本篇文章给大家谈谈rpa与区块链，以及RPA概念对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
网上爆火的rpa技术到底是什么？
RPA是智能化软件rpa与区块链，可以理解为自动化机器人。只要预先设计好使用规则，RPA就可以模拟人工，进行复制、粘贴、点击、输入等行为，协助人类完成大量“规则较为固定、重复性较高、附加值较低”的事情。
举例而言，玩游戏挂机的小伙伴，为rpa与区块链了不被电脑踢掉，要隔几秒动一下或放技能。有人不想守在电脑前面点鼠标，就使用了点鼠标的外挂，这种外挂就是RPA的一种。
很多白领都领教过Ctrl+C、Ctrl+V之痛，如果重复粘贴的事务流程简单、规则清楚，RPA完全可以解决这些工作。
RPA已经出现二十多年，可市场规模却不大。
据TransparencyMarket Research研究预测，到2024年全球RPA的市场规模只有50亿美元。（当前的行业动不动就是万亿哦！）
虽然规模不大，可这份报告却显示，RPA在未来几年将有惊人的61.3%的年复合增长率，亚太地区的市场增速更将在2021年达到181％。
如此增速足以让RAP成为风口，而RPA在未来迅猛发展的原因，无非是以下两个：
第一，中国市场乃至全球市场的人口红利衰竭，让RPA有了用武之地。只有当人力成本逐年攀升，市场益发寒冷之时，企业才愿意选用高效的系统来提升效率、降低成本。
第二，当前RPA的火热，离不开相关AI技术的成熟和落地。
五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖
谁说大象不能跳舞rpa与区块链？
2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。
踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。
在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。
没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，rpa与区块链我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。
数据安全与隐私保护
银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。
在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾rpa与区块链？
雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”
平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”
一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。
小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。
虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。
数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？
在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。rpa与区块链他指出：
在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。
而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。
联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。
AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。
银行数据库
以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。
如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。
这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。
我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。
由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）
但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。
而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。
腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。
中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。
这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。
在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。
以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。
但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。
中台建设
“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。
银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。
在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。
中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。
建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。
尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。
因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。
为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。
如何构建金融机构需要的数据中台？
在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：
金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。
他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。
基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。
张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。
银行信贷智能风控
而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。
关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）
而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。
尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。
某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。
前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。
王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。
“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：
他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”
数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。
从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。
在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。
RPA与内部流程优化
还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。
RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。
如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。
达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。
AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。
以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。
建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。
农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。
中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。
纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：
例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。
深度：2020“全球物流与供应链发展趋势”十大看点
Startus Insights创新分析师对901个解决方案进行了详尽的分析，并提出了2020年及以后的十大物流与供应链行业趋势与创新。
来源/物料搬运商业评论
作者/Startus Insights
物流行业的趋势取决于在业务流程中实施技术驱动型创新所产生的重大变化。下一代物流管理解决方案正在朝着使全球供应链更加以客户为中心和可持续发展的方向发展。物流流程的自动化极大地提高了工作流程的生产率和效率。供应链的透明度和可追溯性的提高对于维持各个利益相关者之间的灵活动态关系至关重要。
下面的图说明了将对2020年及以后的公司产生影响的十大物流行业趋势。从建立自动仓库到跟踪快递和包裹，物联网（IoT）在该行业中扮演着重要角色。
支持人工智能（AI）的平台和解决方案不断学习一些繁琐的物流流程，以开始实现传统上手动任务的自动化。放宽关于无人机的法规及其用法，不仅可以促进最后一英里的交付，而且可以促进整个行业的机器人应用。
创新图：新兴的物流解决方案
物流行业正加速采用创新方式采用技术，以解决现有和新颖的挑战并提出新的用例。
随着客户期望的不断提高以及随着人们对产品种类和个性化服务的兴趣转移，物流和供应链部门面临越来越大的压力。物联网，先进的移动机器人以及支持人工智能和区块链的解决方案等新兴技术的飞速发展，导致公司在选择最合适的技术进行投资时面临两难选择。随着技术的不断发展，对于新兴公司要积极主动，尽早发现潜在的破坏性变化。
01
物联网
物联网是物理设备的连接，可通过互联网监视和传输数据，而无需人工干预。物流中的物联网可提高供应链各个环节的可见性，并提高库存管理效率。将IoT技术集成到物流和供应链行业中，可以提高效率，透明度，货物实时可见性，状态监控和车队管理。
Fleetroot – 车队管理
总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Fleetroot为公司提供了物联网平台，以控制和管理其车队。Fleetroot通过提供油耗和浪费报告为车队经理提供燃油管理解决方案。该平台有助于监视车辆的性能，并使用车辆中嵌入的传感器和设备向系统发送严重警报。然后将数据与 历史 数据一起进行分析，以预测和计划车队的维护。Fleetroot还为货物运输提供路线优化和交付解决方案。
Ambrosus – 实时供应链可见性
伯利兹创业公司Ambrosus为食品和药品供应链行业构建了一个基于区块链的端到端物联网网络。该网络提供了用于分析传感器，分布式分类帐和数据库之间传输的数据的工具，以优化供应链。该平台可对整个供应链中的货物进行准确跟踪，从而通过利用区块链技术确保产品的质量和真实性。
02
人工智能
结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如，基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外，基于AI的认知自动化技术带来了智能，可以自动执行管理任务并加速信息密集型操作。
Insite – 需求预测
总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案，用于价格预测，需求预测以及流程和流程的优化，主要满足消费品包装（CPG）和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块，以自动化过程决策和控制操作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果，经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。
Adiona – 工艺优化
澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。
此外，该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求，天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。
03
机器人技术
将机器人技术集成到物流中可以提高供应链流程的速度和准确性，并减少人为错误。与人工相比，机器人可以延长正常运行时间并提高生产率。但是，机器人并不承担人类的工作，而是与他们一起协同工作以提高效率。诸如协作机器人（“ co-bots”）和自主移动机器人（AMR）之类的物理机器人用于在仓库和存储设施中拣选和运输货物。此外，软件机器人执行重复的，机械化的任务，从而为工人节省了时间。
Canonical Robots – 协作机器人
协作机器人与人工合作，提供帮助并提高物流运营效率。这些机器人可以在短时间内拾取，放置和包装货物，同时消除了潜在的人为错误。西班牙初创公司Canonical Robots创建了各种协作机器人来促进供应链流程。这些协作机器人具有6个轴关节，可促进模仿人类手臂的多种灵活性和运动。此外，这些机器人还可以帮助工人进行拣选和放置，码垛和包装操作。
Actimai – 机器人过程自动化（RPA）
RPA提供了低级重复性任务的自动化功能，消除了人为错误，并降低了管理费用。例如，RPA软件执行的操作包括发票处理，自动将信息存储在审计跟踪中以及自动执行采购订单的输入。Philippino初创公司Actimai通过利用AI和大数据来设计，部署，管理和优化RPA解决方案。初创公司的Actimai平台优化了软件机器人流程，以提供见解和分析以改进流程。
04
最后一英里的交付
从仓库或配送中心到客户的供应链的最后一步通常效率低下，并且还占了货物运输总成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因为它直接关系到客户满意度。但是，最后一英里的交付面临各种问题，包括由于交通拥堵，客户细微差别，政府法规和交付密度而导致的延迟。
Manna – 无人机
无人机交付解决了最后一英里的交通拥堵问题。无人机具有到达偏远地区的能力，从而减少了交货时间和成本。爱尔兰初创公司Manna凭借其航空级交付无人机机队向餐厅连锁店提供无人机交付服务。Manna的无人机能够在80米的高度以80km/h的速度飞行。
Pakpobo – 智能储物柜
智能储物柜使客户可以灵活地接收包裹，并减少了由于客户不在而导致退货的最后一英里的挑战。意大利初创公司Pakpobox提供适用于室内和室外条件的智能储物柜。Pakpobox具有多种智能储物柜配置，可针对各种情况进行自定义。这些智能储物柜还通过保护它们免受恶劣天气条件的影响，提供包裹安全性。此外，Pakpobox还提供温度控制的智能储物柜，用于存储易腐货物。
05
仓库自动化
仓库自动化通过减少人工干预来提高效率，速度和生产率。诸如自动导引车（AGV），机器人拣选，自动存储和检索（ASRS）以及放置墙拣选之类的拣选技术可降低错误率并提高仓库生产率。仓库需要结合高效的自动化技术来控制其运营物流成本。
Addverb Technologies – 自动导引车
仓库中的AGV集成有助于搬运货物的自动化。AGV代替了人工，以应对大规模加工大批量货物的挑战。印度初创公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，这是一辆AGV，用于运输仓库中的各种货物。Addverb提供了带有不同导航系统的定制Dynamo AGV，包括激光，惯性，导线和磁条。而且，Dynamo在仓库中执行拣选操作时需要的人力最少，甚至没有人工干预。
Exotec – 自动存储和检索系统
ASRS协助管理自动化仓库中的产品和物料存储，并提高了占地面积利用率，并且不需要人工操作，从而降低了总体运营成本并提高了安全性。法国初创公司Exotec构建了自动机器人Skypod，以优化电子商务仓库。Skypod系统通过采用垂直存储方法来优化存储空间，将仓库中的高度增加多达10米。
06
区块链
区块链通过不可辩驳的分散账本系统提供安全性，并解决了紧迫的可追溯性和相关挑战。这为整个物流流程带来了交易透明性。此外，基于区块链技术的智能合约可通过减少检查点的处理时间来加快批准和审批速度。
Steamchain – 智能合约
总部位于美国的初创公司Steamchain提供了一个区块链平台，该平台使用其世界贸易物流（WTL）智能合约系统简化了付款流程。WTL智能合约通过提供所有交易的不变记录来实现B2B付款并防止欺诈。WTL智能合约除了消除货币转换成本外，还有助于最大程度地降低货币波动成本。
ShipChain – 货运跟踪
总部位于美国的初创公司ShipChain建立了一个物流平台，该平台利用区块链技术来支持端到端的运输流程。该平台允许所有利益相关者在其流通中的每个步骤中跟踪装运位置。该平台还使用加密的公共分类账更新有关预计交货时间的信息。交付完成后，将文件的影印本上传到平台中，从而提高了运输中货物的可见性和透明度。
07
大数据与数据分析
数据分析为提高仓库生产率，绩效管理和物流资源的最佳利用提供了可行的见解。从监视位置和天气以及车队时间表获得的数据有助于优化路线和交付计划。市场数据分析支持进一步优化供应商价格，库存水平以及生成风险管理报告。此外，高级分析还提供了有助于识别异常的见解，并提供了预测性维护解决方案。
Nautilus – 绩效管理
美国Nautilus Labs公司提供AI解决方案，以帮助海运公司减少油耗并提高运营效率。Nautilus的软件分析 历史 航行数据并预测最佳速度和油耗。基于云的平台还生成船只性能数据，此后可帮助优化燃料成本。
FACTIC – 规范分析
总部位于美国的初创公司FACTIC提供一个SaaS平台，可为食品和饮料行业提供预测分析解决方案。FACTIC利用数据挖掘和AI技术来分析内部和外部来源的数据以预测未来的销售。该平台可预测需求偏差并做出以数据为依据的决策，以实现自动化采购。该平台还提供了通过采用自动补货来优化库存的工具。
08
云计算
针对物流公司的基于云的SaaS解决方案允许按需付费模式，这些模式所需的资金投入很少。这样可以最大程度地降低维护IT基础架构的风险和成本。基于云的物流解决方案还解决了通信障碍，并允许公司以安全的方式进行协作和共享数据。此外，云集成允许从管理系统收集数据以分析整个物流流程。最后，与云集成的物流提供了通用的可访问性，并且不限于任何物理空间。
Linker – 云平台
波兰初创公司Linker在B2B云实现平台上工作，该平台为电子商务公司和第三方物流（3PL）参与者提供物流服务。该平台提供了在数字化运输的同时增强产品标签和交付服务的工具。链接器提供用于在仓库和交付设施中实现的工具。该平台解决方案还采用了现收现付模式。
Alpega – 云TMS
比利时初创公司 Alpega创建了基于云的SaaS Inet运输管理系统，以满足端到端的运输需求。该软件解决方案使制造商与广泛的物流供应商网络之间可以进行实时通信。
在Inet电子TMS自动化物流流程并整合运输需求成一个单一的系统。该软件解决方案还通过移动应用程序提供了对货运的跟踪。该云平台允许Alpega每季度向客户发布升级的软件，而每年更新周期之后的本地软件则没有这样便利。
09
自动驾驶 汽车
通过消除驾驶时的人为错误，自动驾驶 汽车 可提高车辆安全性并安全地运送货物。它们旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，无人驾驶 汽车 通过使用长途路线的装卸计划技术提高了燃油效率，减少了交通拥堵，并通过利用AI增强技术来优化了行驶路线。
Spring – 自动驾驶车队
德国初创公司Spring提供了SpringX1，这是一种自动驾驶的多用途车队，用于通过可预测的智能系统运输货物。Spring的自动驾驶 汽车 配备了可用于多种应用的模块化拖车。这些模块可根据其应用（例如移动储物柜，食品和货物交付）进行定制。
Mars Auto – 自动驾驶 汽车 软件
韩国初创公司Mars Auto开发了自动驾驶 汽车 软件，以提供无人驾驶运输。基于AI的软件提供了用于绘制环境图，控制和引导车辆到正确的货舱的工具。该软件可帮助货运公司以高效，可靠和安全的方式运送货物，而无需人工干预。
10
柔性物流
柔性物流使公司能够在需求波动期间更高效地处理供应链运作。根据市场需求，它有助于按需扩大或缩小供应链运作。弹性物流从而解决了供应链公司面临的挑战，包括船只利用率不足，仓储限制和库存过多。
Shorages – 按需仓储
总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Shorages是一个B2B按需仓储市场，为中小企业（SME）服务。Shorages可帮助公司从广泛的网络中查找短期仓储需求。一方面，该平台允许所有者出租仓库中未使用的空间以满足短期需求。另一方面，他们为客户提供按使用量付费和按需存储和配送服务。
GlassWing – 按需送货车
印度初创企业GlassWing提供了各种按需货运的商用车辆。该GlassWing平台形成的物流服务网络与运输连接货主。该初创公司还提供诸如实时跟踪，路线优化，货运安全定制报告，实时警报等解决方案，并通过利用支持AI的技术帮助降低货运成本。
这对物流公司意味着什么？
这项针对物流行业10个趋势的研究概述了创新领域，这是我们在分析中发现的内容的表面。物流即服务，云物流，数字标识符和增材制造都是必将以一种或多种方式对物流公司产生重大影响的领域。尽早发现可以在您的业务中实施的新机会和新兴技术，对于获得竞争优势并成为行业领导者来说，有很长的路要走。
来源/物料搬运商业评论
作者/Startus Insights
大火的“RPA”对数字化转型企业来说能发挥什么作用？
RPA是什么？
RPA的概念目前相对统一的是： RPA（Robotic Process Automation）， 机器人流程自动化，是一种软件技术，在不改变原有系统的前提下模拟人在计算器等数字设备上操作，减少人为重复、大量、繁琐的工作。从而为企业降本增效，提高工作效率。帮助企业处理可预设流程工作和解决系统边界的特征是RPA可以被广泛运用的核心点，但是RPA市场近年来增长迅速，不同RPA厂商产品的定位和模式还是有着很大的区别。
数字化转型与全面自动化
近两年，企业数字化转型的呼声越来越高，一方面来自移动互联网快速发展的时代背景，另一点也是疫情催生线上业务快速发展。关于数字化转型统一定义目前并未形成，不同企业有着不同的理解。Gartner认为：“是利用数字技术，改变和重构商业模式，提供新的收入。”埃森哲也认为：“创新业务和新的数字化业务，当其营收占比超过50%时就可以认为，转型是成功的。”关于我这里提到的定义，在业界已形成共识。所以认为数字化转型是技术和企业原本业务的融合，是技术支撑业务的观点是有局限性的。
企业选择数字化转型是由企业核心痛点来决定的。人效低：线上业务的快速发展，企业对于线上工具的使用日渐累积，不同部门的办公需求，不同岗位的办公需求让企业使用的工具软件让公司用户数据分割，跨部门协同难等问题造成的“人效低”。线下转线上，用户体验需求得不到满足：移动化联网发展至今，信息内容爆炸的时代用户消费习惯和需求发生改变。以用户为中心的企业运营模式产生，除了数字化产品，企业管理、办公协同在响应用户需求方面是十分重要，是带给用户新的体验的关键点。
每一个企业都有一个系统后台，如果我们发现一个全面自动化企业的后台，软件机器人能够完成大量的后台工作。机器人不仅能够阅读屏幕、文件和电子邮件，还能熟练使用企业应用。从一组统计数据中看到，三分之二的工作中有30%的工作是可以通过自动化去完成的。目前，头部企业往往会选择从整个公司的组织架构、业务流程以及数字工具几个方向出发来开展数字化转型，中小企业则更是从上手程度和效率出发会首先使用工具，从切入口来说，这都没有什么问题。
RPA如何助力企业数字化转型？
企业业务场景中工作量大且重复性高，一般选择是使用RPA，或者选择使用接口的方式。如果是业务成熟，数据量十分庞大的情况下选用接口效率更高，易于留作中台复用，数据也会逐渐被中台吸纳。而对于成长型的业务使用RPA处理碎片化、长尾工作更适合，因为RPA具有非侵入性、灵活性、轻量级特征在短周期内即可解决部分需求。
日常的工作场景中，我们都在使用电脑完成搜索抓取信息、更新整理表格、浏览网页等，不停地在各个系统、界面、表格之间转化。RPA能够实现4大自动化功能，桌面自动化、web自动化、表格自动化、系统自动化。RPA机器人能够用这4大基本功能赋能广泛的办公场景，例如：跨系统信息录入、财务对账、合同录入、电商客服千牛消息回复、邀好评等广泛场景均可使用RPA解决。RPA机器人帮助企业员工解放双手，留出更多的时间在思考性、创造性的工作中，实现企业降本增效和员工幸福感提升双赢，促进企业良性管理循环。0代码RPA编辑器可以实现无需编程即可快速学习上手，编写每一个人自己需要的机器人，个性化、学习成本低、针对场景痛点是编辑器的强大能力。
RPA+AI技术是指通过RPA技术与感知技术、智能决策技术结合， 使RPA机器人能够实现处理智能决策、智能判断的场景。例如：身份信息审核、文本OCR分析、客服场景辅助决策与自动推荐等场景。RPA+AI技术是传统自动化技术的一次突破，这让RPA所能发挥的能力进一步增大。
4.RPA的核心价值“技术平民化”
区别于传统，RPA提供了一种自下而上、更碎片化和长尾化的、更平民和便捷化的企业数字化转型新思路。当我们谈及企业数字化转型，我们会想到的关键字是“统一规划，分布实施”、“一把手工程”、“自上而下”、“数据中台”、“业务流程优化”“三分软件、七分实施”等，这的确是经典路径，但也是需要相当的决心、动能、资源和时间。
在我看来，RPA更像是一个工具而非应用系统、更像是脚手架而非泥瓦匠。大家都在说，RPA解决的是企业大量人工重复录入的问题，但如果一个企业大量人工重复录入已经成为明确和持久的痛点，这难道不应该是企业IT部门首先要考虑去通过EAI、API的方式去解决的吗？那样一定会更高效和更稳定。
那么什么样的场景才是RPA的最能发挥作用的点呢？
（1）当系统之间因为组织边界、技术边界等原因无法通过接口方式打通，RPA可以提供一种相对灵活便捷的方式进行数据搬运，如同烟囱上的脚手架；
（2）长尾化、碎片化的场景，通过接口的方式是很难穷举这些场景，同时也非常不经济；
（3）多变的、临时性的场景；
（4） 探索 性的场景，通过RPA方式可以让过去一些无法实现的业务 探索 成为可能；
需求、产品和商业路径应该是匹配的。在我看来，RPA的核心价值在于“技术平民化”，RPA产品应该成为企业乃至个人工具箱里必备的工具之一，它应该能够更加方便的被使用者获得、更容易的被掌握、更快速的被部署和使用。站在这样的角度来看，如果我们把RPA同质为业务系统或者中台的实施方法，其实未必是合适的。
RPA本身就应该是低成本、快速见效的、甚至是不改变原有的作业流程和作业习惯的前提下实现优化；如果我们用传统数字化转型的项目推进方式进行，把流程进行了梳理、把to-be做了规划，那为什么不下决心部署中间件或者接口呢？为什么不用更结构化的方式去解决问题呢？碎片化的场景就应该通过更平民化的产品技术来解决，平民化的产品技术就该用更面向最终用户的路径去实现商业化。
综上来看，RPA作为“技术平民化”的一个工具，可以给企业数字化转型提供了一种新的可能：它是自下而上的，它是松耦合的柔性的，它解决的更多的是碎片化长尾化的痛点，它是人人可用的。“头疼医头，脚疼医脚”未尝不是解决问题的方法之一。
RPA 技术的优缺点
在当今的数字世界中，公司正在探索科技趋势和创新技术，这些技术为传统业务流程的实施方式提供了根本性的转变。数字格局正在不断变化，不断发展的业务和流程以适应创新优势。机器人流程自动化（RPA）是一项新型自动化技术，可以提高企业的生产率和效率。这是一种不同的软件技术来改变业务流程运行，以便可以在整个核心业务范围内推动有效运营并节省成本。许多公司正在利用 RPA 技术来改变我们的生活和工作方式。
毫无疑问，RPA 已准备好应对一些挑战，例如工作流程当中充满了平凡和费时的任务，高昂的运营成本以及由于人为错误而导致的工作质量下降。另一方面，实施RPA 技术有其自身的缺点，例如实施的复杂性。
RPA 是什么？
机器人过程自动化（RPA）是一种用于工作流程的自动化技术，RPA 技术利用人工智能的原理来完成大量且重复的任务，通常这些任务需要大量时间才能完成。RPA 技术可以应用于各种各样的业务部门中的重复性任务，从而减少了执行这些活动所需的时间并在无形自重减轻员工的工作量。
RPA 技术的优点
提高工作满意度
RPA 技术被称为具有 "将机器人带出人类的能力" 的技术，它是指机器人将接管人们日常工作的平凡而又重复的部分，使员工有足够的时间专注于更加智能与价值的工作流程。对客户和企业有所作为的增值任务。
减少错误
公司可以依靠 RPA 技术来减少重复性任务的周转时间。减少的错误将消除更正和批准所需的时间，从而缩短周转时间并提高客户满意度。推荐阅读：RPA 的优点与缺点
RPA 技术的缺点
自动化带来的失业威胁
从某种意义上说，RPA 技术可以看作是一把双刃剑。平凡的任务可以自动化，从而减少了人工介入的需要。但是，这种优势可能导致任务围绕重复性任务而建立的员工失业的可能性增加。与任何自动化技术一样，RPA 具有消除工作的潜力，这对劳动力市场构成了重大威胁。
实施的复杂性
RPA 技术仍处于创新的早期阶段，因此，在生产环境中推广 RPA 技术可能会带来挑战，并可能导致不良结果。对于某些实施项目，RPA 在一开始似乎很有希望，但最终却未能实现预期的业务成果。所以在前期需要深入的调查与论证。
结论
毫无疑问，RPA 技术是对传统工作环境中常见问题的巧妙解决方案。此外，RPA 技术为企业提供的机会值得在黄金中占有一席之地。如果实施得当，企业将从中受益并享受投资回报。但是，公司还应该了解，人和 RPA 技术俩者单单不足以在未来几年推动业务发展。未来成功的公司将是那些知道如何有效地将两者结合的公司。
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