设计技巧：
1、正确设定及管理期望
想要凭借 RPA 快速制胜是有可能的，但想要推动 RPA 规模化运作却另有玄机。许多 RPA运行不畅的根源就在于不恰当的期望管理。
RPA供应商和咨询机构为了业务推展夸下了海口，但首席信息官们还是应当对此保持谨慎的乐观心态，“如果你在自己心中有杆秤的话，RPA带给你的结果才会更让你感到开心。”
2、思考对业务带来的影响
RPA通常被视为一种提高投入回报或降低成本的有效机制，但很多人却认为，首席信息官们应该更多地将RPA应用在提升客户体验方面。例如，航空公司会雇佣数千名员工专门负责客户服务，然而，高峰时期顾客仍然需要排队等候。
这时，如果能有一个智能对话机器人，就能够减少顾客的等候时间。“采用虚拟客服的好处在于，全天无休、不请病假、态度良好，顾客体验会大大提高。”
3、尽早引入 IT 人员
首席运营官们最开始购入 RPA 时，总会在执行的过程中碰壁，这也会促使他们向IT同事寻求帮助。如今，越来越多不具备专业技术的“居民开发者”（citizen developers）通过云软件来搭建其所在部门的 RPA 程序。通常，首席信息官更倾向于介入并组织他们的行为。
4、糟糕的设计及管理会带来灾难
企业在应用 RPA 技术时遇到问题，基本上都是源于糟糕的设计与管理。许多公司为了追求速度，迅速实施部署，从而忽略了不同智能机器人之间的交互，这将对业务的自动化造成毁灭性打击。
“在应用RPA之前，你首先应该对运营模式的设计有清晰的想法。你需要计划好怎样让不同的机器人交互合作。”许多首席信息官会忽略新运营模式的变动会给现有业务流程造成的影响，他们需要提前做好计划，避免业务中断。
5、不要掉进数据陷阱
一家银行部署了上千个智能机器人，用于自动化录入数据或管控软件生成的海量数据。这将导致首席信息官们陷入一种尴尬的境地，他们将 PRA 与数据应用等同起来了。
许多公司通常都会对机器人生成的数据进行机器学习，再在前台用一个智能对话机器人帮助用户更便捷地查询数据。结果，RPA项目完全被限制成了一个纯粹的机器学习项目。等到首席信息官们反应过来时，又要花费大量精力去调整。
6、明确项目管理的重要性
另一个使用RPA的难题在于，没有对可能出现的问题做出应对规划。简柏特的一名员工在调整了公司密码设置策略后，没有及时在智能机器人上进行程序调整，导致数据丢失。
首席信息官们必须要时常检查 RPA 系统中是否存在潜在的漏洞，或者至少安装一个监测警报系统，以备及时对突发状况进行追踪。“你不能任由RPA系统自己运转而不管不顾，而是要对它进行指挥和控制。”
7、注意控制合规性
一个智能机器人就已经会产生诸多相关的管理难题，更别说几千个了。曾经有一位 RPA 客户开了好几次会来决定他们的机器人究竟该是男性还是女性身份。别看这只是一个小小的性别问题，却牵扯着人力资源管理、商业伦理、业务合规等诸多方面。
8、建立一个 RPA 专家团队
要想成功地应用RPA，必不可少的是建立一个专家团队，成员都是能高效完成任务的员工。不是所有的公司都会把这一点纳入考量。
RPA专家团队要负责研究商业案例、计算潜在最优成本以及投资回报率，同时还要负责跟踪这些目标的完成进度。“这个团队必须要小而精，要与真正落实的自动化流程数目成正比。我非常希望不同行业所有的 IT 领袖都能寻求机会，看看 RPA 究竟能否为自己所在的行业带来价值。”
9、别忘了 RPA 对人的影响
许多企业被新技术所吸引，急切地想要引入，但却忽略了人力资源的管理。而这将会对许多员工造成巨大影响，因为他们会惊慌地发现自己每天的工作被机器所取代，“企业始终不能忘记以人为本。”
10、将 RPA 融入整个研发生命周期
首席信息官必须要考虑 RPA 在整个研发生命周期中的自动化，否则智能机器人并不能发挥其效果。“这听起来简单，但实际上很少有人会真的做到。”
最后，应用 RPA 技术并没有什么特别的法门，但需要指出的是，企业想要实现智能自动化，必须要有一个长期的规划。“自动化的前提是要明确几个问题——如果 xx 情况发生，接下来应该 xx，结果是 xx，继而加快业务流程，同时提升质量与自动化的规模。
