找到合適的RPA用例 

識別理想用例的關鍵是找到那些能夠在不完全自動化的情況下有效運作的流程。一些應用程序，如客戶反饋分析、銷售或質量控制，不能完全自動化，因為它們需要一定程度的人為監督。因此，這些用例并不適合用于RPA。 

主要處理非結構化數據的用例也不太適合RPA技術。不幸的是，這可能占據了企業數據的很大一部分。一些估計表明，普通企業中非結構化數據占到80%到90%。 

流程的復雜性是另一個需要考慮的問題。流程越復雜，在完全自動化時越容易出現故障。IT需要選擇相對簡單的流程。IT可以通過流程挖掘來進行盡職調查，以識別和優先考慮哪些流程最適合通過RPA進行自動化。 

或許最重要的是，IT應該選擇那些一旦自動化后能夠帶來明確投資回報的流程。雖然RPA具有成本效益，但它并不是免費的，因此你選擇自動化的應用程序或流程在正確實施時應該能夠帶來明確的回報。 

屏幕抓取還是API？ 

這兩種數據提取方法對任何RPA實施的成功至關重要，雖然它們的結果相似，但采用不同的方法來實現相同的目標。屏幕抓取，也稱為終端仿真，是一種從用戶界面（UI）收集視覺數據（抓取）的方法，然后，這些數據會自動應用于其他程序或系統，而無需人工手動重新輸入數據。API（應用程序編程接口），如大多數人所知，允許兩個獨立的程序自動交互和交換數據。 

API方法具有多重優勢，包括效率和易用性。通常，圍繞數據收集的法律問題并不存在，因為你有主機訪問數據的許可。API方法還消除了諸如JavaScript渲染和CAPTCHA避免等問題，使其在收集大量數據時比屏幕抓取更快更有效。 

話雖如此，你需要受制于API提供商，提供商可能會限制在特定時間段內的數據請求數量，或者基于地理位置。API提供商也可能會更改政策，影響你提取數據的能力。 

相比之下，屏幕抓取或網頁抓取相較于使用API可以提供顯著的規模和時間節省，它還可以提高數據準確性并提供更多樣化的數據來源。通常，它也更加具有成本效益，但需要注意的是，屏幕抓取可能會違反版權和商標法，以及某些網站的服務條款協議。有些網站可能還會阻止抓取程序，導致數據收集困難。 

你選擇采用哪種方法通常取決于所利用的數據源以及組織對數據治理的方式，這也是我們下一個關鍵元素的良好過渡。 

進行適當的數據治理 

實施有效的數據治理是所有企業應優先考慮的事項，這個話題甚至可以寫成一本書。良好的數據治理對于確保從法規遵從到數據隱私和客戶滿意度的所有方面都至關重要。領先的行業分析公司Gartner估計，到2022年，幾乎100%的企業戰略將數據視為企業資產。最重要的是，它將企業的數據轉變為資產，使其可被RPA等技術所利用。

因此，組織建立具有有效數據治理基本原則的程序非常重要。有效的數據治理程序將建立角色、規則和政策，以最大化組織數據的價值，這也意味著要概述開發、實施、批準、持續監控和性能評估自動化應用程序和流程的要求。 

確保RPA安全性 

與所有應用程序一樣，確保安全性和降低風險對于RPA實施的成功至關重要。一個好的第一步是為每個RPA機器人分配特定身份，包括專門的命名要求和認證程序，這種方法為流程級別的責任制奠定了基礎。IT還應部署應用程序訪問限制和行為的明確權限。 

一旦這些參數建立，IT應確保RPA系統提供詳細且準確的機器人活動日志。最后，RPA腳本應定期審查和更新，以確保準確性。 

作為“最后一英里”的集成 

RPA中的“最后一英里”指的是完成過程自動化的最后階段，這通常是最困難和最復雜的部分。與遺留系統的集成、過程變異性和可擴展性等問題可能是主要障礙，但自動化這些步驟也能提供最大的投資回報，這些挑戰突顯了需要仔細的規劃、強大的設計原則、持續的管理以及可能使用更先進的技術，如AI和機器學習，以支持你自己的RPA部署。 

總體而言，這些元素為IT組織提供了一個有效的藍圖，以避免任何首次實施RPA自動化的最大潛在陷阱。只要仔細遵循，企業可以立即開始享受RPA帶來的生產力提升和成本節省。