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前言
在上一篇文章 UiPath 宏觀介紹：RPA 領導者的綜述及未來展望，主要是從公司角度出發，和大家介紹 UiPath 各個面向，包含：提供哪些產品服務、財務狀況、市場競爭等，如果還沒看過，可以先了解一下。
在這篇文章，則希望更深入地從產業、應用角度，和大家進一步聊聊 UiPath 這家公司，包含以下幾點：
- 流程自動化的起源？辦公室工業革命！
- 技術人才的創業：UiPath 的誕生
- 流程自動化的下一步：全面性與智能化
- 對企業產生的衝擊
文章目前都免費和大家交流分享，覺得不錯或有哪些不足地方
希望都可以留言和分享讓我知道：）
流程自動化的起源？辦公室工業革命！
人類會開始思考辦公室內流程自動化這件事，我想應該不會讓人太意外，畢竟科技始終來自於人性，不知道大家有沒有發現：人類一直在尋找我們可以利用來提高生產力的技術！
像是古早我們就會運用牲畜，提高我們的農耕效率；到了近代我們也會研發各種器具，像是蒸汽機、流水線，來提高我們的效率。
提到自動化一詞，最早是由福特汽車公司的工程經理於 1946 年創造，福特汽車當年之所以能成為美國汽車的代名詞，很大程度要歸功其組裝線生產和各種機器設備，進而讓汽車生產變得自動化。
到了近代，工作流程和內容大多都在辦公室中且用電腦執行，因此自然人們也開始思考，有無辦法透過軟體工具模擬人們操作電腦，進而達到自動化。
根據<Robot Process Automation (RPA) and Its Future>（O. Doguc，2020）一書，提到這個概念從 2014 至 2015 年左右開始流行。
而企業真正關注這樣的概念，主要還是來自 KPMG 在 2018 年的一份報告，其中便是提到透過 RPA 技術，可以大量節省企業的成本和人力，尤其針對重複性質高的產業，像是金融、會計、物流等。
在此之前，已有許多螢幕抓取和錄製的小工具，像是按鍵精靈、巨集等，與此同時在這個階段，公司無論是電腦技術、人員素質、硬體條件、網路設備也都逐漸成熟和齊全。
因此大家開始思考，有沒有一種產品或服務，可以與多個常用的應用程式交互，像是Excel、PDF、SAP 等，執行數據輸入，甚至提取文件資訊和執行各種其他任務。
這樣的趨勢，成就了 UiPath 誕生
技術人才的創業，UiPath 誕生
UiPath 是由 Daniel Dines 和 Marius Tirca 2005年在羅馬尼亞共同創立，兩個人過去都是技術背景出身，尤其 Daniel Dines 之前也在微軟等大型科技公司擔任工程師。
一開始他們也並沒有想要做 RPA，起初公司名稱也不叫 UiPath，而是一家叫 DeskOver 的技術外包公司，替微軟、IBM 等科技公司提供服務。
時間來到 2011 年，當時與一個印度客戶合作，讓他們發覺企業對於流程自動化工具有極大的需求，並不單單侷限於桌面操作，而是需要涵蓋更多的業務流程和系統整合。
因此在 2013 年，他們推出配合微軟作業平台的 RPA，這個產品開始為他們爭取到一些中小型企業，尤其是金融、保險產業的訂單，協助用戶處理一些 Excel、ERP 等應用程式的資訊處理和操作。
2014 年的時候，公司開始步入正軌，有越來越多的公司發現，過往與 SAP、Oracle 等大型公司合作時，其提供的解決方案有時不夠客製化，因此希望可以透過更加靈活、彈性的解決工具，而這正是 DeskOver 的強項。
因此 DeskOver 開始協助這類型公司導入自動化流程服務，甚至協助客戶成立自身的卓越中心（Center Of Excellence），透過這些成功案例，取得更高的曝光，而在 2015 年，公司正式更名為UiPath。
後面就是 UiPath 開始被大家所熟知的部分了，逐漸成為 RPA 市場的領頭羊，不僅獲得多輪融資，成為羅馬尼亞企業史上第一個獨角獸，到了 2017 年客戶更是暴增逾 7 倍，營收也成長超過 7 倍。
如果對於UiPath 現況感到好奇的話，可以再看看上篇文章的介紹：
UiPath 宏觀介紹：RPA 領導者的綜述及未來展望
流程自動化的下一步：全面性與智能化
前面我們提到，流程自動化主要是希望可以將平時電腦常用的應用程式進行串接，進而讓我們工作流程或內容得以自動化。
然而這時會有兩個問題：
- 電腦系統差異：
目前主流上大概有三種電腦系統，包含 Windows、Linux 和 MacOS。
由於不同作業系統和其中應用程式差異很大，因此主流來說，RPA 系統目前大多仍以支援市佔率最高的 Windows 為主。 - 判斷相對不靈活：
RPA 軟體技術的概念，基本上可以想像成是錄製和模擬，因此它本身並不具備學習、優化的能力。
也因為這樣，RPA 只能按照既定的腳本和記錄的應用程式介面進行操作，若有變化則 RPA 流程可能就會無法自動化。
因此以整個 RPA 趨勢來看，各家大廠都紛紛再尋找相關解決方案來解決上述兩點。
首先是作業系統差異的問題，目前來看各家主要是優先處理瀏覽器自動化的部分，因此大多都有針對 RPA Web 的功能進行優化。
透過這個功能，縱使是不同作業系統，只要有該瀏覽器並安裝 RPA 擴充程式，即便是 Mac 用戶一樣可以進行網頁自動化操作。
另一方面，UiPath 去年釋出新功能，可以將專案設定成 cross-platform，讓 RPA 機器人在 Linux 和 MacOS 環境也能執行桌面流程，只是可能部分功能的支援仍有限制。
智能化的部分則如同前面提到的，RPA 由於本身並不具備學習能力，因此能做的事情相對有限。
然而結合 AI 後，或許就可以解決這樣的窘境，一方面除了可以加速開發效率和準確度，協助素人開發外；另一方面也可以優化 RPA 腳本，縱使環境改變或出現例外狀況也能自行復原。
以微軟的 Power Automate Demo 影片為例，透過結合 Copilot 後，縱使你的網頁環境有任何異動，RPA 仍有能力去判斷並自行修復成更新後的樣子，而不影響流程中斷。
對企業產生的衝擊
RPA 概念興盛以來，對於企業的影響是顯而易見的，可以降低原本需要進行該業務的人員工作量，甚至可以讓電腦 24 小時運作。
不僅如此，導入RPA 後，企業對於自身的工作流程會變得越加清楚，長期來說對於公司治理和業務交接也都是更好的。
當然，許多人也會擔憂，會不會因為業務都被自動化，反而就不需要員工，甚至會被裁員？然而正如同多數時候技術的發展過程，一定是有些職缺消失，也有些職缺誕生。
事實上，在 RPA 誕生之後，除了開發人員外，也還多了像是 RPA 專案PM、流程分析師、維運人員、工廠管理員等，詳情可以看這篇文章： 想成為RPA從業人員？三個重點帶你一次看
而隨著 RPA 進入到下一階段，對於企業可能會有更大的影響。
1. 加深對於工作流和數據流的治理
不單單是 Windows 系統，目前 RPA 也能全方面運用在 MacOS 等作業系統，企業將能更全方面實現工作流程的自動化和數據流的精細化管理，不僅提升了運營效率，還提高了透明度和準確性。
- 工作流治理：RPA 能自動執行重複性高的任務，減少人為錯誤，確保流程的連續性和一致性，使企業能更有效地管理和監控各種業務流程，從而提高整體運營效率。
- 數據流治理：RPA 能自動處理和分析大量數據，確保數據的準確性和即時性，並有助於協助企業合規，確保所有數據處理都符合相關法規。
但與此同時，更需要針對相關技術和規範進行制度化的設定，確立何種情境適合使用 RPA 流程，以及當出現相關錯誤風險時該如何因應。
2. AI 賦能程度的提升
隨著 AI 技術的進步，RPA 的能力將得到大幅提升，帶來更多智能化的應用場景：
- 智能決策：AI 與 RPA 結合，不僅可自動執行任務，還能根據 AI 提供分析結果做出更精確的決策。例如在財務中，RPA 可自動生成報表，而 AI 可以分析這些報表並提出優化建議。
- 機器學習：AI 的機器學習能力可以幫助 RPA 持續學習和改進。例如，RPA 可根據過去的操作記錄不斷優化自身流程，提高工作準確性。
當 RPA 與 AI 結合到這種程度，辦公室的自動化流程就不再只限於重複性，而可能絕大多數的流程或服務都能夠被自動化。
先前提到 RPA 的導入對於人員縮減實際上有限，主要是因為仍需要不少的人力進行監管、維護。
但如果 RPA 變得已有自主學習能力會自動更新流程呢？如果已有仿人類思考的能力會自動判斷規則呢？
科技加速器小啟發
自動化技術，特別是 UiPath 所代表的 RPA，不僅是現代企業運營的工具，更是未來商業模式的一部分。
從流程自動化的起源到技術人才的創業，再到智能化和全面性應用，這一切都展示了科技如何深刻改變我們的工作和生活。
然而，RPA 的發展也提醒我們一個重要的問題：
我們如何平衡技術進步與人類價值？
當機器能夠執行更多重複性任務，人類將需要在創新、創造力和人文關懷方面找到新的立足點，這是我們面臨的挑戰，但也是機遇。
隨著技術的日新月異，RPA 只是其中一個開端，未來，我們將看到更多智能化、個性化和人性化的解決方案，這些將不僅改變企業的運營模式，也會重新定義我們對工作的認知。
成長，從分析開始。
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工商一下，Eddy同時有經營<RPA數位優化器>社群，
最近也從 Medium 搬家來到方格子，如果想看到更多 RPA 具體操作和產業轉型趨勢的話，歡迎也追蹤 RPA 數位優化器方格子帳號喔！想成為RPA從業人員？三個重點帶你一次看
