劝你尽快学习RPA的十大理由

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RPA机器人流程自动化是当今市场上的顶级技术之一,从小型企业到高速增长的公司都在其日常任务中使用自动化。在本文中,学习RPA的十大理由中,我将讨论为什么您应该学习机器人过程自动化各种原因。它是一种模仿人类执行任务活动的软件。它可以比人类快速,准确,不知疲倦地完成重复的任务。

劝你尽快学习RPA的十大理由

学习RPA的十大理由

我经常遇到这个问题,为什么我应该选择在线RPA课程https://www.rpaxuexi.com/ask。本文介绍学习RPA的十大理由,基本上是要告诉您当今理解RPA的概念有多重要。

以下是学习RPA的10个理由:

  1. RPA不是“翻录和替换”
  2. 软件迁移
  3. 与AI和ML的合作
  4. 易于扩展和实施
  5. 提供安全性
  6. 无停机时间
  7. 解决了复杂的问题
  8. 投资回报率可见
  9. 节省时间和金钱
  10. 人气和高薪

现在让我们从列表开始。

10.人气和高薪

劝你尽快学习RPA的十大理由

根据Indeed.com的数据,RPA开发人员的平均年薪约为100,275  美元。不仅在个人层面上,而且戴尔,埃森哲,IBM,Cognizant和Capgemini等许多发展迅速的公司都在公司中使用机器人流程自动化来促进规模化行业的增长。

 

9.节省时间和金钱

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8.投资回报率可见

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通常,大型应用程序或IT计划可以节省成本。尽管RPA可以带来一些立即的固定成本,但它具有更清晰的部分来证明其收益。RPA确保以最小的成本花费,您可以在自动化任务时获得最大的利润。DHL是最大的例子之一,DHL部署了RPA来改善其财务和物流流程,并在短短1个月内实现理想的完整ROI

 

7.解决了复杂的问题

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随着我们的数据源和分析能力的增长,构建各种报告所需的时间也增加了。所述机器人过程自动化系统是解决这些类型的问题的理想解决方案。系统存储信息,它还可以非常轻松地记住和转换此信息,这意味着您可以进行审核并准备纳税。因此,您可以设计自动化工作流以通过每天在预定的时间从各种来源检索数据来创建报告。

6.无停机时间

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软件bot可以一直工作- 全年24小时不间断地工作,其容量100%。如果您的流程发生变化,并且机器人需要学习新知识,则可以将它们替换为新的机器人,也可以更改其编程。设计的机器人不容易出错,可以快速完成分配的工作。

 

5.提供安全性

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不幸的是,数据安全受到破坏,因为由于数据存储在中央存储库中,企业几乎破产了,并且如果您使用的是RPA,它可以确保员工可访问性设置。这意味着只有合适的人才能访问与他们的工作流程直接相关的数据。他们不应该看到的任何其他内容都将保持加密,并且不会被撬开。

 

4.易于扩展和实施

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RPA系统非常易于使用和实施,因为它专注于为最终用户提供导航帮助。它还使员工意识到要更方便,快捷地完成哪些工作。

假设工作流程无法正常运行,您可以立即进行更改,并查看这些更改对最终结果的影响程度。

 

3.与AI和ML的合作

人工智能是最近与RPA合作确定最佳自动化机会的流行概念之一。当今市场上的RPA工具在功能上包括AI和ML功能,以增加RPA在银行,金融,制造业等各个行业中产生的影响。借助AI功能,这些机器人使用认知功能提取来自半结构化数据和非结构化数据的信息。这些漫游器还会学习检测模式,以便下次遇到该模式时,漫游器会确切地知道必须执行的操作。

 

2.软件迁移

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事实是,软件迁移既费时又费钱。迁移到新的ERP或任何AMA可能要花费数年,并花费数千万美元。更令人沮丧的是,有时以前的软件版本中可能以特定方式起作用的某些特性和功能甚至可能没有出现在更新的版本中。

对于示例:假设一个业务流程,员工锁等待的时间是总HR软件A。现在,如果该软件已更新为HR软件B。  此高级的综合软件可能无法跟踪所支付的时间。

然后,在这种情况下,公司必须维护一小部分软件A,并将数据手动传递到软件B。  在这种基于组织的问题中,机器人流程自动化有助于其准确性,速度和软件的持续更新。

 

1. RPA不是“翻录和替换”

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如今,关于就业前景黯淡的讨论很多,因为有人声称机器人会窃取所有工作,但实际上,自动化将刺激许多新工作的增长,包括一些全新的工作类别。

使用虚拟劳动力或RPA机器人的最大优势之一是,它不需要您替换现有系统,这意味着它们既可以位于现有基础架构的顶部,也可以位于现有基础架构的旁边。因此,要完成您的工作,您将需要一些其他软件和虚拟机来部署完全独立的数字工作者或正常体育活动,但是您无需拆除和替换现有的基础架构。因此,RPA不会降低您现有的系统,但会利用它们。

未经允许不得转载:作者:RPA研究员, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 RPA学习
原文地址:《劝你尽快学习RPA的十大理由》 发布于2020-07-07

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