iT邦幫忙

2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 2
1
自我挑戰組

RPA(機器人流程自動化) 行不行? 系列 第 2

RPA...是門好生意?

2017年RPA全球市值大約美金357.5million折合台幣約115億,佔整體數位轉型(digital Transformation)營業額不到1%,加上RPA軟體商百家爭鳴,甚至阿里巴巴都推出了自己的產品,以我勢利眼的本性這真的值得花30天的篇幅討論嗎?
RPA在主流科技議題上很少被提及,但Consulting industry卻是大放異彩,舉凡管顧三巨頭MBB,四大會計師事務所(Big four), IT專長的Accenture都紛紛併購或發展自己的RPA部門,年複合成長率(CAGR)在未來7年預估為31.1%,說明著是一個成長飛快的業務,但為什麼市場分額基數就小,大家還是要爭相搶一杯羹呢?

毛利低為什麼還要做?

因為開發RPA軟體不難,技術門檻低,除非與其它加值服務一起賣,不然毛利是很低的。
設計RPA流程就跟寫程式差不多,一樣需要input output,舌燦蓮花的職業技能也沒用,是扎扎實實的基本功(算你開發的工時)。 有人會說就薄利多銷,恩...如果妳會跟客戶談條件,降低複雜的各種要求,加上專案管理能力強,那就margin也許不會是問題。 所以說它考驗的是"拿捏"的藝術,不僅成本要精算、影響範圍、跟團隊的合作、時間都要詳細記錄下來(之後會談到用JIRA來管理Issues)。我們也在觀望發展RPA業務在台灣後續市場連帶效益會有多少? 從去年到今年,詢問度越來越高,因為有足夠的需求,不得不做!

客戶能省到錢嗎

如果你老闆聽到機器人模仿人類很開心可以少聘幾個人了,那恐怕他要失望了,RPA的導入未必立刻就在財報上有明顯的 cost down,雖然我們在賣服務時都會說一到兩年回本,但後續的維護服務根本也少不了工的,所以...它的價值並不在於幫企業省錢

AI的基礎建設-數據採集

數據採集是最基礎但也最麻煩的問題,沒有正確的data,就別談後續的分析和cognition, machine learning甚至AI了。 RPA目前應用最廣的就是金融保險業,因為產業特性要遵循許多法規,分工及產品都很複雜,又歷史悠久系統老舊無法大改,silo(穀倉)的現象普遍,資料散落在各處,和各式各樣的紙本裡頭。
動一髮而牽全身時不時就要被罰重款的金融業,真的難以改變。就連一個領著百萬年薪的MA也常需要做重複性不太需要動腦的工作 RPA提供了一個解套的方式,用小流程為單位(可能產出只是一張報表),快的話一個月就可以在非侵入性不改變原始系統的模式下開發完成,立即看到效果。也因為在size小,標準化的難度減輕,對一個在保守性格嚴謹個性的 user來說是可以接受的範圍,因此他們也會願意配合產出標準的logic和data。對企業來說,就像開始打地基一般,是一個迎向AI的新世界的key factor.


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