RPA如何提高业务生产力

第四次工业革命即将到来，随着网络技术的发展，产生的数据比世界上已知的更多。数据是现代经济中最有价值的资产之一。它提供了洞察力来创建新的业务模型，改善社会和财务动态以及解决公共问题。最终，当今业务和技术创新的成功取决于数据的可用性，准确性和访问性。

了解数据摘要是洞察可用性的关键。

随着数据量的不断增长，企业和政府有效处理和使用数据的压力也在增加。只有当公司和实体了解如何将其转换为可消化的信息以从中收集有意义的和可行的见解时，数据才有效。

从历史上看，数据摘要，数据录入，挖掘和分析的过程一直由员工负责。但是随着数据量激增，这不再是可行的解决方案。这些过程如果手动完成，可能会导致员工精疲力尽并降低生产率。

机器人过程自动化（RPA）解决了这些挑战。RPA节省了员工的时间和处理普通任务的压力，使他们可以将精力投入到更具创造性的工作上。该技术可以以比人类通常更快的速度从数据收集，组织和产生见解。人与RPA机器人之间的这种分散努力导致工作满意度和生产率提高，合规性提高以及客户服务增强。结果，组织看到了更大的业务产出，可以推动他们超越竞争。

这是您需要了解的RPA以及它如何改变业务，正如我们所知道的那样：

RPA加速了现有的办公流程和工作流程。

RPA可用于自动化浪费大量员工时间的重要任务，例如数据收集和监视。然后，该技术可以以更快，更准确和更具成本效益的方式执行流程。通过优化工作场所运营，员工可以将精力转移到更关键的任务上。

您的业​​务需要什么自动化流程？

自然，不同的企业将需要不同的自动化流程，因此可以自定义RPA部署以解决此问题。RPA可以为各种组织提供服务，从大型企业到跨行业的中小型企业。

因此，公司可以使流程的组合自动化，从而使他们独特的业务模型最有效。组织可以与专家提供商合作，设计其RPA部署，以改善其特定的运营需求。此外，随着需求的发展，组织可以随着时间的推移继续调整其RPA部署。

尼尔森全球市场研究

对于全球市场研究公司Nielsen而言，最大限度地提高工作效率对企业的成功至关重要。Nielsen汇总并分析大量数据，以帮助组织做出更好的业务决策和更明智的投资。

该公司在100多个国家/地区拥有50,​​000多名员工，因此需要一个动态的，大规模的解决方案，以使其业务能够从数据中计算和收集见解，同时释放员工的精力，专注于以最具战略性，最有价值的方式吸引客户可能。

减少市场上的手动任务数量。

为了实现这些目标，尼尔森的RPA采用策略围绕着减少将测量数据，见解和分析提供给市场的手动任务而建立。此外，公司重新分配了人力和精力来为客户增加价值并发展业务。

通过选择UiPath作为RPA供应商，尼尔森得以利用其海量数据并加快了向客户提供分析所需的时间。尼尔森的专业RPA部署已导致40多个国家/地区的20多个组织单位实现了自动化，仅在过去的18个月中，该公司估计就节省了347,997个小时。

Nielsen举例说明了那些花时间根据自己的独特需求定制RPA计划的企业如何获得巨大的回报。公司的员工现在可以执行更好，更关键的任务，从而有助于提高整体业务产出。

RPA跨系统聚合数据，以释放出前所未有的见解。

RPA还可以帮助企图凝聚数字创新的公司。该技术通过邀请机器人从各种系统中提取数据来连接孤立的系统，并提供了对总体业务趋势的更全面的见解。这些趋势不仅消除了员工在各个地点进行搜索所浪费的时间，而且还可以更快地发现可以指导业务绩效的见解。

例如，一家人力资源提供商希望简化他们每月收到的2,500张病假证书。该部门使用台式机，SAP和纸上的两个应用程序花了四分钟来处理每个证书。借助UiPath的自动化功能，员工能够以零错误率消除人工流程。

RPA为人们专注于改变游戏规则奠定了基础。

与担心自动化会杀死工作相反，RPA使员工能够充分发挥潜力。RPA使员工能够更加专注于满足快速发展的市场需求所需的战略性创新思维。此外，RPA减轻了员工的压力，使他们可以更有效地工作。

警惕RPA的影响的公司应将其视为对现有工作的增强，而不是替代它们。

这种增强是推动企业生产力的重要因素，对于某些公司和政府机构而言，这种增强会增强社会影响力。

以纽约基金会为例。作为纽约市历史最悠久，规模最大的社会服务提供商之一，NewYorkFoundling利用RPA减轻了乏味的工作时间。反过来，这改善了员工的幸福感和定位，使他们能够更好地帮助和支持有需要的客户。

在进行RPA之前，工人每天要完成数小时的手工数据输入工作，这导致惊人的40％员工流失。该非营利组织通过使这些流程自动化而节省了100,000个小时的体力劳动，这大大降低了员工的流失率。

临床医生可以专注于个人工作，以节省时间来增加社会影响力。

RPA正在帮助组织理解第四次工业革命带来的所有数据。这使企业能够提高生产力，抓住数字经济的利益，并通过智能业务模型更快地解决世界上最关键的问题。

通过自动完成处理流程，员工可以花更多的时间分析可产生知识和宝贵见解的信息。总体而言，这使员工能够推动自己的业务和行业向前发展。