RPA厂商的目的是什么?

让更多的人用起来!

如何用最合适的成本,在客户群体中引入自身的产品优势,形成习惯,扩大稳定可持续性的市场范围!

什么是最合适的成本?

基于我们的经验,形成一套稳定可通用性的RPA开发方法论,在需求调研、流程设计、流程开发和流程维护上,都具备高效的解决方案。

我会看到我们厂商有在做这一方面的努力,但是非常粗浅,就像八十岁的老人摸石头过河,手持高级拐杖(AI大模型),能够不摔倒就很不错了。

RPA厂商会更依赖于分行业分场景的解决方案,因为用户的关注点也在这里,比较典型的是财务场景,银行电商等行业。

因为我们的RPA在某行业做的好,你看我们在电商行业表现很不错,所以我们的RPA产品适合做电商?

根据这样的原则,RPA厂商会上架很多有针对性的解决方案,比如京东、小红书、抖音数据抓取之类的。

市场反馈和竞争压力犹如血淋淋的鞭子,大家会更关注你表面有什么,根据你的衣品来决定你的能力,但又不能穿的五颜六色,所以聪明的会想着可以穿的精致一点。

那么我主打电商,你主打银行,如果你这也搞那也搞,结果搞的花里胡哨,名声可能就不好了,还把一些路堵死了。

RPA厂商的另一个解决方案是开发框架,但因为缺少适合于RPA开发的方法基础,依托常规的编程理念,会形成一些四不像的鸡肋,说有用又没用,说没用但还真有点用。

在经验匮乏,无法形成有效方法论的前提下,不能据此研发相应技术,解决基本技术问题成为常态,这在高负荷成本下无法形成破局。

以通用性思路解决RPA场景,很难吗?

在我接触的所有适用于RPA的业务场景中,不外乎只是解决以下两个问题:

1、数据怎么来?

2、数据怎么去?

本质就是解决由因及果的过程!

用户想达到什么目的?用户达到目的可提供的资源是什么?

我们在需求沟通环节,据此完全可以很容易引导用户理顺需求步骤和逻辑。

在我们掌握清晰的通用性设计思维方式后,我们会更容易与用户的业务思维方式碰撞出火花,极大提高沟通和理解效率。

解决RPA问题,本质就是解决数据结构问题!

流程开发的走向,其实就是数据结构的走向!

通用性的RPA开发方法论,本质就是如何创建数据结构,依据结构开发流程的方法。

而基于此方法形成的技术模型,就是RPA结构化开发模型!

 

 


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