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从数字产业化到数据价值化数字经济发展为 RPA 带来哪些机会 ?
作者:admin  日期:2021-09-22 19:17 来源:未知 浏览:

  RPA 与数字经济有啥关系 ? 从数字产业化到数据价值化,数字经济发展为 RPA 带来哪些机会 ? 一文看懂 RPA 与数字经济的关系,数字经济高速发展 RPA 迎来契机。

  1995 年,加拿大商业策略大师唐 · 塔普斯科特出版了一本名为《数字经济》的书,详细论述了互联网对经济社会的影响。第二年,随着张朝阳恩师尼古拉斯 · 尼葛洛庞帝所著《数字化生存》一书的热销,数字经济的理念迅速流行开来。

  1995 年,也是中国的互联网商业元年。自这一年开始,中国互联网正式步入高速发展的快车道,中国的数字经济也插上了腾飞的翅膀,二十多年来一路高歌猛进,在整体经济中的占比也越来越大。至 2020 年,www.67844.com我国数字经济规模达到 39.2 万亿元,较去年增加 3.3 万亿元,占 GDP 比重为 38.6%。

  放眼全球,数字经济也正在以不可思议的速度高速增长。2020 年,全球数字经济规模达到 32.6 万亿美元,同比增长 3.0%,占 GDP 比重为 43.7%。在发达国家,数字经济的 GDP 占比已经达到 54.3%。其中,2020 年美国数字规模达到 13.6 万亿美元,保持了世界第一的优势。

  数字经济,基于数字和计算技术,基本涵盖了由网络和其他数字通信技术支持的所有商业、经济、社会、文化等活动。可以说,凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用,推动生产力发展的经济形态都可以纳入数字经济范畴。

  在技术层面,数字经济囊括了大家所知道的大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能 ( AI ) 、5G 通信等所有相关技术。在应用层面,平台模式、生态模式、共享经济、宅经济、网红经济、智能制造等都是其典型代表。

  既然人工智能技术属于数字经济的范畴,作为人工智能的应用子集,RPA 是不是也在这个范畴呢 ?RPA 与数字经济又有什么联系 ? 今天,王吉伟频道就跟大家聊聊数字经济与 RPA,顺便帮大家捋一捋数字经济为 RPA 带来的发展机会。

  互联网、云计算、大数据、金融科技等新型数字技术被用于以数字方式收集、存储、分析和共享信息,改变社会互动。随着数字技术推动创新并推动就业机会和经济增长,经济数字化创造了效益和效率。数字经济也渗透到社会的方方面面,影响着人们的互动方式,并带来广泛的社会变革。

  一种观点认为,数字经济是指以数字化信息和知识为关键生产要素的广泛经济活动。

  德勤这样解读,数字经济是人、企业、设备、数据和流程之间数十亿日常在线连接所产生的经济活动。

  维基百科则将其解释为基于数字计算技术的经济,源于人、企业、设备、数据和流程之间的数十亿日常在线连接,基于个人、组织和机器之间的相互联系。

  可以看到,数字经济多被定义为专注于数字技术的经济,基于数字和计算技术,且基本涵盖了由网络和其他数字通信技术支持的商业、经济、社会、文化等所有活动。

  从社会生产力与生产关系而言,王吉伟频道更认同信通院《中国数字经济发展白皮书》对数字经济的定义:

  数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素,以数字技术为核心驱动力量,以现代信息网络为重要载体,通过数字技术与实体经济深度融合,不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平,加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。

  在这个定义中,数字经济具体包括四部分,分别是数字产业化、产业数字化、数字化治理以及数据价值化。

  想要了解 RPA 与数字经济的关系,需要拆解 RPA 在数字经济四个部分中的具体应用,以及如何影响这些单元。下文,王吉伟频道将会给出具体解析。

  数字产业化就是通信产业,具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等。

  数字产业化是数字经济的基础,中国互联网二十多年来的高速发展进程,便是数字化技术不断产业化的结果。电子信息制造业生产制造了大量的服务器端与智能终端产品,企业与个人用户借助安装在智能终端上的软件,通过电信业提供的互联网,享受互联网经济带来的高效办公与便捷生活。

  电子信息制造业、电信业、软件业以及互联网等行业,都离不开自动化运营。从数字产业化所涉及的各个行业而言,支撑整个互联网以及物联网的都是最底层基础实施 IDC,也就是数据中心。需要处理的数据量越大,需要的算力越强,数据中心也越建越大。尤其是随着人工智能的广泛应用,更大的算力需求催生了更多超级 IDC。

  同时,也因为需求的多样性,现在的物联网架构已经发展成为云 ( 雾 ) 、网、端、边,架构越来越复杂与多元,自然是为了获取更强的算力。而信息架构越复杂,服务器以及各种应用软件也就越多,运营也就越麻烦,对自动化的需求也就越大。

  IDC 领域的自动化技术一直在迭代,但现在更多组织在 IT 运维的自动化方案选择上,也逐步开始倾向于 RPA。至于原因,首先是投入更低,其次在于实现起来更加简单。

  在 IT 运维领域,RPA 可以在服务器和应用程序监控、日常维护和监控、自动化测试、备份和恢复、IT 技术支持、文件夹监控、批处理等多个业务场景中大量应用。

  通过标准化 IT 流程减少人为错误,自动化工作流减少员工操作,帮助集成来自不同供应商的不同产品以有效管理 IT 问题,并通过快速响应,将解决时间缩短 50%-90%,服务质量提高 70% 以上。

  现在,RPA 在制造业开始被重视,一些厂商正在测试引入 RPA 后的能效比。电子信息制造业在生产工艺方面的要求更加精细与严苛,对于精准自动化的需求更多,也更高。鉴于 RPA 投入小、见效快、低耦合等诸多特点,一些制造型企业已开始引入 RPA 替代或优化原有自动化方案。

  电信业也是一个高度依赖自动化的行业,中国移动已经推出了自有 RPA 平台,要将 RPA 技术输出到更多的分公司与业务场景。除了在 IT 运维正在大量引入 RPA,在客户端的服务订单管理、了解客户、客服系统整合等场景,也通过 RPA 来改善用户体验。

  至于软件行业,RPA 正在成为新的自动化测试解决方案,同时也有一些 RPA 产品本身就脱胎于软件测试。重要的是,业务流程自动化正在成为下个阶段软件的必须,今后将会有大量基于 RPA 或者集成 RPA 的软件出现。各种企业管理软件都在集成 RPA 应用,同时 RPA 也正在成为新的企业级应用软件。

  RPA 在互联网的应用,现在已经有太多的场景。商家们正在用 RPA 改进与优化各种原本的人力操作流程,在电商领域已经用厂商将 RPA 用于营销推广、商品管理、订单管理、数据监控、财务管理等场景,也有一些内容团队用 RPA 来自动上传文档与视频,甚至 RPA 已经成为某些运营团队裂变增量的新宠。

  此外,RPA 正在上云,互联网会助力更多厂商市场规模快速增长,RPA 与互联网结合会创作更大的商业价值。

  总而言之,RPA 早已参与进入数字产业化,并在今后助力数字产业化更快速的发展。

  产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下,以数据为关键要素,以价值释放为核心,以数据赋能为主线,对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。即,传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分,包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态。

  产业数字化的重点,在于数字技术与传统产业的深度融合。产业数字化的最终目的,是希望所有产业能够通过云计算、大数据、人工智能等数字技术进行数字化升级、转型与再造,实现增效降本,增强企业产能与市场竞争力,并降低各种资源消耗。

  对于数字化升级与转型,大家看得已经比较多。一些行动早的企业,很早就实施了数字化战略,并取得了不错的成绩,形成自有的数字化转型方法论。

  简单地讲,数字化转型就是找到恰当的解决方案,制定合适的转型战略,最后认真地贯彻执行。但就是这简单的三步,中间涉及了投入、实施、组织架构、人力资源等各种因素,很多企业都没能取得更好的成效,甚至以失败告终。这也是为何近几年 RPA 会被纳入数字化转型的一个重要原因。

  对于数字化转型而言,应用 RPA 可以算是另辟蹊径。采用 RPA 的方案,无需再次大笔的投入资金引入套装软件与设备,无需等待太长的部署周期,还能让原本已经闲置的企业管理软件再次运转。

  尤其是外挂式的特性可以用于任何的软件,传统自动化无法打通的数据孤岛也能因 RPA 而再次打通。这些特点可以避免企业更多的预算投入,实施后的效果往往是倍数级增加,自然会赢得企业的青睐。

  产业数字化除了数字化升级与转型,还提到了数字化再造。所谓数字化再造,就是企业用数字化技术进行重组再造。企业再造是一种关于创造流程结构的方法论与实施逻辑,要求对业务流程要从根本上再思考,从而使企业实绩有显著的长进。

  企业再造的核心是业务流程再造,支撑流程再造的最佳 IT 应用工具则为 BPM ( 业务流程管理软件 ) 。而涉及 BPM 必然会涉及到 BPA ( 业务流程自动化 ) ,毕竟自动化运营也是业务流程管理的一部分。现在,但凡提到 BPA,大家都能在第一时间想到 RPA。

  虽然 RPA 不是传统业务流程自动化的终结,但它让刚开始进行数字化转型与流程再造的企业,能够以更低的投入实现更好的降本增效,也让一些老牌企业斥巨资引入的传统自动化软件焕发了新生。并且,RPA 也让 CIO、CTO 们在考虑业务自动化时会优先想到 RPA,并由此催生了 自动化优先 的管理思维。

  现在大家也能看到,产业数字化所涉及的工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等诸多领域,都有 RPA 的应用案例。因此,RPA 可以看作是产业数字化的深度参与者。

  数字化治理是以数据为关键要素、以数字化技术为核心驱动力、以信息基础为重要支撑,通过挖掘数字潜在价值,实现智能化、科学化、精细化、高效化的数字治理模式。它包括但不限于多元治理,以 数字技术 + 治理 为典型特征的技管结合,以及数字化公共服务等。

  简单地讲就是运用数字化手段进行社会治理,将云计算、大数据、人工智能等先进信息技术应用于各种治理工作的业务流程,进而让各个组织与部门的管理工作大幅提升。近年来频频提及的数字政府、智慧城市、数据孪生等,www.758580.com,都在这个范畴。

  政务部门着力推动的一网通办,正是信息孤岛打通、业务流程精简合并后的直接结果。各种先进技术与设备应用于新冠疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面,也是数字化治理的综合体现。

  数字化治理的终极图景,是全面实现数字化社会治理,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨组织、跨业务的数据互联互通,最终实现政府服务和政府治理体系的数字化。数字经济驱动的治理方式变革,有助于实现政府和社会综合治理的制度完备、治理完善、规范有序 , 提高政府治理和公共服务管理效率。

  相关部门与各级政府都在大力推进数字化治理,但大量组织的数字化转型刚刚起步,长期遗留的各种错配问题并未消除,社会治理水平整体滞后。这种情况下,当前数字化治理的主要任务仍是搭建基础构建、打通信息孤岛,实现高联通和数字化。

  在政务体系内,很多声音都认为以信息技术为支撑简化行政流程,可以形成高效率、系统性和整体性的政府服务。同时,数字化治理对安全可控的要求更高,从自主可控技术研发、应用与平台化部署,到网络安全、系统安全、数据安全等都需要做到切实可靠。

  数字化治理正呈现出一体化、集约化、网络化、智能化、自动化的趋势,要实现这些必然离不开人工智能。要应用人工智能技术实现这个目的,集诸多优点于一身的 RPA 也是最佳选择。

  这些,都为国产 RPA 带来了更多的市场机会。尤其是信创相关政策的公布,直接让央企、国企在 RPA 的选择上锁定了国产 RPA。一些国产 RPA 产品已经开始支持信创系统,像金智维就打造了出了全面支持国产化系统架构的 RPA 信创版本,实现了国产操作系统和国产数据库的安全化、可控化与自主系统化。

  政务领域,是 RPA 应用的重要领域之一。去年疫情期间,几乎每个 RPA 厂商都与相关组织合作开发出了相关的 RPA 机器人。在一网通办、一网统管、一网协同的诸多业务场景中,RPA 也是被频繁使用的常客。

  目前的国产 RPA,几乎每家厂商都有政务领域的应用案例。比如来也科技 UiBot,从政务大厅的业务查询、一窗通办,到法院、检察院、公安机关的卷宗档案文件扫描识别归档、二次查询以及外呼沟通,再到交通、港口、码头、船务的数据管理、内外沟通,多个业务场景都能看到它的身影。

  只要政务领域需要持续简化业务流程,只要数字化治理一直需要转型、迭代与优化,RPA 就会有更多的用武之地。

  数据价值化是指以数据资源化为起点,经历数据资产化、数据资本化阶段,实现数据价值化的经济过程。数据资源化是使无序、混乱的数据成为有序、有使用价值的数据资源。数据资产化,是数据通过市场流通交易给使用者或所有者带来经济利益的过程。数据资本化,主要包括两种方式 , 数据信贷融资与数据证券化。

  随着数字化技术影响更多的行业,接入物联网的设备越来越多,全球数据的井喷式发展为数据价值化奠定了基础。IDC《数据时代 2025》显示,2025 年全球产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 175ZB,相当于每天产生 491EB 的数据。

  全球已初步形成较为完整的数据资源供应链,数据采集、数据标注、时序数据库管理、数据存储、商业智能处理、数据挖掘和分析、数据交换等技术领域迅速成长发展。

  数据价值化形成体系,对于企业尤其是中小企业经营有着巨大的影响。以后的高质量数据是可以用来融资与贷款的,并且精确数据可以助力企业更好的进行战略与经营决策。

  数据价值化的重点在于如何更好的使用数据,前提则是如何获取精准、有效的高价值数据。数据资源化阶段就是做这个事的,通过数据采集、挖掘、清洗、标注、分析等,形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源。

  从数据生产与流通角度而言,中国企业的数字化进程之所以缓慢,基本受制于两点:

  一是管理系统种类繁杂,异构架构多,导致不同组织、部门的数据孤岛非常严重,数据流通难度大,无法快速形成高质量数据;

  二是数字化程度不够高,无法将生产中的业务流程转化成数据,或者只有销售、设计等部分业务流程实现了数字化,但这些局部数据并不能指导企业运营,更不用说形成高价值数据。

  想要解决这些问题,就需要投资引入更先进、更完整的解决方案,但面对动辄数百上千万元的投资以及十数个月的实施周期,有钱的大企业,往往因战略决策等因素导致在时间上等不起而不用,没钱的中小企业几年的营收可能都达不到这些数字,更不会考虑这些方案。不管是何原因,最终结果是这些企业没有高质量数据可用。

  这种情况下,RPA 就解决的了大问题。在各种企业管理软件之间的数据堵塞业务流程部分,加上几个 RPA 机器人,就能在异构系统之间搬运数据,并且融合 AI 技术的 RPA 极大地提高了数据准确度。重点在于,RPA 的投入成本更少,实施周期短,无论是大型企业还是中小型企业,都能快速应用,能够起到立竿见影的效果。

  理论上,只要你的企业存在业务流程冗余、臃肿的情况,不管有多少,都可以应用 RPA 实现业务流程自动化,进而打破不同系统、部门、组织之间的数据孤岛,使得数据更好的在业务运营中流转,助力整个企业乃至整个打造生成高质量数据源。

  以上在生产力与生产关系角度,分别从数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化等数字经济的四大构成上,阐述了 RPA 与数字经济的关系。

  比如人工智能与 RPA。当代 RPA 实际上都是融合 AI 技术的 IPA,RPA 已经从 3.0 时代进入 4.0 时代,没有 AI 的 RPA 是不完整的。作为 AI 落地的载体,涉及到 RPA 的经济产值都可以算作数字经济的一部分。IDC 预计到 2023 年,全球 RPA 软件市场规模将达到 39 亿美元,中国 RPA 市场规模也将达到 10.2 亿美元,2018-2023 年复合增长率为 64%。

  src=事实上,未来如果算上关联价值链与生态效益,RPA 的市场规模就要大得多,即便在万亿数字经济体量中的占比也很可观。

  再如数字化转型与 RPA。数字化转型的主体主要是传统企业,这些企业要进行转型升级必然会采用合适的解决方案与工具载体。方案很多,工具也不少,但现在的中小企业都愿意先看看包含 RPA 的解决方案,至于原因前面我讲过,总结起来就是花钱少见效快。RPA 已经成为强大的数字化转型推进器,当然算是数字经济的一部分。

  而从功能上,RPA 最擅长就是把非标数据转化成标准化数据。比如将纸质发票信息转化成数字信息,这样的应用场景正在越来越多的企业财务部门上演。甚至,它还可以将听到的信息转化为数字信息存储,极大的提高了人机交互体验。从这个角度,RPA 是个不折不扣的数字转化工具,自然要归属到数字经济领域。

  事实上,RPA 在更多场景中的应用,也正在吸引更多组织的投资。甫瀚和 ESI ThoughtLab 联合推出的全球 RPA 调查报告显示,在 RPA 软件的开发与应用上,全球公司平均每年将为此花费高于 500 万美元。其中超过 30% 的公司,每年在 RPA 上的投资甚至高达 1000 万至 2000 万美元。

  投资 RPA 技术,自然是看准了它的投资回报率。更多的投资,自然能刺激 RPA 更多的数字产值。

  还有资本市场的投资,可以助力 RPA 厂商在短时间内上市,进而有能力造就更大的市场规模,帮助更多的企业实现数字化转型,进而创造更多的数字经济产值。

  当更多的组织接受 自动化优先 管理思维后,他们会将更多的投资与应用 RPA。这也就意味着 RPA 将会成为标配型的企业级数字管理应用,也必将为数字经济的发展贡献更多力量。

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