RPA研究熱點與研究趨勢分析

展金梅 陳君濤 陳希西

(1.瓊臺師范學院; 2.海南經貿職業技術學院 海南 海口 571127)

機器人流程自動化，英文全稱是Robotics Process Automation，簡稱RPA，2016年由Bataller等人發明。他們認為RPA 是一種能使業務流程向自動化轉換的軟件技術，其主要功能是將重復、繁雜的工作內容與業務按照預先制定的流程提交給機器人去執行[1]。RPA位于現有應用軟件的最高層，可以在無人參與的情況下，自動執行和完成重復性高、工作內容簡單且勞動量大的工作，較大程度上提高了工作效率、工作質量，降低了企業成本。因此，RPA 將逐步轉變企業員工對簡單工作處理的態度和觀念，使企業員工能將更多的時間投入客戶需求，提升工作價值。目前，隨著人工智能等新一代信息技術的快速發展，流程自動化的理論也被廣泛傳播和認可。在智能財務數字化轉型的驅動下，較多企業在尋求提高自身數字化和信息化水平的途徑和方式，以及改進工作流程、提高客戶滿意度的期望。為了使這一新型的軟件技術得到更有效的應用，從而促進智能財務數字化轉型的進程，有必要梳理RPA的研究熱點與發展趨勢。本文采用文獻分析知識圖譜可視化的方式，運用Citespace軟件的關鍵詞共現分析技術，生成關鍵詞共現圖譜，以宏觀的視角梳理RPA的研究現狀，探尋RPA 研究的熱點和發展趨勢，為人工智能時代國內RPA的研究提供借鑒。

1 研究設計

1.1 研究數據

本文以中國知網（CNKI）全文期刊數據庫為數據來源，以“RPA” “流程自動化”“機器人流程自動化”為主題檢索詞，通過高級檢索，共檢出相關文獻117 篇（檢索時間為2023年2月5日），通過手工檢查，剔除人物采訪、報紙、會議、無明確撰寫作者和與主題不吻合的文章24 篇，最后獲得93 篇有效研究文獻，作為研究樣本數據。其中，有效研究文獻中第一篇文章發表的時間是2018年，且核心期刊發表的文獻較少。

1.2 研究工具和方法

Citespace是一款由美國德雷賽爾大學陳超美教授研發的對數據進行可視化處理與分析的軟件，其最大的優點是能直觀和科學地對文獻作者、機構、關鍵詞進行聚類分析、熱點分析和趨勢分析，在較大的程度上能克服傳統文獻研究法過于主觀、定性歸納等不足之處。本研究采取文獻研究法對所收集的研究樣本數據進行關鍵詞共性可視化分析。通過關鍵詞共性分析法能夠直觀地展現RPA研究領域的信息概況，識別RPA研究的研究熱點、研究趨勢、研究前沿等，還能展現研究者之間的合作關系，為研究學者開展針對性的研究提供助力。

1.3 研究過程

將通過中國知網獲取的研究樣本數據以Refworks引文格式導出，運用Citespace 軟件轉化為Citespace 軟件能處理的數據格式。運行Citespace軟件進行數據處理，設置時間切片參數，選擇關鍵詞共現分析方法。在分析研究熱點時，采用中介中心性特征進行分析；研究趨勢時，采用關鍵突出詞分析并繪制相關知識共現圖譜，并結合研究樣本進行總結。

2 研究結果與分析

2.1 RPA研究熱點可視化

本文通過2018—2022 年的93 篇文獻的關鍵詞繪制RPA 研究熱點圖譜，獲得了關鍵詞頻次、中介中心性及出現年份的關鍵詞共享網絡，如圖1所示。由圖1可知，網絡節點有92個，連線74條，網絡密度為0.017 7，Largest CC為30（32%），這說明RPA研究的熱點群體有30個，占總數的32%。

圖1 RPA研究關鍵詞圖譜

本研究取中介中心性達0 的高頻關鍵詞11 個，按頻次、中介中心性和出現年份降低排序，獲得的關鍵詞分別是人工智能（10 次）、財務共享（9 次）、機器人（7次）、自動化（3 次）、智能財務（2 次）、企業（2 次）、財務（2 次）、數字化（2 次）、財務報銷（2 次）、內部審計（2次），具體情況見表1。

表1 關鍵詞高頻次和中介中心性統計表

由圖1、表1 可知，目前關于RPA 研究的熱點主要集中在人工智能、財務共享、機器人和自動化等研究內容，研究學者圍繞智能、企業、數字化轉型等方面內容也所有關注，企業內部審計、財務報銷業務也進入研究學者的視野。

以圖1 關鍵詞圖譜數據為基礎，采用聚類分析對RPA 的研究熱點進行分析，利用隱性語義索引（Latent Semantic Indexing）算法處理，繪制關鍵詞聚類圖譜，本文選取4 個聚類號，如圖2 所示。由圖2 可知，聚類名稱分別為人工智能、數字化、流程自動化機器人和審計。RPA研究的關鍵詞聚類圖中網絡節點95個，連線74 條，網絡密度為0.017 7，Modularity Q 值為0.813，表示聚類合理，Weighted Mean Silhouette 的值為0.705 1，大于0.5，這就說明聚類結構顯著。

圖2 關鍵詞聚類圖譜

2.2 RPA研究熱點可視化

本研究根據關鍵詞的熱點圖譜、關鍵詞高頻次和中介中心性統計表和關鍵詞聚類圖譜結合進行分析，選取頻次高和中介中心性高的節點作為分析對象。這類對象在眾多節點較為重要，具有一定的代表性。通過分析可得，2018—2022年關于RPA研究的熱點歸類如下。

2.2.1 RPA軟件應用

從圖2 關鍵詞圖譜中可以看出，與RPA 應用相關的關鍵詞占比較大，結合圖1、圖2和表1所示的高頻、中介中心性關鍵詞有智能財務、內部審計、財務報銷、會計核算等，這些是RPA 應用研究的重點和熱點，主要應用在國有企業、醫院、航空、保險等領域，主要目的是在企業運營過程中做到優化流程、成本控制、財務轉型、生產管理、效率提升和審計。例如：高思凡等人[2]、陳琳娣[3]從審計的角度對企業現行的手工流程進行分析，提出并分析RPA 在審計流程優化再造、訓練模型校正和RPA 機器人實時應用等方面的問題。財務共享模型下的財務轉型也是推動企業財務管理創新的重要研究內容，例如：程平等人[4]針對財務共享服務中心的應付賬款服務流程優化和轉型中存在的相關問題，指出EPR在彌補和完善流程體系和框架上存在的缺陷與不足，并結合RPA分析了其在流程管理上優化后的具體操作、價值體現和價值增益。

2.2.2 RPA研發設計

RPA是一種在人工智能概念基礎上創建的模擬手工操作的自動化軟件技術，能夠自動執行計算機腳本與實現用戶交互的工具。它具有明確的操作規則，高度嚴肅性的操作指令，能夠跨平臺以外掛的形式部署和運行在現有操作系統之上。因此，研發能滿足不同功能的機器人是技術人員必須面對的實踐問題，需要考慮RPA 產品的系統架構設計、代碼編寫技術、應用框架選擇和功能框架優化等。例如：戚蓓蓓[5]提出基于人工智能視角對財務機器人的流程進行優化研究；謝軍等人[6]探討了RPA在電子發票從非結構化數據轉化為結構化數據轉換中作用，利用OCR技術對PDF版的電子發票進行信息提取；田高良等人[7]利用RPA 技術在信息系統架構的基礎上實現了系統異構設計，對原有財務機器人的流程存在的局限性進行的糾正和優化研究；林灝昶等人[8]從系統架構設計的視角，針對因操作系統和應用程序不同而產生的應用接口調用受限的問題，提出了一種基于神經網絡對圖形界面控件進行識別的方法，來解決Linux操作系統中控件信息的接口受限的難題。

近年來，隨著新一代信息技術的快速發展，RPA的運用領域和應用形式也被拓展和延伸。研發出許多功能多樣、緊密貼合企業工作內容的流程化機器人。

3 RPA研究趨勢展望

趨勢分析是按時間切片來統計研究前沿關鍵詞的變換情況，可呈現出研究動向和研究內容階段性的變化。本文利用關鍵詞為趨勢分析對象，對RPA研究作趨勢分析。在Citespace 軟件中將Burstness 中a1/a0、ai/ai-1和γ的參數分別設為（2,2,0.2），運行Citespace 軟件可以獲得關鍵詞突現圖譜，如圖3所示。

圖3 RPA關鍵詞突現圖譜

通過圖3 可見，2018—2022 年間突現的關鍵詞只有財務和數字化兩個。2018—2020 年間，“財務”一詞作為研究熱點，研究學者主要關注企業財務管理、財務共享、財務流程自動化。例如：何紅等人[9]就RPA在保險業務領域中財務管理中的運用進行應用分析；連敏等人[10]就對公司財務共享中心業務流程提出優化設計的方案和優化路線。2022年1月，財政部發布了《會計信息化發展規劃（2021—2025）》文件，該文件肯定了智能財務、財務共享等理念，并明確提出數據標準化和財務報表數字化的要求，要進一步推廣財務機器人自動化工具[11]。隨著財務數字化轉型呼聲的高漲，數字化一詞在“十三五”期間成為了炙手可熱的名詞，出現了如數字化工業、數字化經濟等名詞，因而也就成為了研究學者新的研究方向。

4 結語

作為建立在人工智能技術基礎上新興技術，RPA技術，能夠成為高度重復化、高強度化工作的勞動力替代者。市場研究機構Gartner（高德納公司）公布的數據顯示，全球范圍內已超過10%的企業、機構引入RPA軟件來提升企業的運營管理工作，并預計將有超過40%的組織機構會引入該技術。隨著人工智能快速發展，RPA與AI技術的結合也帶來了RPA技術深層的變化，RPA技術也在不斷發展和變革中，未來勢必會出現更加智能化的機器人流程化自動化工具，這一趨勢符合信息技術發展的規律。在未來，加快RPA技術的應用領域和應用場景的開發，著實提升員工工作效率、工作質量和提升客戶服務的效率，推進RPA應用的普適化，是筆者繼續努力研究和關注的重點。