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考虑到可以切实提高企业的效率、应用无行业限制、投资回报率很可观等优势，投资界目前密切关注RPA（Robotic Process Automation）这个高增长行业的发展。这期我们从业务场景的维度进一步深入了解一些国外RPA的商业情况和实际案例。产品落地场景：虽然RPA的应用无行业限制，RPA可以应用在所有行业中，各行各业一旦存在重复化、低效率的工作都可以交给机器人去处理。但总体来讲，目前RPA在金融、银行、保险行业应用是比较多的，在其他行业的渗透率还不是很高。在这些行业中，RPA典型的落地场景有：财税票据审核、对账，供应链全流程单据报批，集团内外系统数据流转等。产品部署便捷度：RPA企业在考虑产品部署的时候，应该注重实际业务的需要，开发出方便企业进行RPA部署和管理的模块，使企业可以便捷、轻松、容易地引入RPA。例如，在机器人车间、流程编排器、控制台这三个核心模块之外，产品模块还可以包括控制面板和版本管理器，分别用于机器人运行监控、调度以及产品的版本控制，为企业用户提供更好的规模化落地体验，形成五位一体的调控机制。商业模式以售卖license为主；
具有丰富的垂直行业落地策略；
专注于支持IT需求，面向“对象”开发自动化流程和控制台集中管理脚本。
主要提供标准化RPA产品，几乎不提供定制化服务；
以订阅式收费为主，具有众多可重用组件；
多使用低代码/无代码开发流程，可提供轻量级RPA机器人；
另外对主流ERP和CRM系统的API支持可能不是很好。
对于企业在市场中的竞争来说，准确“定位”是很重要的一方面。但RPA企业可以通过收购的方式，将业务群体扩大，创造更多的客户和更大的营收。例如，本来公司定位的是大企业客群，落地时主要由IT部门人员集中使用，为企业各个部门提供“数字劳动力”。但如果收购了云化RPA便可以进军“人人可用的RPA”的市场，提供轻量级别机器人，为个人桌面自动化提供易于上手的RPA工具，扩展产品的使用场景。RPA厂商和行业内人员可以关注两个重要的发展趋势：云化RPA
RPA+AI
上面我们的案例已经提到了云化RPA，它的核心要点是 RPA 机器人流程的设计开发和测试运行都应基于云端，为了达到这个效果，设计开发和测试运行 RPA 流程所涉及和连接的所有相关信息系统，都必须同时部署在云端。云化RPA可以给企业带来的收益是复制成本低，可摊平初次部署成本；标准化程度更高，当企业需要安装大量机器人，但是每个机器人使用频率不高的情况下，这一模式可大幅优化企业使用成本；可以在任何地方被访问，用户使用更加方便；按照机器人真正执行流程时所花费的时长来计算费用，空闲状态的机器人则不计算在内，是一种类似生活用电“即插即用”，显著节约用户成本；公有云的大量技术资源可以直接利用。但云化RPA的部署也存在一定问题，特别是SaaS型RPA存在行业通病，但相信RPA厂商一定可以想办法解决这些无伤大雅的缺点，利用云化RPA发挥企业更大的优势。RPA本身就是将流程自动化，用机器人取代人力重复劳动。但它只能处理简单的标准化流程，是比较“傻瓜”的机器人。目前人工智能（AI）在全球范围内高速发展，可以集成海量非结构化的数据，形成知识沉淀，利用自然语言处理（NLP）、机器识别（MR）等技术，迭代和强化机器人自动化的能力，更好地提高RPA的效率。以上从较为宏观的方面了解了RPA的商业运作情况，下面从几个具体的场景出发，看看RPA在具体的保险业务场景中发挥的价值。📍场景还原：第一次损失通知（FNOL）是索赔过程的客户体验方面最关键的阶段，因为这是与投保人第一次接触。如果预先收集的信息越多，信息越准确，理赔就处理得越快。但由于索赔报告属于各种渠道和类型，有的甚至来源于FNOL服务的外包供应商。这使客户索赔数据和文件处理起来相对麻烦，也与下一个流程的系统和人员之间的有效联系变得更加复杂。💡RPA解决方案：在FNOL中，RPA的作用是加快它的速度并确保准确性。它可以从任何数字通信通道提取数据和文档，将数据与其他系统连接以进行分析，并将结果快速、精准地提供给理赔小组。📍场景还原：对于专业、批发、再保险和商业来说，FNOL应用程序和工具可能不是那么常见，所以索赔表格和文件往往通过门户网站、电子邮件甚至邮寄到达。手动处理这些文档会增加流程的时间，并且存在保险欺诈的可能性。💡RPA解决方案：RPA能够打开和阅读电子邮件，并从任何使用的渠道提取数据和文档。它可以扫描和解读文件上的信息，并将其发送给人工智能欺诈分析。所有这些都可以由RPA以指数级速度完成。📍场景还原：呼叫中心是运营管理的一个热点，它需要在持续的战斗中提供一流的客户体验，同时保持低成本。如果你有一个呼叫中心(内部的或外包的)，有一个很好的机会，它将负责与呼入的客户进行索赔沟通。即使这并不像FNOL那样正式，但这不会阻止你的客户通过电话或电子邮件等方式进行询问、要求更新、报告索赔。所有这些活动都意味着更长的通话时间和更多的通话量，增加了工作量，并创造了可能影响客户体验的低效率。这也可能需要你的代理商从那些需要一对一帮助的客户那里抽出时间，并在高峰时段给他们带来不必要的压力。💡RPA解决方案：一般来说，RPA是呼叫中心的一个很好的解决方案，一旦数字劳动力嵌入到端到端索赔处理过程中，它可以处理许多在线查询，并在后台工作，使索赔相关电话更容易、更快地处理。可以将这些信息与正在进行的索赔过程联系起来。📍场景还原：在理赔的法案审查方面，往往采用外部公司进行合作。例如美国，对于工人薪酬等一些业务领域，法案审核等流程通常由第三方承担。在调查和汽车保险供应链上，需要有不同的公司安排车辆损坏评估、恢复、维修或更换，并向保险公司支付费用，其中牵涉许多复杂的过程，需要多个系统一起发挥作用。如果没有有效的连接，这些外包元素可能会大大增加保险公司的理赔成本。💡RPA解决方案：在理赔没有完全完成的情况下，RPA可以帮助加快保险公司与外包服务和技术之间的流程，如法律、法案审查、欺诈检测、调查和汽车保险供应链，取代理赔员去连接各方的活动。在理赔中启用RPA的另一个好处是创建一个快速可访问的历史索赔数据池，可用于欺诈检测和风险分析。📍场景还原：从投保人夸大个人物品损坏的价值，或更改发票金额，到虚假盗窃，欺诈索赔的范围无所不包，保险行业的工作是发现和防止所有此类事件的发生。英国保险协会报告表明，在2019年，英国保险公司发现了10.7万起欺诈性索赔，总额高达12亿英镑。据美国联邦调查局(FBI)估计，美国每年因非医疗保险欺诈造成的损失超过400亿美元。在经济危机时期，欺诈索赔往往会增加，因为财政紧张的人们会寻找省钱和补充收入的方法。专业欺诈者也希望利用超负荷的理赔部门。💡RPA解决方案：市场上有很多欺诈检测技术，这些技术正在帮助解决这一问题，并降低索赔成本。然而，这些增加了更多的业务流程，并产生了更多的数据需要额外去分析。RPA充当了连接器的角色，通过将人工智能和机器学习技术集成到整个索赔过程中，高效进行保险反欺诈，同时进一步简化流程。📍场景还原：在实际的保险工作中，会出现工作量的负载变化。遇到比较忙的季度，要么从其他部门临时调用人力，要么通过加大现有工作人员劳动时长和强度来解决问题。💡RPA解决方案：建设共享的机器人库，机器人可以跨所有功能业务操作的劳动力，当工作量增大，人力资源不足，需要劳动力就将机器人派到所需部门。这些拥有不同功能的机器人，可以很好地帮助企业应对计划内和计划外的激增工作。📍场景还原：在保险业务中，与客户保持很好地沟通，积极响应客户的需求而不是用机器人去回应客户是非常重要的。一些保险公司认为自动索赔可能会导致失去与客户的私人联系，认为这可能会给客户带来不好的体验。💡RPA解决方案：然而，与手工处理的索赔相比，运用RPA的工作人员可以更方便地与客户进行更多的沟通。RPA可以定期向客户自动发送进度更新，客户就不太可能抱怨缺乏沟通。RPA为索赔过程带来准确性和凝聚力，降低了错误的风险，从而避免索赔过程为客户带来不满意的结果。同时，每个自动化过程都有可靠的审计跟踪。另外，如果出现投诉，这些投诉可以由人工智能支持的RPA响应，并迅速发送到正确的团队进行处理。📍场景还原：索赔过程通常涉及多方，从内部部门到经纪人和外部服务提供者。但归根结底，客户通常只与保险公司产生声誉关系，不会和保险公司的供应商产生任何关系，因此对于保险公司来说，确保索赔涉及的所有各方有效地共同工作是很重要的。但是，将这些点连接起来，使业务受益，是一项挑战，尤其是每条业务线、地区和品牌都涉及不同的各方。💡RPA解决方案：RPA可以扮演中间人的角色，像普通员工一样完成许多任务，每天24小时、7天、365天都在做。自动化过程的一个伟大副产品是有机会从头到尾检查索赔过程，这就为审计和改进索赔处理方式以及对某些流程进行全局标准化创造了机会。这些都有助于减少索赔处理成本和更快达成和解。📍场景还原：一旦索赔得到解决会发生什么？这是客户关系的关键时刻——他们会与保险公司续保单，还是接受取消，再货比三家寻求更好的价格？如何保证客户不流失，企业需要采取很多行动。💡RPA解决方案：RPA可以关闭已失效的政策，快速发布新的报价，以减少客户的决策时间。随着RPA的运用，这一阶段可以将客户体验提升到一个新水平。它不只是补充新的政策，还能在市场上搜索相同型号和价格的保险产品提供替代，可以从市场上找到等价的保单和价格匹配的保险，以鼓励留存客户。从以上RPA实践可以看出，RPA非常契合保险行业的业务，在RPA目前的行业渗透中，保险属于高渗透率的行业。RPA技术公司或厂商在创造自己的产品时，应该注重研发出方便企业部署的整套工具。企业需要着眼于企业级或人人可用两种模式，找准自身定位，两种模式可以互补发展，特别是结合云化RPA的趋势，对于大公司来说，人人可用的模式或许更具价值。另外在人工智能技术高速发展并切实落地的今天，RPA+AI必定也是未来行业的发展趋势。RPA在保险业务场景的落地，主要是增加了数据之间的共享、流动、集成，通过连接各个系统，形成自动化的处理模式，为企业降本增效。这一点早在1998年，泰伯斯考特（Tapscott）的《Blueprint to The Digital Economy》一书中，就已经提出了：在数字经济下，未来对于企业重要的是加强信息之间的流通，不光是垂直（部门内、系统内）的流通，还应该是水平（部门间、系统间）的流通。如今未来已来，相信RPA可以为保险领域的发展添砖加瓦。 
