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尽管RPA在系统对接中具有显著优势，但在实际应用中仍存在以下核心短板，需结合场景针对性规避或优化：
一、技术局限性：依赖界面稳定性的“脆弱性”
UI自动化失效风险
问题：
当目标系统界面变更（如按钮ID调整、网页DOM结构更新）时，基于UI元素定位的RPA流程可能崩溃，需人工重新配置选择器（Selector）。
例如：某企业SAP系统升级后，原“保存”按钮的XPath路径变化，导致RPA订单录入流程中断。
应对：
采用相对定位策略（如基于属性名而非绝对坐标）和动态元素匹配（正则表达式匹配部分ID）；
建立系统升级预警机制，与IT部门协同提前测试RPA兼容性。
非结构化数据处理能力不足
问题：
纯RPA难以直接处理扫描件、手写体、复杂PDF等非结构化数据（如纸质发票识别需依赖额外OCR工具）。
应对：
集成AI扩展模块（如艺赛旗RPA），构建IPA（智能流程自动化）解决方案。
二、维护复杂度高：隐性成本易被低估
持续运维投入
问题：
系统频繁更新或业务流程调整时，RPA脚本需持续维护，长期成本可能超过初期节省（例如某银行因核心系统每季度迭代，RPA维护成本占项目总投入的35%）。
应对：
设计模块化流程（如将登录、数据抓取、导出拆分为独立组件），降低单点修改影响范围；
预留年度维护预算（通常为初期投入的15%-20%）。
跨系统协同调试困难
问题：
涉及多系统交互时（如ERP→CRM→邮件系统），异常排查需追踪多个环节日志，故障定位耗时。
应对：
使用集中式监控平台（如Automation Anywhere Control Room）实时追踪全链路状态；
在关键节点插入检查点（Checkpoint）并记录中间数据快照。
三、安全与权限管理挑战
账号权限过度集中
问题：
机器人账号通常拥有高权限（如可访问多个系统的敏感数据），一旦被恶意利用可能导致数据泄露。
应对：
遵循最小权限原则，为机器人分配独立账号并限制操作范围（如仅允许读取特定数据库表）；
启用动态令牌认证（如Azure AD集成）替代固定密码。
日志审计盲区
问题：
部分RPA工具的操作日志颗粒度不足，难以满足金融、医疗等行业的高标准合规要求。
应对：
启用全操作录屏功能（如Blue Prism的Process Recording），留存完整操作证据链；
对接第三方审计工具（如ServiceNow GRC）实现日志自动化分析。
四、扩展性与性能瓶颈
大规模部署资源消耗
问题：
高并发场景下（如同时运行100+机器人），本地部署的RPA可能占用大量计算资源，导致业务系统卡顿。
应对：
采用云原生RPA平台（如Automation 360）实现弹性扩缩容；
优化流程逻辑（如减少界面渲染等待时间）以降低CPU/内存占用。
复杂逻辑实现效率低
问题：
多重条件分支、循环嵌套的复杂业务规则（如动态折扣计算）在RPA中配置困难，且运行效率低于传统代码开发。
应对：
使用低代码扩展（如调用Python脚本处理复杂计算）；
对高频复杂流程进行API化改造，RPA仅负责调度接口。
五、组织与文化适配风险
人机协作冲突
问题：
员工担心被替代而产生抵触情绪，故意绕过或破坏RPA流程（如修改系统密码导致机器人登录失败）。
应对：
建立变革管理机制，通过培训宣导RPA“替代任务而非岗位”的价值；
设计人机协同流程（如异常数据自动推送人工复核）。
跨部门协作壁垒
问题：
系统对接涉及多部门（如财务、IT、业务），权责不清易导致需求对齐低效。
应对：
成立RPA卓越中心（CoE），统一协调资源与决策；
使用协作工具（如Jira）透明化需求优先级与进度。
总结：劣势并非不可逾越
RPA在系统对接中的劣势多源于技术边界误判或管理机制缺失。通过“技术加固”（AI融合、模块化设计）、“管理升级”（CoE机制、维护预算）和“流程优化”（人机协同、日志审计）三重策略，可有效控制风险，最大化RPA的集成价值。
对于高界面变动频率（如 Agile 开发模式的系统）或超复杂业务逻辑场景，建议采用“RPA+API混合集成”模式，平衡效率与稳定性。