用 RPA 来自动化流程的其余部分，而不会冒关键业务决策在此过程中被掩盖或丢失的风险。
l 对决策进行建模：使用 DMN 标准构建的决策模型充当管理实际决策复杂性的蓝图 决策的结构和底层决策逻辑可以使用图形模型和决策表进行管理。DMN 将原本杂乱的分支和嵌套逻辑封装到单个新的决策活动。组织可以利用现有策略、法规、最佳实践和领域专业知识来改进决策模型。他们甚至可以使用流程挖掘工具和分析来识别流程中当前使用的阈值和分段。
l 在 BRMS 中自动化它们： 通过在 BRMS 中根据建模决策，可以开发一种简单、以业务为中心且清晰的决策服务。以这种方式与决策分开的业务流程组织得更清晰，打包得更紧凑。
l 使用 RPA 将流程的非决策组成部分整合在一起：
ü 根据决策模型的要求，组合每个决策任务所需的数据。决策模型可确保仅包含做出决策所需的数据。RPA 可以从各种可能的遗留系统、电子邮件、电子表格或应用程序编程接口 （API） 中提取这些数据。
ü 根据所做的决定采取行动，更新所有必要的系统并发送所有必要的确认，具体取决于所做的决定。在典型的商业环境中，这也可能很复杂，因为选择正确的事情（决策）通常只是一个开始。
l 集成RPA 机器人和部署的决策服务：通过集成这些元素，组织可以简化流程，使其更易于维护和管理。
结论
RPA 对于希望简化日常运营的企业来说可能是一个巨大的福音。当与 DMN 决策模型和 BRMS 结合使用时，RPA 可以成为自动化依赖业务决策的流程的强大工具。
