RPA设计实践:如何做好AI类型的产品?

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RPA是指RPA机器人流程自动化,就是将有规律的重复流程制作成机器人,让他们去做。那么,要怎么才能去做好这类产品呢?

第一天接到任务要做一个平台,第二天下午,Leader就要具体首页、大盘页面及思路讨论具体方案是否可行,该怎么办呢?

看门派,学招式——竞品分析

Q:RPA是什么?

RPA机器人流程自动化,就是将有规律的重复流程制作成机器人,让他们去做。

Q:RPA有哪些比较成熟的竟品呢?

(1)UiPath,从录制机器人流程到发布任务给机器人,机器人完成任务等成熟的自动化流程全流程体验(需要自己配置好流程和订单)。整体设计分为制作机器人的Studio,部署和管理的Orchestrator,具体执行的Robot。

作为体验设计师如何做好AI类型的产品(RPA设计实践)

UiPath

整个产品架构上的延展性非常强,可以根据不同的业务场景制作出不同的机器人。

交互及界面,Studio的设计趋向于可视化编辑器和思维导图的合体。Orchestrator的设计更加偏向传统的Dashboard,整体设计更加偏向简介、实用为主。

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Studio & Orchestrator

(2)阿里-码栈,开发型的流程平台,最大的优势是可以找到已经提供好的自动化流程直接使用,也可以通过提供的编辑器制作自动化流程。码栈的特点应用市场将一个个热门的应用作为一个个的收费项目点,可以购买应用(部分应用免费,大多数应用收费)。

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阿里-码栈

交互及界面,码栈更趋于工具类的软件,直接使用定制好的模版,更改一下属性的值,就能让机器人干活了。

(3)Automation Anywhere,将每个机器人作为独立的单元,业务针对性比较强,可以实现云部署自动化执行流程。对整个企业自动化流程都有健全的监控体系交互及界面。Automation Anywhere 介于普通B端软件,有移动端的加入,让自动化流程更可控,随时随地。

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Automation Anywhere

当然现在又新增了艺赛旗、用友等,但是大同小异,企业使用RPA的目的就是为了降低流程成本、提高工作效率、控制合规的流程。

Q:我们需要设计哪些?

  1. 产品帮助哪些人群解决哪些问题,我们产品第一步就是帮助企业解决过于繁复的重复性流程的工作。
  2. 产品的差异化,根据具体业务环境可以提取具体工具组件,组件和组件组成了某一类型的机器人自动化解决方案。
  3. 产品针对这些人群展示关注信息,将买方最关注的信息罗列出来,逐条筛选,模拟线框图,与决策者共同梳理要点后整改。

外功,要独特——产品IP形象化

纵观上述几个产品在宣传时,都出现一个问题:就是用一些晦涩难懂的“高科技”的技术类专业术语来宣传自己的产品,却与实际决策者脱节。Automation Anywhere提供一个动画CG来表现复杂的高科技体系。

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Automation Anywhere动画CG

UiPath更是直白提供了一个实操录屏,表现产品实际使用时的流畅及方便(目前做了一个简短的小动画)。

我们在宣传上则运用了拟人的手法,将卖点融入到情感化的机器人上,面向不同人群提供其想要的信息。亮点是在用户案例这块将客户痛点和最终效果相结合,只有实际案例才最具有说服力。塑造出很容易能联想到的机器人形象,从亲和力入手,“我是小K,专门负责开票的机器人,可以查看我的工作业绩及运行状态哦。”

以下是系统的部分设计,从形象化的入口着手,利用数据来监控各类型机器人运行。设计初衷是通过最直观的“机器人卡片”模式对使用的流程机器人进行业务和实际数据的监控。

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小K开票机器人

这里讲到一个业务场景和实际的原始数据,这里面关系着两种用户群体:一种是比较关注业务数据结果,另一种是类似“操作员”的角色更注重于对机器人的管控。我们从一开始是分开设计了两块,类似传统系统分为业务模块专门管理业务数据、管理模块专门监控机器人状态。

这里面考虑很多:

  1. 一个机器人流程制作出来现实是不可能出现理想化的100%成功的情况,所以“决定型用户”会关注软件的成功率,实际会出现很多情况比如规则变化(账号密码多次异地登录被锁定)等等,失败率就会上升,RPA的劳动成果其实就是任务的完成量、成功率和完成时间;
  2. 实际RPA制作上线是需要一段时间优化平缓期,新的机器人被制作出来需要通过不断测试优化达到最佳状态。通过知道流程哪一步出错指数多,定点去优化流程;
  3. 为定制品牌流程IP做准备,机器人往后发展是人的工作助手,情感化的设计会让用户更容易接受系统,而不是被迫去生硬的学习。

IP形象设计在宣传方面是显而易见的,在展厅布置上能让浏览者在1-2分钟内,产生好奇,接着被机器人的数据吸引。

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小K开票机器人

设计从来不只是单单的形象设计、形象延展那么简单。设计IP形象要与现实场景结合,虚拟与现实结合才更有生命感,让人感受到确实有个机器人伙伴在工作。(如上图所示,形象、系统、实际打印发票场景)。

内功,要扎实——流程发布

作为体验设计师如何做好AI类型的产品(RPA设计实践)

类型选择难找

发布任务和设置这里也遇到很多雷区,比如最麻烦的定义任务名称、选择负责的多层级子流程等等,在第一期时只是罗列了必要元素,就算是开发者使用都很艰难。

这方面很多点没有考虑到,如任务类型的增多,当时只有两个层级,后期开放机器人制作后,多层级很难去找对应使用哪个机器人的流程,有点陷入了树形流程菜单的误区,只能通过搜索来查找流程。

任务业务配置文件是交互体验的困难点,这里需要上传一个或是多个模板。细分开单独来看每个输入选择似乎都“很容易”操作,但是整合起来给一个用户使用时,就会发现挺难发起任务。

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步骤方式

第二期优化定义为不是单单某个机器人去执行单个专属流程,而是机器人去执行的某些事情,比如共享机器人将负责:

  1. POS(分公司)系统销售付款明细导数据;
  2. SAP其他货币资金导入;
  3. 收据待打印公文号

以及其他几百项专属流程,流程的添加规则复杂相对放宽很多。

在发起任务时对任务准确的查找,单一的树形模式肯定是极大复杂化了类别的选择,而模糊搜索也是针对7~9常用流程配置,这时出于对整个流程业务的优化设计出了这样的任务发起选择类别项:

综合普适性,兼顾特殊类型——多权限型用户(一个用户类似超级管理员的权限),将复杂类型业务化,左侧一级大类定义好机器人执行的类型,如:财务、共享、运维、招聘等等。一级大类里也包含子类项,如:财务包含开票-易购版、开票-普适版、报税等等。

这样设计是专门为了解决类别较为复杂且较多的情况,现在再去看确实存在另外的问题,那就是会遇到熟练型用户不需要每次都进行这样的选择操作,而是直接关键字模糊搜索选取常用类型列表。

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关键字智能匹配

综合上述发布任务模块优化,有两点:

  1. 技术上实现了智能匹配使用记录类别及自动匹配空闲机器;
  2. 简化配置项,保留必要,将任务一步完成。

纵观这几期迭代,我们从元素罗列堆砌到设计优化,最后到技术实现优化和设计优化的双重迭代。

这里笔者就举一个比较典型的B端普遍案例,B端大部分业务处理都是这些表单填写与优化,可以从上述案例里提取到关键点:

  1. 优先流程优化;
  2. 再技术优化;
  3. 设计优化可以补全前两者的不足,也可以在前两者基础上更上一层楼。

心法,要准确——产品、交互及架构设计

产品在第二期中整个业务体系都在重构,原先一期的设计架构不能满足业务场景的需要,这时就需要对整个产品进行信息架构,而且这些不足点也反应在体验上。

迷茫于用户群体和功能及关注信息点,没有做好梳理关系。产品第一期我们的用户很有限,单人部门内部使用并完成任务,极少数的外部成员使用,所以在用户角色上是通过竞品分析和目前使用结果的综合考虑。

当时做了一份业务思路原型规划,对角色做了重新的归类划分:

作为体验设计师如何做好AI类型的产品(RPA设计实践)

角色归类

很明确的定义出大范围角色关系后,能对更加细致的1.2.3.4.…方面进行更精准化的定位,定义出每个角色关注的具体内容。

对信息区块做了重新归类,将“最终利益点”与产品结合去考虑:

作为体验设计师如何做好AI类型的产品(RPA设计实践)

信息区块

当团队对所做事情不明确时,可以先停下脚步,做一份类似这样的报告,对信息做一下架构,明确团队下一步要怎么走。

作为体验设计师如何做好AI类型的产品(RPA设计实践)

各角色信息

团队一般情况都不可能有很完美的组合,有专职的人去做专职的事,大多新产品在研发过程或多或少都会遇到迷茫期,这时候就需要我们抛开固有的身份(比如设计或是开发),全栈去看问题,并能换位思考主动去给出解决方案,而不是推脱责任。可以快速高效完成任务,那边多余的时间就是你的提高时间,何况在这整个过程中你就是产品、开发,深入一点也会更加进步。

与时俱进,不断学习——展望AI发展,提升产品价值

(1)技术层次

随着深度学习技术越来越成熟,我们现有的规律化流程将会被学习,然后自动生成机器人流程。这些生成的代码会转入到IDE机器人制作编辑器里,作为一个个的“云库”,开发者对这个库的资源进行调用,缩短开发时间,这是人工智能辅助开发的案例。

(2)责任风险

随着RPA的越来越普及,这时我们就需要更加关注安全责任问题,比如重要账号角色分配,是单独给机器人配置一个账号密码,还是由管理者配置账号,这样出了安全问题可以直接找当事人,而不是机器。

(3)盈利模式

  1. 平台免费,培训机器人学习流程的“课程”收费;
  2. 机器人也可以通过培训人赚取“培训费”,等等一系列的能增加RPA附加价值。

随着5G的发展,RPA也可以跨领域去做一些以前只是想想的事,比如根据生长环境数据,自动化对百万亩田地播种、施肥、浇灌的智能化农业。随着政府监控普及和智能运算人脸识别,智能寻找罪犯,并给出逃狱路线预设埋伏点。

以上需要我们对多领域知识有所了解,这样在设计的时候才不会懵住,也不能一味强调职能范围,起不到体验设计者该有的作用。

以上就是本人分享的设计经验,谢谢观看,希望大家能有所获。

END

 

作者:张平,苏宁科技集团员工平台研发中心视觉设计师,公众号:苏宁设计

本文由@张平 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自@Unsplash, 基于CC0协议

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