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How do we scale with intelligent automation?

Humans4Help combine ses compétences pour présenter l'évolution et l'importance du marché du RPA.

  • EditeurHumans4Help
  • Version PDF - 21 pages - 2020 - Anglais

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Introduction ou extrait du livre blanc

"Il semble que le RPA atteindra une adoption quasi universelle au cours des prochaines années. Plus de la moitié des répondants (53%) ont déjà commencé leur parcours RPA selon une étude de Deloitte. Environ 75% des organisations devraient mettre en place une forme de RPA au cours des 2 prochaines années, cette étude montre l'engouement actuel pour le processus automatisation.

Cependant, cet enthousiasme pour le RPA est très hétérogène, selon les zones de l’activité des entreprises ainsi que départements au sein des entreprises. Le tableau suivant montre les répartitions actuelles du déploiement de robots au sein des entreprises. Nous remarquons que le RPA est
généralement assez développé dans la finance et les départements comptables et en particulier dans le monde bancaire.

Cette hétérogénéité dans le déploiement du RPA s'explique par des contraintes métiers qui font de certaines industries naturellement de meilleurs candidats à l'automatisation. En effet, pour qu'un processus soit un bon candidat à l'automatisation, il doit répondre à des critères objectifs d'éligibilité à l'automatisation tels qu'un volume élevé, des processus manuels et avoir des règles métier bien définies et stables dans le temps."

Version originale

"It looks like RPA will reach near-universal adoption in the next few years. More than half of the respondents (53%) have already started their RPA journey as per a Deloitte study. About 75% of the Organizations would have some form of RPA implemented in the next 2 years, this study shows the real current craze for process automation.

However, this enthusiasm for RPA is very heterogeneous, depending on the areas of activity of the companies as well as the departments within the companies themselves. The following table shows the current distribution of robot deployment within companies. We notice that RPA is generally quite developed in the finance and accounting departments and especially in the banking world.

This heterogeneity in the deployment of RPA can be explained by business constraints that make certain industries naturally better candidates for automation. Indeed, for a process to be a good candidate for automation, it must meet objective criteria of eligibility for automation such as high volume, manual processes and have well-defined business rules that are stable over time."

 

How do we scale with intelligent automation?