[论文解读] Robotic Process Automation -- A Systematic Literature Review and Assessment Framework

Judith Wewerka, Manfred Reichert|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2020

Robotic Process Automation Applications参考文献 66被引用 17

一句话总结

本文通过对63篇RPA相关文献的系统性文献回顾，全面梳理了机器人流程自动化（RPA）的定义、与相关技术的差异、适用业务流程、实际影响、实施方法以及与人工智能（AI）的整合。研究提出ANCOPUR框架，用于系统评估和比较RPA研究，帮助学者与从业者评估该快速发展的领域中新兴研究的创新性与贡献。

ABSTRACT

Robotic Process Automation (RPA) is the automation of rule-based routine processes to increase efficiency and to reduce costs. Due to the utmost importance of process automation in industry, RPA attracts increasing attention in the scientific field as well. This paper presents the state-of-the-art in the RPA field by means of a Systematic Literature Review (SLR). In this SLR, 63 publications are identified, categorised, and analysed along well-defined research questions. From the SLR findings, moreover, a framework for systematically analysing, assessing, and comparing existing as well as upcoming RPA works is derived. The discovered thematic clusters advise further investigations in order to develop an even more detailed structural research approach for RPA.

研究动机与目标

• 通过系统性文献回顾（SLR）对63篇文献进行分析，绘制出机器人流程自动化（RPA）研究的最新进展。
• 识别并澄清RPA与相关技术（如BPM和认知自动化）之间的关键区别。
• 提出一个结构化、可复用的框架——ANCOPUR，用于系统评估、比较和分类未来RPA研究文献。
• 分析RPA对业务流程及员工的影响，重点关注效率提升、成本降低以及对人力的影响。
• 探讨人工智能（AI）与RPA的整合方式，并识别当前RPA实施方法论中的研究空白。

提出的方法

• 遵循Kitchenham的指南开展系统性文献回顾（SLR），以确保方法论严谨性与可重复性。
• 提出五个研究问题（RQs）以结构化文献回顾：RPA的定义与区分、适用RPA的流程与工具、RPA的影响、实施方法以及AI整合。
• 通过学术数据库搜索，使用优化后的检索字符串，涵盖诸如“robotic process automation”、“intelligent process automation”和“AI in business process”等术语。
• 应用纳入与排除标准，根据相关性、文献类型和发表时间（截至2020年6月）筛选文献。
• 从案例研究中提取业务领域、流程、所用工具（如UiPath、Blue Prism）以及方法论信息。
• 开发ANCOPUR框架——基于新颖性、贡献类型及与现有研究的契合度等标准——以实现对未来RPA研究文献的系统性评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 RPA是什么，它与BPM和认知自动化等相关技术有何不同？
• RQ2 哪些业务流程适合RPA，主要使用哪些工具进行自动化？
• RQ3 RPA对业务流程及员工和组织工作生活产生了哪些实际影响？
• RQ4 是否存在可提升RPA项目实施效果的既定方法？若有，这些方法应用于RPA生命周期的哪些阶段？
• RQ5 人工智能（AI）与RPA的结合程度如何？当前有哪些典型应用场景？

主要发现

• RPA主要应用于BPO和共享服务等业务领域，常见于重复性、规则驱动的流程，如付款单据生成。
• 在案例研究中，Blue Prism和UiPath是主导的RPA工具，但Automation Anywhere和Pegasystems等其他工具也在行业中逐步兴起。
• 在22种RPA实施方法中，有16种发表于2019至2020年之间，且大多数集中于RPA生命周期的分析阶段。
• RPA被广泛报道可提升流程速度、可用性、合规性与质量，同时降低运营成本，并使员工从非增值任务中解放出来。
• AI与RPA的整合尚处于初期阶段，仅识别出四个具体应用场景——主要集中在电子邮件分类，尽管关注度持续上升。
• 关于RPA的定量研究仍然稀缺，该领域尚处于早期发展阶段，2018至2020年间呈现出明显的趋势：AI-RPA整合与方法论研究的快速发展。