數字化轉型中的統計管理與RPA技術的融合應用探索

摘要：文章探討了數字化轉型中統計管理與機器人流程自動化（RPA）技術的融合應用。通過分析RPA技術在數據采集、數據清洗、數據分析和報告生成中的具體應用案例，展示了RPA技術如何提高統計管理的效率和準確性，減少人為錯誤。研究結果表明，RPA技術在統計管理中的應用不僅提升了企業的數據處理能力和決策質量，還推動了企業的數字化轉型進程。盡管面臨一定挑戰，但RPA技術的潛力和重要性不可忽視，未來應進一步優化其應用以實現更全面的數字化轉型。

關鍵詞：數字化轉型；統計管理；機器人流程自動化（RPA）；數據采集

數字化轉型是當今企業發展的重要方向之一，通過數字技術的應用，企業可以提升運營效率、降低成本、實現創新。統計管理作為企業決策的重要依據，也在數字化轉型中扮演著重要角色。而機器人流程自動化（RPA）技術作為一種新興的自動化工具，正在快速應用于各行各業。本研究將探討統計管理與RPA技術在數字化轉型中的融合應用，旨在提供理論支持和實踐指導。本文的研究目的是探索RPA技術在統計管理中的應用，分析其在數字化轉型過程中的優勢和挑戰。

一、數字化轉型與統計管理

（一）數字化轉型的內涵與發展趨勢

數字化轉型是指企業通過應用數字技術，重塑業務流程、商業模式和客戶體驗。近年來，隨著大數據、云計算、人工智能等技術的發展，數字化轉型已經成為企業發展的必然趨勢。這些技術的進步使得企業能夠更高效地處理和分析大量數據，從而更迅速地響應市場變化和客戶需求。數字化轉型不僅涉及技術的變革，還包括組織結構、業務流程和企業文化的全面變革。通過數字化轉型，企業可以提升競爭力，實現可持續發展。

（二）統計管理在企業中的作用

統計管理是企業通過收集、分析和解釋數據，輔助決策和管理的重要手段。通過統計管理，企業可以更好地了解市場動態、客戶需求和內部運營狀況，從而制定科學合理的決策。例如，通過市場調查數據，企業可以分析消費者行為和市場趨勢，優化產品和服務；通過生產數據分析，企業可以改進生產流程，降低成本，提高效率。統計管理不僅幫助企業發現問題，還可以預測未來的發展趨勢，提供戰略支持，是企業實現精細化管理和科學決策的重要工具。

（三）數字化轉型對統計管理的影響

數字化轉型使統計管理變得更加智能化和自動化。通過引入先進的統計分析工具和技術，企業可以實現數據的實時處理和分析，提升統計管理的效率和精確度。例如，利用大數據技術，企業可以處理和分析海量數據，發現隱藏的規律和趨勢；利用人工智能技術，企業可以實現自動化的數據分析和決策支持，減少人為錯誤，提升決策的科學性和及時性。數字化轉型不僅改變了統計管理的工具和方法，也改變了統計管理的思維模式，使企業能夠更好地利用數據資源，提升管理水平和創新能力。

二、RPA技術概述

（一）RPA技術的定義與原理

RPA（Robotic Process Automation）是一種通過軟件機器人自動執行重復性任務的技術。RPA機器人可以模擬人類操作計算機的過程，完成數據輸入、系統對接等操作，從而解放人力，提高效率。具體來說，RPA機器人通過編寫腳本或使用圖形化的流程設計工具，定義一系列操作步驟，模擬人在計算機上的操作，如打開應用程序、點擊按鈕、輸入數據、讀取和處理文件等。通過這種方式，RPA機器人能夠高效地執行大量重復性、規則性強的任務，減少人為干預和錯誤。

RPA技術的核心原理在于其能夠與現有的IT系統無縫集成，不需要對現有系統進行大的改動。RPA機器人可以像人類一樣通過用戶界面與系統互動，這使得RPA的部署和實施成本較低，周期較短。RPA技術的靈活性和可擴展性使其成為企業實現業務流程自動化的重要工具。

（二）RPA技術的發展現狀與應用領域

目前，RPA技術已經在金融、保險、制造等領域得到廣泛應用。在金融領域，RPA技術被用于自動處理客戶申請、賬單對賬、報表生成等重復性任務，極大地提高了工作效率和準確性。例如，銀行通過RPA機器人可以自動處理貸款申請，從數據錄入、信息核查到最終審批，大大縮短了貸款處理周期，同時減少了人工錯誤。

在保險行業，RPA技術被廣泛應用于理賠處理、保單管理、客戶服務等方面。保險公司通過RPA機器人可以自動審核理賠申請，提取和驗證客戶信息，快速完成理賠流程，提高客戶滿意度。此外，RPA技術還可以幫助保險公司進行數據分析和風險評估，優化保險產品和服務。

制造業是另一個RPA技術的重要應用領域。制造企業通過RPA技術可以實現生產流程的自動化管理，例如庫存管理、訂單處理、生產計劃安排等。RPA機器人可以實時監控生產過程中的各項數據，及時發現和處理異常情況，提高生產效率和質量。此外，RPA技術還可以幫助制造企業進行供應鏈管理，優化資源配置和物流安排。

除了金融、保險和制造業，RPA技術在醫療、零售、物流等行業也得到了廣泛應用。例如，在醫療行業，RPA技術可以用于患者信息管理、醫療記錄更新、賬單處理等任務，減輕醫務人員的工作負擔，提高醫療服務效率。在零售行業，RPA技術可以幫助企業自動處理訂單、管理庫存、分析銷售數據，提升運營效率和客戶體驗。在物流行業，RPA技術可以優化物流流程，實現運輸調度、倉儲管理、貨物追蹤等任務的自動化，提高物流效率和服務水平。

（三）RPA技術在統計管理中的潛在應用

RPA技術可以在數據采集、數據清洗、數據分析等統計管理環節中發揮重要作用。統計管理作為企業決策的重要依據，其準確性和效率直接影響企業的管理水平和競爭力。通過引入RPA技術，企業可以大幅提升統計管理的效率和質量。

在數據采集方面，RPA技術可以通過機器人自動從各種數據源采集數據，代替傳統的人工數據輸入過程。RPA機器人可以從企業內部系統、外部網站、數據庫等多種渠道自動采集數據，并將數據導入統計系統。通過這種方式，企業可以減少人工數據輸入的時間和錯誤，確保數據的完整性和一致性。例如，一家零售企業可以通過RPA機器人自動采集各門店的銷售數據和庫存數據，實時監控銷售情況和庫存狀態，及時調整銷售策略和庫存計劃。

在數據清洗和處理方面，RPA技術可以自動完成數據的清洗和處理工作。數據清洗是統計管理中的重要環節，涉及數據的去重、補全、格式轉換等操作。通過RPA機器人，企業可以自動識別和修正數據中的錯誤和缺失值，確保數據的質量。RPA技術還可以幫助企業進行數據的標準化處理，將不同來源的數據轉換為統一的格式，方便后續的分析和應用。例如，一家制造企業可以通過RPA機器人自動清洗和處理生產數據，去除重復數據，補全缺失數據，轉換數據格式，確保生產數據的準確性和可用性。

在數據分析和報告生成方面，RPA技術可以自動執行統計分析和生成報告的任務。企業通過配置RPA機器人，可以實現自動化的數據分析和報告生成，大幅減少人工干預，提高統計分析的效率和準確性。例如，一家金融企業可以通過RPA機器人自動分析客戶交易數據，生成客戶行為報告和風險評估報告，輔助決策和管理。RPA技術還可以幫助企業自動生成各種統計圖表和報告，方便管理層和業務部門及時獲取統計信息，做出科學合理的決策。

三、數字化轉型中統計管理與RPA技術的融合應用案例

（一）案例背景與數據說明

本文以某大型制造企業為案例，探討RPA技術在該企業統計管理中的應用情況。該企業在數字化轉型過程中面臨企業各類信息系統存在信息孤島，數據處理效率低、統計分析準確性不高的問題。隨著市場競爭的加劇和客戶需求的不斷變化，企業需要更快速、準確地獲取和分析數據，以支持決策和優化運營。然而，傳統的數據處理方式依賴人工輸入和處理，容易出現錯誤且效率低下，難以滿足企業的需求。通過引入RPA技術，企業希望提升統計管理的效率和質量，實現數據處理的自動化和智能化。

（二）篩選與評估RPA應用場景

企業全面而系統地梳理了當前的統計工作場景，不僅涵蓋了廣泛的工作內容，還深入探究了統計數據的多源特性、統計方法的多樣性以及統計任務所需耗費的時間等關鍵要素，進而在此基礎上，構建了一套科學、統一的統計標準體系。該標準體系以統計工作場景為核心，輔以數據來源、統計方式、時間成本等多維度考量，旨在實現統計工作的規范化與高效化。

統計管理標準的制定，旨在為企業建立一套科學、統一、可操作的統計規范體系。這一標準首先明確了統計的口徑，即對數據收集、分類、定義等方面的明確規定，確保不同部門、不同時間段的數據具有一致性和可比性。通過清晰界定統計范圍與邊界，避免了數據收集過程中的遺漏和重復，提高了數據的全面性和準確性。同時，統計管理標準還規定了統計頻率，即數據更新的時間周期。根據企業統計工作的特性和需求，合理設定月報、季報、年報不同的統計周期，確保數據既能及時反映業務現狀，又能為長期趨勢分析提供充足樣本。在統計數據標準方面，標準強調數據的真實性、完整性、準確性和可溯源性。通過制定數據質量標準、數據校驗規則、數據安全管理措施等，確保統計數據在收集、存儲、處理、分析和應用的各個環節中都能保持高質量。

針對企業當前統計工作的實際情況，細致地分析了統計流程的現狀、存在的瓶頸以及未來優化的潛力。在此基礎上，研究數字化統計管理所需全面考量的多維因素，包括但不限于：統計數據的來源多樣性、數據質量的穩定性、現有IT基礎設施的支撐能力、統計團隊的技術水平與培訓需求、自動化工具的選擇與集成難度、合規性與數據安全性的保障，以及實施的周期與成本效益分析。通過細致梳理這些關鍵因素，建立RPA應用場景成熟度評估模型，該模型為評估企業RPA應用數字化水平提供了系統化的框架與指南，通過模型來確保統計應用場景既符合行業最佳實踐，又緊密貼合企業實際，并能通過RPA技術實現，具體評估模型如圖1所示。

（三）RPA技術在數據采集中的應用

企業根據篩選的應用場景，通過RPA機器人自動從各個業務系統中采集數據，代替傳統的人工數據輸入過程。RPA機器人可以在短時間內完成大量數據的采集任務，并且確保數據的準確性和一致性。例如，企業的生產系統、銷售系統和庫存管理系統中有大量的業務數據需要采集和整合。通過配置RPA機器人，企業可以實現自動化的數據采集，避免了人工輸入的繁瑣和錯誤。

RPA技術在數據采集中可以實現多種模式的數據采集方式，非常適用于企業擁有諸如ERP、MES、SCM等多個系統的場景，支持。

網頁數據采集：目前企業多數應用是基于瀏覽器網頁模式的系統，RPA可以通過模擬瀏覽器行為，自動化地訪問網頁、提取數據并保存到數據庫或Excel中。例如，使用Selenium庫來控制Chrome瀏覽器自動化地訪問網頁并提取數據，企業向地方政府或行業主管部門上報企業生產產值、利稅、投資、員工數量等月度、季度、年度統計數據時可以采用網頁數據采集模式。

文本數據提取：RPA可以從大量文檔或文件中提取所需數據，如PDF、Word和Excel等。例如，使用pdfplumber庫來處理PDF文件，提取文本并根據特定規則或正則表達式提取所需數據。

API數據獲取：RPA可以與API進行集成，自動化調用API接口并獲取所需數據。例如，使用requests庫來發送HTTP請求并獲取API返回的數據。

在實際應用中，企業三種數據采集方式都支持，RPA機器人被預先編程為定期從各個系統中提取數據，并將這些數據導入到企業的中央數據庫中。通過這種方式，企業可以實時獲取最新的業務數據，確保數據的一致性和準確性。例如，企業可以設定RPA機器人每小時從生產系統中采集一次生產數據，包括生產數量、質量檢測結果等，并將這些數據自動匯總到統計管理系統中，供管理層和業務部門實時查詢和分析。

（四）RPA技術在數據清洗與處理中的應用

數據處理和清洗是指將原始數據轉換為有用的信息，以滿足特定的需求。數據清洗是指對數據進行預處理，以消除錯誤、不完整、不一致或冗余的數據，以提高數據質量。在企業統計工作中數據清洗是統計管理中的重要環節，RPA技術可以自動完成數據的清洗和處理工作。例如，通過編寫規則，RPA機器人可以自動識別和修正數據中的錯誤和缺失值，確保數據的質量。對于制造企業而言，生產數據、銷售數據和庫存數據等來自不同的業務系統，數據格式和標準可能不一致，數據中可能存在重復、錯誤和缺失的情況。

RPA技術在數據清洗與處理的步驟如下：

數據清洗：對已集中采集的企業中央數據庫的原始數據進行清洗，清洗主要是通過編程消除重復、錯誤、不完整、不一致或冗余的數據，以提高數據質量，在編程之前需預先進行數據標準的制定。

數據處理與轉換：對清洗后的數據進行處理，將原始數據轉換為有用的信息，接下來，對處理后的數據進行轉換，將數據從一種格式轉換為另一種格式，以滿足企業特定的統計工作需求。RPA技術可以通過編程根據預設的規則，對數據進行處理與轉換。這些規則可能包括去除空格、特殊字符、將數據轉換為統一的格式等。例如，RPA可以刪除數據中的無效字符、修正格式錯誤（如日期格式、貨幣格式等），以及統一數據編碼等。RPA對數據進行標準化處理，確保數據符合一定的規范和標準。這包括日期格式的統一、大小寫的規范、數據類型的統一等。去除重復數據，RPA能夠識別并刪除重復的數據行或記錄，確保數據的唯一性。這對于減少數據冗余、提高數據質量具有重要意義。數據填補，對于缺失的數據，RPA可以根據預設的規則進行填補。這些規則可能包括使用默認值、平均值、中位數、眾數或根據其他相關數據進行推斷等。

數據清理與驗證：對轉換后的數據進行清理，對數據進行篩選和排序，以消除不必要的數據，以提高數據質量，同時會對清理后的數據進行驗證，確保數據的準確性和完整性，驗證過程可能包括范圍驗證、格式驗證、條件驗證等。

數據整合：最后對清理后的數據進行整合，將來自不同來源的數據進行整合，以提供更全面的信息。

（五）RPA技術在統計分析與報告生成中的應用

RPA技術可以自動執行統計分析和生成報告的任務。企業通過配置RPA機器人，可以實現自動化的數據分析和報告生成，大幅減少人工干預，提高統計分析的效率和準確性。例如，企業可以設定RPA機器人在完成數據采集和清洗后，自動執行預設的統計分析任務，生成各種統計報表和圖表。

在實際應用中，企業通過RPA技術實現了生產數據的自動分析和報告生成。在企業生產產值、經濟運行分析等統計工作中，常常存在大量的催報、審核、統計測算及報告分析等業務，涉及數據龐大、部門眾多、流程處理復雜、審核規則較多。其中，數據審核、統計測算占據了整個統計業務工作量80%的時間，導致統計人員無法把精力放在更重要的數據分析業務上，長期高負荷的枯燥工作下也更容易出現人為錯誤。通過引入RPA技術，可以在多環節實現自動化流程處理，解決絕大部分統計工作中的重復性高、細節繁瑣的工作，企業已實現的統計工作場景和環節如下：

1. 數據催報

為達到截止日期前100%上報率，RPA可自動查詢未上報數據的部門，并自動通過企業微信、短信等方式對部門進行催報。

2. 數據審核

月度、季度、年度報表期間需每天對上報的異常數據進行審核，人工查驗耗時耗力，RPA可實現實時對出現情況屬實、無誤、已核無誤、審核無問題等字樣進行自動審核及數據異常審核。

3. 數據測算

RPA可根據企業中央數據庫中“經濟運行一套表”系統自動導出相關數據，根據對應的公式進行匯總和計算，自動按照小冊子模板填入數據。

4. 自動生成報告

基于統計專報模版，RPA可自動采集直報平臺數據，進行數據計算，生成相關圖表，根據專報模版，自動填入數據，生成分析報告。RPA機器人還可以自動生成銷售報表和庫存報表，幫助企業實時掌握銷售情況和庫存狀態。例如，企業可以設定RPA機器人每周自動分析銷售數據，生成銷售趨勢圖和銷售報表，幫助銷售部門制定銷售策略。同時，RPA機器人還可以自動分析庫存數據，生成庫存報表，幫助庫存管理部門優化庫存管理，避免庫存積壓和短缺。

5. 隨報隨審

根據關鍵字審核模板，RPA可過濾出審核不通過清單，并自動在平臺上不通過驗收。通過OCR技術自動識別技術還可針對觸發識別附件是否蓋部門章，針對未蓋章的部門，自動不通過審核。

6. 經濟運行情況查驗

在統計部門開展經濟運行情況統計上報工作時，常常因為部門數據底冊信息混亂，過于緊張的時間安排，導致編制耗時耗力，通過RPA可以將各部門的業務數據合并，自動處理表格數據，進行去重，有效核對，確保部門的數據底冊不重、不漏，確保統計工作的全面、準確、高效，例如，企業可以設定RPA機器人每天自動分析生產數據，包括生產數量、合格率、次品率等，并生成詳細的生產報表和圖表，供管理層和業務部門參考。通過這種方式，企業可以實時監控生產情況，及時發現和解決生產過程中的問題，提高生產效率和質量。

通過以上案例分析，可以看出RPA技術在數據采集、數據清洗、數據分析和報告生成中的重要作用。通過引入RPA技術，企業可以實現統計管理的自動化和智能化，提高數據處理的效率和質量，助力企業實現數字化轉型和精細化管理。RPA技術不僅能夠大幅減少人工干預和錯誤，還能夠提高數據處理的速度和準確性，為企業提供可靠的數據支持和決策依據。

四、結語

通過對數字化轉型中統計管理與RPA技術的融合應用的探討，可以得出以下結論：首先，RPA技術在統計管理中的應用顯著提高了數據處理的效率和準確性，減少了人為錯誤。其次，RPA技術在數據采集、清洗、分析和報告生成等環節中的應用，極大地提升了企業的運營效率和決策質量。最后，盡管RPA技術在實施過程中面臨一定的挑戰，但其在數字化轉型中的重要性和潛力不可忽視。未來，企業應繼續探索和優化RPA技術的應用，不斷提升統計管理水平，實現更全面的數字化轉型。

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（作者單位： 武漢品道建筑園林工程有限公司、武漢紫金后勤服務有限公司。周夢玉為通信作者）