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1、传统的 RPA 项目实施，通常由 RPA 咨询顾问与组织内部业务人员共同梳理业务流程，提炼出可被自动化的流程。这不仅要耗费大量的时间和人力，而且也无法覆盖组织中所有的业务场景。通过使用流程挖掘技术，我们能够以更低的成本和更高的效率发现业务中适合自动化的工作流程。基于流程挖掘技术的程序运行在业务人员计算机上，收集并分析业务人员对各种软件的操作行为，识别出哪些工作流程适用于 RPA，生成相应的自动化流程脚本，从而实现自动化的流程发现。在欧美，流程挖掘技术已经应用于电信、金融、保险等各种行业，可以自动识别出多个 RPA 适用场景，例如：电信业的客户信息更改、产品及功能更新提醒等;金融业的信用卡订单处
2、理、在内部系统填写支付信息等;保险业的验证和处理索赔、计算保费折扣、索取客户文件等。以某大型连锁消费集团为例，该集团将流程挖掘技术应用于员工培训。伴随连锁业务的快速扩张，每次面对大规模员工入职培训，通常需要耗时数周以上，并需大量专门的培训人员。在工作人员的计算机上通过流程发现机器人去观察、分析培训工作所需的操作流程，识别出了培训场景中约几十个可应用 RPA 的流程。将这些流程完成自动化后，快速提高了员工培训的效率。”智能对话涵盖语音识别、语义理解、语音合成等技术，实现人与计算机之间的自然语言交互。将智能对话技术和 RPA 结合起来，能够实现更高效的人机协同，主要体现在两方面：首先，在一些涉及到
3、人与人沟通的业务流程中，我们可以使用智能对话技术实现全业务流程的自动化。例如，在呼叫中心场景中，接线员需要一方面和客户进行语言上的沟通，另一方面在计算机面前进行相应的操作，满足客户的需求。在类似这样的场景中，我们可以使用智能对话技术让机器人和客户对话，理解客户的需求，并转化为可被 RPA 机器人执行的指令，最后由 RPA 机器人完成任务的执行，从而实现整个客户服务流程的自动化，大大释放客服人员的效率与能力。其次，在 RPA 流程执行的过程中，有些情况需要用户提供信息，RPA 机器人根据用户的输入再自动将流程执行下去。这种情况下，我们可以使用智能对话技术让计算机和用户进行交互，从而提升 RPA
4、机器人的用户体验。如果智能对话支持语音交互，用户甚至可以不用对鼠标或键盘进行任何操作，通过说话即可控制 RPA 流程。政府业务中存在大量非结构化的数据，其中以文档类型的数据居多。各种文档中包含了大量的信息，但这些信息因为没有被结构化，无法直接被计算机处理，导致很多涉及到文档的 RPA 流程无法落地。文档理解基于光学符号识别(OCR)、自然语言处理(NLP)等技术，实现对文档内容的识别、分类和理解，将非结构化的文档数据转化为可被计算机处理的结构化信息。文档理解和 RPA 结合的一个典型应用场景就是公文的自动录入各级组织在运行的过程中，不可避免地要收发各种公文，这些公文都需要录入系统。传统场景下，
5、需要人工将公文进行扫描转化为电子版，同时将公文中的相关信息录入到系统中。由于公文的种类繁多，不同种类的公文需要录入到系统中的信息都不一样，这极大地增加了人工的工作量。基于文档理解技术，我们可以对文档先进行识别，将图片转化为文本。然后，对文档进行分类，确定属于哪一类公文。最后，根据公文的种类，使用自然语言处理技术从中提取相应的信息，交由 RPA 机器人自动录入到系统中。为全面落实北京市 2020 年政务服务超越行动计划，推动北京市政务服务“一网通办”从“网上可办、网上深办”向“全程网办、全网通办”超越，2020 年北京市推进政务服务“一网通办”工作方案提出的重点任务之一是聚焦人力社保、医保、民政、卫健、残疾人等民生高频事项，真正实现“只进一扇门”、“一站式办理”、“只跑一次”。但是，在大力推进“一网通办”和“一窗制”工作中，目前在综合窗口和审批部门之间、区级服务大厅与街道、分厅之间，以纸质工单流转为主，“二次录入”是各区县和委办局以及综合窗口相关业务人员普遍反映负担重、效率低、协同难的问题。“二次录入”问题不仅仅是就同一事项需在两个系统中录入两次的现象，它同时还反映出当前政务服务一体化进程中所存在的问题是：
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