RPA 應用｜金融業、汽車產業導入 RPA 成功案例
在競爭激烈的商業環境中，企業不斷尋求創新作法以提升效率、降低營運成本並擴大競爭優勢，而自動化技術更成為企業實現這些目標的關鍵工具之一。其中，RPA（Robotic Process Automation）近年來備受關注，因其能夠以機器人自動執行繁瑣、重複性的任務，讓人類得以將心力放在更有價值的事務之上。
RPAI 數位優化器這次要來分享的是金融業、汽車產業導入 RPA 的成功案例，這些案例可以凸顯 RPA 對於不同產業的企業而言，可以將自動化流程導入哪些應用場景，進而提升作業效率、取得競爭優勢，頗能作為其他企業的借鏡！
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前言
近年來受到疫情影響、缺工議題也持續延燒，全球企業對 RPA（Robotic Process Automation）的重視程度不斷攀升，越來越多企業加入導入 RPA 的行輛，相關應用也正逐漸改變原先以人工進行的業務流程。
在正式開始分享個別案例以前，我們可先從各類調查報告對全球趨勢一探究竟：
- 全球研調機構 Gartner 在 2020 年 9 月所發布的一份報告中提及，受到 COVID-19 疫情影響，全球企業對 RPA 的採用度大增，預計 RPA 軟體服務的收益會於 2021 年達到 18.9 億美元的規模，較前一年成長 19.5% ，而且從 2022 年開始 RPA 的整合應用（Application Integrations）將每年成長達 40%。
- 由 UiPath 於 2022 年委託調研機構 IDC 國際數據資訊，針對 350 家亞洲企業進行訪談，其中有高達 86% 受訪企業認同：自動化是未來三年業務卓越、優化客戶體驗和競爭成功的關鍵因素。
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RPA 導入實例：金融業
在金融業創新科技不斷湧現的背景下，台灣金融產業正透過逐步鬆綁金融監管法規，積極採用人工智慧、區塊鏈、資料科學等技術，加速推動數位轉型。金融業也是 RPAI 數位優化器認為目前是導入 RPA 比例最高、應用層面最廣泛的產業，分享RPAI數位優化器曾寫過一篇文章介紹三間金控的成功案例，以下也再分享其他兩個例子：
- 兆豐銀行
早在 2018 年，兆豐銀行就導入 RPA 來解決繁雜耗時的重複性工作，在包括洗錢防制、信用卡、消費金融、數位金融、財富管理、信託、徵信等前、後台一級重要部門，全都納入導入 RPA 的範疇，導入後有效節省約 55 位正職員工的工作量，並提升作業執行效率、降低人為錯誤，為金融業數位轉型拉開序幕，直到現在，不少台灣金融機構於各業務皆有導入 RPA，甚至成立專門的 RPA 開發團隊。
- 玉山金控
根據 CIO Taiwan 的專訪報導，玉山金控的內部數據顯示，透過數位化和 RPA 技術的應用，玉山銀行於行動銀行服務、轉帳交易、基金申購、信貸申請以及外匯交易等領域取得傲人成果，尤其在 2021 年勞工紓困貸款的案件處理過程中，相關運用為逾 6.3 萬名顧客提供更為迅速而順暢的服務，大幅降低群聚風險。這也凸顯 RPA 為能金融機構實現業務自動化、優化客戶服務與體驗帶來顯著效益。
RPA 導入實例：汽車產業
在汽車產業中，較常見的 RPA 應用方向是生產線上的物料管理，以及裝配過程中使用 RPA 機器人來執行重複性任務，例如物料搬運、零部件裝配和品質檢測，以提高生產效率、減少人為錯誤和提高作業品質。
此外，汽車售後服務中的客戶支援服務，以及維修、保養流程也可以透過 RPA 自動化處理客戶需求，例如預約維修、報價、保修處理等，提供更快速而準確的服務來提升提高客戶滿意度，以下分享 Toyota 和 Nissan 導入 RPA 的案例：
東風日產由中國東風汽車股份有限公司和日本日產汽車合資成立，是中國汽車製造業的領導者之一，專注於開發、製造和銷售高品質的乘用車和商用車。
東風日產在 2019 年發布數位轉型戰略，並表示未來將透過 RPA 技術來驅動內部營運轉型，接下來將完整規劃長達三年的 RPA 導入計畫，藉由與 UiPath 原廠、其他外部專家合作，同時將建立企業內部培訓體系，由內部員工進行自主開發。
在 2020 年到 2022 年之間，東風日產內部自主開發 RPA 流程的比例已經達到 88.9% ，而且從研發、製造、行銷、採購等部門皆有導入 RPA 自動化流程。
- 豐田汽車（Toyota）
Toyota 在北美地區擁有約 15 家製造工廠，目前正與松下（Panasonic）合作於北卡羅來納州建設一家新工廠，以支援其電動汽車電池的生產。豐田汽車北美區技術長兼副總裁 Kursar 表示，他們將以數據和自動化優先的藍圖來規劃這家新工廠的作業流程。
而上述所提到的自動化，指的正是 Gartner 於《2020年十大戰略性技術趨勢》所提出的「超級自動化」（Hyperautomation），SAS 台灣總經理陳愷新於專欄中指出，超級自動化能快速識別、審查和自動化業務與 IT 流程，整合包括 AI、機器學習、RPA、低或無程式碼平台和流程管理工具等多種技術和平台，協助企業協作各項智慧技術，實現各類營運場景。
因此，業務分析師和開發人員可運用針對非開發人員的低代碼平台或高級 RPA 工具，甚至導入 AI、機器學習等技術來建立自動化流程，並可同時使用汽車產業的開發工具包 Chauffeur。Kursar 強調，超級自動化不僅為豐田在雲端節省大量成本，還為業務團隊提供更多數據和資源，用於分析、建模並且解鎖數據洞察力。
此外，豐田的產品工程師也在車輛製造過程中運用自動化技術，進行熱成像測試以檢測焊接框架，這原本是非常耗時的作業流程，導入自動化後不僅為公司節省數百萬美元，更提供高品質的測試結果。雖然豐田和其他汽車製造商尚未實現汽車製造流程的全面自動化，但他們正在逐步將自動化融入到設計、規格和品質保證等作業流程當中，以節省時間與人力成本。
結語
RPA 不僅在汽車和金融產業有著廣泛應用，也在各行各業展示強大的應用潛力，例如在製造業，RPA 可以自動化生產線上監控和數據收集，提高生產效率和品質控制；在醫療領域，RPA 可協助病歷或藥物管理，減少人為錯誤以提供更好的病患照護；而零售業、物流業、旅遊業也能透過 RPA 將許多重複性任務時間自動化，從而解放員工的工作時間。
RPAI 數位優化器相信， RPA 的未來發展潛力仍然巨大，而隨著人工智慧的不斷進步，RPA + AI 將能更深入地理解和處理各種複雜任務，例如預測分析、自主學習和語音識別等技術，而 RPA 與其他技術的整合，如機器學習和大數據分析也將加速 RPA 的發展，我們將持續關注 RPA 與其它技術的結合應用，提供更多好文章給大家，也別忘了持續追蹤我們！
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
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這次的分享到此告一段落，想了解更多 RPA + AI 與數位轉型的最新趨勢與觀點、RPA 軟體功能介紹及實務應用案例，也歡迎追蹤 RPAI 數位優化器的社群和我們交流互動，我們下次見！
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