最近總是聽到 RPA，初步了解一下
技術上沒有突破
首先是 RPA 主要領域是在抓取網頁的場景，但是在爬蟲領域 python 絕對是現在主流技術，配合 GPT ，Python 的抓取分析網頁難度已經很低了，所以我對著不是很感冒。
另外，RPA 的頁面非常像 mac 的自動操作，之前我就研究過自動操作，感覺是技術與創意不錯，但是很難在我的工作場景下有適用場景。
最后是有些 RPA 可以截圖后在 OCR ，這個可以，畢竟非網站的應用頁面上的一些數據抓取也是需求，例如之前的一個券商主要的交易軟件都是 win32 的，在應用上有很多實時交易數據，只有抓取到這些數據才可以進一步分析與監控，可惜的是交易軟件不提供 api 接口，所以只有通過截屏+OCR 方式處理，這個還是可以的。
還有一種需求是對 win32 應用直接進行操作，要么是模擬鼠標點擊，要么是模擬鍵盤，其他的我也不清楚，另外我們的程序比較老，必須運行在 32 位的操作系統上，但是在新產品 RPA 上兼容 windows2003的應用，可能性也不大，所以還需再找找。
適用于重復場景
最適合的還是重復的場景，尤其是結構化數據的搬遷，并且還是不能夠通過數據庫打通的方式。就像我們現在有個 wms，但是是第三方系統，還沒有移動端，我要做一個繼續移動端的倉庫掃描應用，其中一步就是講獲取的數據再傳遞給現有的 wms，這時候 RPA 就可以排上用場，畢竟只是已有數據的操作，用人太費錢，數據來源可以可靠的，同時無法通過正常的手段對第三方 wms 進行接口開發，通過 RPA 的機器人特性可以實現高效低成本作業。
另一方面，我們也有一個歷史 ERP，本來也存在這個數據操作的問題，但是歷史 ERP 支持二次開發，雖然很難，不過也算是在 RPA 來之前的一種解決辦法，相對于 ERP 自主開發來說，RPA 技術確實簡單了不少。
用戶主導開發
我發現 RPA 技術的目標用戶應該不是程序員，更可能是面向非計算機人員。這里就有個問題，如果用程序來解決業務問題，對于普通用戶，缺失的不僅僅是編程能力，更多的是作用程序能力代替手工作的規劃能力。
有時候我看到普通用戶的作業，總是禁不住想是否可以自動化，但是普通用戶總能將類似的事情做千差萬別，然后再要求程序滿足所有情況，真的開發，那么就是個災難。
還是需要先規劃一下流程，合并一下同類項，讓相似的事情有相同的處理方式，從人的角度看是在繞彎彎，能解決問題，但是麻煩的很，實際人是不會這么做的，但是通過機器，看起來繞路的做法也只是一瞬間，但是可以通過統一的流程解決很多相似的問題，這也是一種解決問題的思路?？上У檬牵斯ぷ龅脑蕉?，越不容易想明白。
智能程度不夠
RPA 本質是還是模仿人類的重復勞動，無法通過智能解決問題，當然這樣相對也安全，未來智能到達一定程度，相信也可以代替普通人做一些決策。
