近年来企业数字化转型成为了一个热词，几乎所有的企业都在考虑如何实现“数字化转型”。我认为结合RPA是其中一个企业实现数字化的思路。

今天先来开个头，接下来会有几篇文章一起组成我的RPA企业数字化理论。本文重点有：

我的企业数字化观点

RPA企业数字化路线图

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我的企业数字化观点

先来说说什么是“数字化转型”。我在与许多企业客户，或者咨询同行沟通的时候发现，每当提及“数字化转型”的时候，答案往往是“上系统”、“电子化办公”、“无纸化办公”等，好像一个企业若要实现数字化就是将数据从线下搬到线上，可以通过采购一个系统来迅速实现的。

但我并不认可这样的观点，“上系统”、“电子化办公”、“无纸化办公”等手段的运用，仅仅是数字化转型的第一步，即将企业的经营数据电子化。

例如，一家奶茶店原本在纸上记录订单，现在转变为在电脑中直接录入订单，这个转变仅完成了简单的“数据搬运”，算是为数字化转型铺了基石。

数字化转型的第二步，应为对数字化信息的全面分析。以奶茶店为例，当这家店的各项数据（包括采购、销售等）都被电子化后，若这家店进一步对客户的购买行为、制作奶茶的过程、店面库存与物流信息予以分析，并据此决定未来的采购、销售、人员管理、产品研发等经营策略，那么，这样这家奶茶店算是迈出了数字化转型的第二步，即对经营数据予以分析。

数字化转型的第三步则是企业全面的数字化转变，到达这种层次后，企业全体员工都将数据作为其业务开展的重要驱动因素，循环往复地优化数据采集、数据分析过程，企业每个员工都是数据的分析师、亦是经营的决策者。

RPA企业数字化转型路线图

在企业数字化过程中，第一步会分成多个阶段，具体在我之前的一篇推文我看好RPA的几个原因里已经介绍了企业数字化转型的5个阶段，即数字化1.0到5.0。第二步需要信息化有了一定的基础，才能逐步培养数据分析的能力。第三步更加需要企业员工能够从重复的劳动中释放出来，培养其数据分析的能力，然后再把分析结果实践到生产业务中去。下面介绍的，是我们可以如何借助RPA，来实现不同阶段的企业数字化转型。

数字化1.0：RPA结合弱AI

人一般充当着把非电子化、结构化数据转换成电子化、结构化数据的中介。随着科技的发展，各种传感器应用、图像文字识别、语音识别、视频识别等技术可以逐步把一些自然形成的、零散的信息转换成电子化的信息储存起来。RPA可以做的是调用各种弱人工智能应用，对电子化的信息进行处理，然后按照结构化的格式进行储存，实现代替人来完成这个信息数字化转换的工作。在这个阶段只有比较少的数据供分析，人员的精力主要还在数据录入上。

数字化2.0：RPA结合流程优化

在具备了用RPA+弱AI的技术获取结构化数据的能力之后，我们就可以通过流程的标准化，把这些信息按照系统的要求进行整理了。RPA可以对数据进行规整，对不同来源的数据进行标准化，把经过标准化的数据自动对接给不同的系统，同时还能够24小时运作，比人更能高效地搜集、处理数据，提供更完整的信息给系统的使用者。在这个阶段增添流程上的许多数据，但是流程之间的数据关系还不直观，需要人工进行数据梳理。

数字化3.0：RPA结合ERP

在全面运用了ERP的大型企业里面，RPA可以充当数据连接者的工作，轻松地调用现有系统的数据导出与录入功能，把不同后台不连通的系统从前端进行打通。同时使用企业现成的人员权限控制等管理机制，快速地实现虚拟劳动力的部署，可以减少接口开发，甚至实现将线下人工审核流程转为线上审核流转的改造，通过人与机器人的对话实现内网PC端的流程移动化。让所有的流程记录都有迹可循。在这个阶段流程之间的信息已经可以联动，员工已经可以在企业内部对数据进行分析。

数字化4.0：RPA结合云平台

按照把遍布全国的中后台流程集中在一个人力成本较低的地方进行处理的思路，在云端部署RPA，让这些标准化的流程处理可以在云端自动化完成。这样既可以进一步压缩人力成本，又可以提供更长时间的服务。对一些需要在全球设立客户服务的公司来说，采用虚拟劳动力，是一个更可靠、更高效、更廉价的方案。在这个阶段企业掌握的信息已经不局限于企业内部，员工需要分析巨量的数据来辅助决策。

RPA数字化5.0：结合强AI

随着强AI的进一步发展，越来越多只有人才能完成的工作会被人工智能所取代。在这种背景下，RPA会充当神经网络的角色，实现企业数字化的转型。

在这个阶段企业的生产已经达到了较高程度的自动化，数据分析也有了不同的工具协助。员工主要的工作是对生产过程产生的数据快速优化数据分析的模型，然后根据数据分析结果来调整生产参数。已经没有多少简单的工作需要人来重复执行了。