淺談RPA技術在技能等級評價信息管理工作中的應用

祁爽

RPA（Robotic Process Automation 機器人流程自動化軟件），是一種新型人工智能虛擬流程自動化機器人。它可代替人工執行程序化電腦操作，在處理和執行重復、低價值、基于規則的業務方面十分有效。目前，RPA技術在企業財務管理、醫療衛生、應用零售等數據處理量大的領域得到廣泛的應用，已經成為提高企業運營效率、降低運營成本的數字化勞動力。在技能等級評價信息管理領域，引入RPA技術是利用信息化、數字化、智能化手段，加強評價過程管控，提高評價質效的有效途徑。

技能等級評價信息管理工作中

需要解決的問題

2019年，為適應國家職業資格證書制度改革，國網冀北電力有限公司組織開展技能人員能級評價工作。由于冀北公司所屬的各單位分布在京、冀、晉三地，三地備案后評價數據需要對接三個不同地方人社部門，工作要求各不相同，沒有功能全面的管理系統可以借助，給評價工作帶來很多困難，主要體現在以下三個方面。

一是錄入工作量大。評價工作需要每批次向三地人社部門及國網評價指導中心報備，三地人社部門使用的認定平臺系統不同，工作要求及數據模板存在較大差距，尤其是國網評價工種與國家職業資格目錄中的職業（工種）沒有一一對應，需要手工進行匹配，重復性工作量大且容易出錯。二是編制出錯率高。評價合格人員的證書編碼需要手工編制完成，各屬地機構代碼不同，編制過程中出錯的風險較大，而證書數據最終需要上傳人社部網站，實現全國證書聯網查詢，一旦出現錯誤更改流程十分繁瑣，直接影響考生的切身利益和評價工作的嚴謹性。三是考務工作效率低。評價實施過程中用于評價計劃、實施方案的制定和考務的安排、結果報送的數據統計工作量很大，完全依賴手工操作，效率低、準確性差。隨著評價工作節奏不斷加快，傳統方式已經遠遠不能滿足需要。而RPA評價機器人的應用，可以最大限度實現信息管理智能化操作，能有效解決上述問題，在根源上降低數據出錯率，提高整體工作效率，提升工作質量。

RPA技術在技能等級評價信息管理

工作中的應用

1.實現技能等級評價過程中的信息數據統計

啟動技能等級評價工作后，根據不同階段的數據統計要求，部署機器人的不同任務，完善并導入基礎數據，RPA處理器對數據信息例如職業（工種）、級別、考生身份、單位、評價方式等，進行提取與識別，依據設置的規則進行判定，生成并導出相關統計報表。目前已經實現報名、考務、成績、證書及繳費5大類評價的信息數據自動統計，對前期設定的19項數據匹配、提取、判定等應用場景全部按評價工作要求完成。

2.實現技能等級評價證書自動編碼

技能等級評價證書編碼，由評級機構類別代碼、評價機構代碼、年份、等級、證書序列碼等組成。針對河北、北京、山西屬地證書編碼機構代碼和機構所在地省級代碼各不相同的情況，RPA處理器可以通過對考生屬地信息的識別，分別按照三個屬地編碼規則進行自動編碼，避免了手工操作帶來的不確定性。

3.實現模擬考務人員對技能等級評價證書照片命名糾錯

技能等級評價證書的照片在導入系統時，會因為文件名的錯誤，而導致導入不成功，通過人工糾錯的工作量很大。目前，文件命名規則為姓名+身份證號的組合方式，RPA處理器可自動提取考生信息與提供照片的文件名進行比對糾錯，大大解放了勞動力。

RPA技術在技能等級評價信息管理

工作中的應用效果

1.技能等級評價信息數據統計準確率顯著提高

技能等級評價信息數據準確對評價工作來說十分重要。使用RPA可以減少人為錯誤，可以為評價工作提供更準確的服務。以2021年度技能等級評價數據應用情況舉例，通過報名審核的考生一共2568人，包括12家下屬單位、44個工種、5個等級，信息量非常大，如果通過手工完成7、8個不同要求的統計表任務，數據的正確率不能完全得到保證，通過應用RPA技術，輸出的統計報表，通過驗證正確率達到100%，數據質量得到保證。

2.技能等級評價工作業務流程處理效率明顯提高

在技能等級評價報名信息統計、考試信息統計、成績信息統計和年度評價信息統計四個工作階段中，數據處理工作量很大，應用RPA技術替代人工完成了大量重復性工作，有效縮短了統計過程時間，提升了業務處理效率，降低了人力成本。根據測算，人工完成報名階段的統計報表，一個人大概用時1.5天，使用RPA機器人僅需要5分鐘。RPA技術的應用，使評價工作變得省時、快捷、高效。

總結與展望

RPA機器人技術在技能等級評價工作中的引入與應用，成功解決了評價工作數據處理工作量大導致的人工操作耗時長、易出錯、跨系統協同難等問題。但是，當前開發的RPA程序是表單處理形式，沒有應用系統，所以需求不同時，每次應用RPA需要提前整理好相應基礎數據，不同批次需要分批處理，基礎數據準備工作量相對較大，RPA應用的靈活性不足。

未來，RPA應用還將繼續深化，可以在現有RPA工具基礎上，開發完善更多應用場景，增強RPA工具的靈活性，最大化發揮RPA的技術紅利，加速業務流程處理效率，減少人力投入，有效實現科技和數據的賦能效應。■