今天我们来看几个典型问题：
1、人工手动操作，难免会出现疏漏，无法保证政策发布的及时性与准确性。
2、具体的业务，比如数据录入、系统操作或者数据下载都不能完全在一个平台完成，还需要大量的机械手工操作。
3、集团下账号数量庞大，并且这些都是具有规则性且重复的机械工作，不仅流程繁琐、过程耗时，而且还具有一定的出错风险。
再回到我们的工作场景里，这些问题您是不是也有切身体会？
1、Berry Appleman Leiden全球移民业务的持续增长，致使BAL处理日常信息的人力资源变的非常紧张，尤其是在客户资质审核和信息录入提取方面。
2、银行在收到借款人贷款申请时，一般情况下，需要经过「访问贷款申请系统」，「输入借款人信息」 ，「审核有效情报」等多个步骤，操作人员需要反复访问系统，切换多个页面，才能完成整个申报流程。整个过程中，需要手动输入大量数据，面临着操作失误的风险。借助RPA，申请流程将大大提高工作效率，达到零出错率。
3、在电商业务、线上平台蓬勃发展的今天，零售企业入驻平台多样，模式繁多，其业务数据散落在各个平台上，形成企业的一座座信息孤岛。然而，依托传统的系统数据集成架构，难以满足多种类异构数据源的跨平台集成，造成企业虽积累了海量有价值的业务数据，却难以进行整合分析，发现数据预测的价值，以此规避风险。
好，先来看下数字员工是如何帮我们提升效率的：
1、美国州政府与地区机关人员部署RPA进行病患信息采集和隔离人员病征预警。信息采集RPA每天定时自动下载核酸测试结果，录入州政府数据库，帮助地方政府部门及时掌握最新数据。
2、数字化员工助理协作模式，业务人员通过移动端/PC 端特定渠道，与数字员工助理进行对话，提出需求。数字员工助理根据业务人员的需求，将有效信息返回软件机器人流程自动化平台，并使其开始在后台系统进行操作。数字员工助理将 RPA 机器人运行结果数据返回到手机端/PC端页面，向业务人员直接展示最终结果。
3、退换货时，RPA机器人会从系统中提取客户的退/换货请求，并将理由进行数据分析，然后把退/换货理由进行分类存储在不同的表格中。根据管理人员预先设定好的退货规则，RPA自动判断是否符合退/换货规则；符合规则，立刻执行退/换货流程；不符合规则，RPA进行数据记录然后转人工服务。RPA机器人将详细退/换货流程录入到系统中，然后在规定时间内通知工作人员完成整个退/换货流程。
具体是在哪些场景里应用的呢？
1、在业务系统，利用业财机器人，核对填单信息的准确性；在会计引擎中，利用数据异常检查机器人，检查系统之间数据的一致性；在共享平台，部署费用、资金、应付、应收等流程机器人，自动完成相关的工作；核算系统，部署数据异常检查机器人，检查系统之间的数据一致性；在报表/分析系统，一方面部署单体报表机器人，快速完成快报数据的填列；一方面，合并报表机器人，则完成数据比对与数据填列。
2、全面支持业务协同和渠道协同，通过数据集成、分析、驱动渠道执行等穿透部门墙，以轻量级、敏捷的方式实现渠道效能的最大化发挥、客户体验的显著提升和不同效率渠道的组合使用。
3、在信息数字对比中，查询并下载退库信息表和退库审批表，根据一定的数据比对规则对退库信息表和审批表进行数据的信息比对，记录结果并将结果文件发送给代理库的人员进行后续账务操作。
那么实施后的效果如何？
1、RPA使核算工作的正确率达到了100%，避免了人工核算可能会出现的错误，提升了工作质量。
2、上海证券实施RPA前，每天需十余名工作人员，合计执行约14个工时的重复繁琐校验任务。实施RPA后，可由RPA机器人替代95%左右，对于客户身份存疑的任务，再由机器人通知人工进行结果专项复核。
3、应付帐款机器人上线后基本取代了人工操作，而且在非工作时间进行处理，工时降至不足原先的5%，处理错误率降为接近于0，同时提高了应付账款核销人员和供应商的满意度。
应用于IT，=IT机器人，用来实现企业IT工作自动化。,机器人可以解决医疗行业，包括医疗保健、医学研究、医用器械制造等，面临系统较多并且相互不打通，数据时效性要求高等等挑战。
的另一个重要功能是自动化处理客户请求。在这种情况下，客户必须提交一些文件以供进一步批准，而没有实现自动化的话，整个过程可能需要一个月的时间，因为文件必须经过审查和签署，或者以其他方式由不同人员批准。,机器人越来越多地将 AI和机器学习整合到其自动化中，从而实现更高的可扩展性。在可扩展性方面，在这种情况下，人工智能和机器学习的表现优于人类员工。
有任何关于数字员工（RPA）的问题，欢迎私信咨询~