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目前，各大金融財會領域的企業或行業部門都紛紛上線RPA機器人，以達到降本增效的成果。RPA作為數字化的智能抓手，其最大的優勢在于7×24無間斷工作，代替人工完成重復、枯燥、標準化的工作。而充分發揮RPA的優勢，從RPA部署到RPA運行各環節的穩定性以及應對突發事件的抗風險能力則成為關鍵。
如何增強RPA的穩定性，在出現異常的狀況之下仍可繼續運行，不出現崩潰和退出等現象，且不影響后續項目的執行便顯得尤為重要。
我們將從RPA異常的三大場景以及如何從RPA的設計方法、管理手段、變更維護三個方面來談談如何構建穩定性高、彈性強的RPA機器人。
RPA脆弱性來源的三大異常：
01、環境異常
在RPA開發工程中，程序開發、單元測試與系統集成測試通常是在測試環境進行，但在進行用戶驗收測試或RPA投產上線后可能會遇到非應用或業務異常的情況。這是由于生產環境和開發測試環境之間可能存在差異性所導致的，而這些差異又非常細小，比如操作系統或瀏覽器的版本不同、系統的某些相關設置不一致、某時段補丁插件自動推送安裝導致的彈窗等，這些差異極易被忽略，但又對RPA的正常運行起到決定性作用。
02、應用異常
RPA在上線投產前已經過多次測試，包括單元測試、系統集成測試與用戶驗收測試等多項測試。但RPA在日常運行中可能會出現某應用程序中斷或因網絡等原因卡頓、網站的某個頁面打不開或應用出現異常報錯等特殊情況，若設計RPA時未考慮此類情況的發生，此時RPA要么報錯，無法繼續執行或者重復錯誤的運行，導致后續任務執行失敗。在開發RPA之初，開發人員很難預測此類異常情況。
此外，上線投產的RPA流程也可能會因為操作系統、瀏覽器、應用的自動升級，界面模塊升級前后不一致而出現運行異常的情況。
03、業務異常
RPA在執行過程中可能會存在一些數據異常或超出業務規則的情況。盡管測試階段測試人員已經盡可能模擬了各種業務情況，但測試樣本數據和真實業務數據之間的差異性仍舊是不能避免的。在未引入RPA之前，此類異常情況的解決通常需要業務人員采用特別的手段進行處理。因此，RPA在執行過程中遇到此類問題時采用人機交互(將錯誤的數據交給員工處理，機器人只處理正常的數據)的方式來解決。
最后，三類異常如果在RPA投產上線后很長時間才爆發，還可能會引發業務運行黑盒化的問題。即RPA導入應用以后，某些業務的流程就被封裝到了RPA里。企業為了解決上述問題，卻發現很多原始細節上的處理方法除了最初部署的業務人員，就只有RPA機器人知道，當前業務人員無法處理，而原本業務人員可能會因生疏而無法確知細節，或工作調度早已不在崗，以及交接說明不夠細致等，難以解決黑盒化問題，嚴重影響著后續進程。
可見，設計完整能夠常久穩定運行的RPA流程不僅僅對軟件產品本身有著極高的技術性要求，對于部署經驗、預案能力、風險防控意識一樣有著更高的標準，牽涉到諸多的變量。任何一環出現問題，作為執行標準流程作業的RPA都可能出現罷工。針對上述狀況該如何做到從源頭上規避呢？
我們給出從設計方法、管理手段、變更維護三方面的建議，關于三方面詳細的內容我們將在下篇中介紹，請密切關注藝賽旗。