2025年8月13日·1 分钟
丹尼尔·丁斯、UiPath 与“无聊自动化”的商业化
丹尼尔·丁斯和 UiPath 如何将“无聊自动化”打造成一个产品类别：产品选择、市场切入动作，以及面向企业自动化买家的经验教训。
丹尼尔·丁斯和 UiPath 如何将“无聊自动化”打造成一个产品类别：产品选择、市场切入动作，以及面向企业自动化买家的经验教训。
“无聊自动化”是那种没人愿意吹嘘，但每家大公司都依赖的工作。想想：在系统间复制数据、核对发票与采购单、创建用户账户、更新电子表格、生成例行报告，或把案件在队列中推进。它重复、基于规则，通常分布在旧软件、新的 SaaS 工具、电子邮件、PDF 和门户之间。
它之所以重要很简单：在企业规模上，微小的低效会变成巨大的成本。当数千名员工每天在“流程粘合”上耗费数分钟（或数小时）时，会影响速度、准确性、合规性和士气。而因为这些任务位于系统之间，传统的“修整个工作流”的 IT 项目通常又慢、昂贵且政治上难推进。
丹尼尔·丁斯是 UiPath 背后的创业者，UiPath 是 RPA（机器人流程自动化）领域最知名的公司之一。UiPath 的核心理念不是要替换整个业务系统，而是自动化人们在这些系统内外执行的重复步骤——通常通过模拟用户如何点击、输入和导航来实现。
这种方法让自动化对常见的企业痛点显得可行：从一个狭窄、可衡量的任务开始，展示快速成效，然后扩大应用范围。UiPath 将“让琐事消失”的承诺打包成一个预算能接受的产品类别。
这不是关于“AI 改变一切”的炒作文，而是拆解 UiPath 和 RPA 如何通过聚焦不吸引眼球的工作实现商业成功：
读完后，你应更清楚企业自动化在哪些场景成功、在哪些场景失败，以及能为自己的自动化策略借鉴哪些原则——即便你最终不使用 UiPath。
大公司很少因为单个任务复杂而受困。问题在于数千个“简单”任务跨团队、跨系统和跨规则缝合在一起，而缝合处就是容易出错的地方。
许多企业工作就是复制、核对和重键信息：把邮件里的数据录入 ERP 界面、把 PDF 的内容放到理赔系统、把电子表格数据输入 CRM。每一步看起来很小，但量非常大。
交接使问题更糟。一个人“完成”后发封邮件或更新共享文件，下一个人稍后再接手——往往缺少解释异常发生原因的上下文。
现实中的流程并不干净。客户姓名不一致、发票缺少采购单、表格扫描歪了、或政策在季度中途变更。人会通过即兴处理异常，这引入了变异，使流程更难预测。
然后合规介入：审计轨迹、审批、访问控制与职责分离。一个听起来像“只是更新记录”的流程会变成“更新记录、捕获证据、获取签批，并且要能在事后证明”。
延误会悄然累积。一项两分钟的任务每周做 5,000 次就会变成一个队列。队列产生跟进，跟进产生更多工作。
错误又带来另一层成本：返工、客户不满，以及错误数据到达财务、发货或报告时需要的下游修复。
还有人的成本：员工被困在复制粘贴工作中，不断切换屏幕，为缓慢的周转道歉，并感到因“流程问题”被指责却无法掌控。
即使任务重复，自动化也很棘手，因为环境很乱：
UiPath 针对的正是这种差距：那些可被标准化但纠缠在一起、使传统自动化办法难以奏效的日常运营摩擦点。
机器人流程自动化（RPA）基本上是用软件以人使用现有应用的方式去操作——点击按钮、复制粘贴、登录、下载文件、填写表单。
RPA 机器人不是去改变你的系统，而是在屏幕上（或后台）按一套步骤把工作从一个地方移动到另一个地方。想象一下：从邮件附件取数据，输入到 ERP，再更新 CRM 并发送确认信息。
这些选项都能解决相似问题，但适配不同场景：
一个实用原则：如果流程主要是信息在屏幕间移动，RPA 是很强的候选方案。如果需要持久的集成层，API 或自定义开发通常更划算。
一个在 2025 年仍然有用的细微点： “自定义软件” 并不总是意味着漫长的瀑布式开发。像 Koder.ai 这类平台可以帮助团队通过聊天界面快速创建轻量级内部工具（网页仪表板、管理面板、异常队列）——然后部署与托管，或在 IT 需要接管时导出源代码。这让 RPA 能与企业常缺少的补充件更好地配合：更好的接入表单、清晰的异常工作流与运营可视化。
RPA 受欢迎是因为它符合企业现实：
这种组合把“无聊”的运营工作变成可以快速改进且可度量的事情。
UiPath 的早期势头不仅来自聪明的软件，也来自联合创始人丹尼尔·丁斯提出的明确观点：自动化应该由最贴近工作的人来使用。与其把企业自动化当成小众的工程项目，他推动了一种产品与公司叙事，让自动化看起来像面向日常运营的实用工具。
企业买家很少会因为“想要 RPA”而做决定。他们想要的是更少错误、更快周期、更干净的数据和更少的复制粘贴时间。丁斯的作用是让 UiPath 保持对这个现实的聚焦，并把信息讲清楚：先自动化重复步骤，快速证明价值，然后扩展。
这种聚焦影响了内部（构建什么）和外部（如何销售）。当信息是“把繁琐工作从真实工作流中移走”时，财务负责人、HR 经理或运营主管更容易说“同意”。
UiPath 并不是通过承诺全面系统改造来取胜。早期定位强调利用企业已有的资产：遗留应用、电子表格、基于收件箱的流程和分散的审批。
承诺很简单：在不替换系统的情况下跨这些系统实现自动化。
这是一个“可购买”的想法，因为它符合公司采用变更的方式：
明确的类别叙事能降低感知风险。当买家理解什么是机器人流程自动化（以及它不是），他们就能为之预算、配备人员并自信地比较供应商。
UiPath 通过一致的故事获益：RPA 是一层帮助团队今天更可靠地执行业务流程的工具——而更广泛的转型可以在未来进行。这种清晰度帮助把“无聊自动化”变成企业能证明、购买并扩展的东西。
UiPath 最具商业价值的想法并不是某个炫目的新算法，而是清楚的产品承诺：即便业务流程跨越混乱的工具边界，你也能实现端到端自动化。
这很重要，因为许多“真实”流程并不生活在单一系统中。理赔处理人员可能要把邮件附件的数据复制到网页门户，查看主机屏幕，更新电子表格，然后在 CRM 中通知客户。UiPath 专注于让整条链路都可自动化，而不仅仅是那些带 API 的干净部分。
RPA 容易购买的一个主要原因是它看起来可理解。可视化工作流构建器把自动化变成了团队可以一起审查、讨论和改进的东西：步骤、决策、异常和交接都可见。
对业务用户来说，这减少了“黑箱”感。对 IT 来说，它创建了一个可治理的共享工件——命名标准、可重用组件和版本控制——而不要求每个人都从头写代码。
自动化只有在可预测运行时才有价值。UiPath 在那些让机器人在生产环境中可靠运行的不起眼功能上投入巨大：
这些能力让自动化不再像一次性宏脚本，而更像可支持、可度量和值得信赖的运营系统。
当你能解释自动化做了什么、观看它运行并证明它是可控的，审批就更容易。端到端覆盖、可视化清晰和生产级可靠性这三者的组合，把“无聊自动化”变成企业愿意标准化的产品类别。
UiPath 推广了一个有用的划分：有人值守 与 无人值守 自动化。它们解决不同问题、在组织内不同方式传播，并且合力把 RPA 从小众工具变成许多部门可合理化的解决方案。
有人值守自动化 在员工机器上运行，由执行工作的人触发。把它想像成辅助手段，加速工作流但不完全接管。
客服代表可能点击一个按钮来：
有人值守机器人适合人仍需做决策、处理异常或为合规保留知情权的场景。
无人值守自动化 在服务器（或虚拟机）后台运行，无需人在场。它按计划或事件触发——更像夜间批处理作业或按需运行的服务。
常见示例包括：
无人值守机器人适合高量、可重复且对一致性与吞吐量要求高的流程。
有两种运行模式降低了“全或无”的自动化感受。团队可以先用有人值守实现即时帮助——为一线员工带来快速收益——然后在流程稳定、标准化且值得扩展后再迁移到无人值守。
这条路径也扩大了受益者范围：销售、支持、HR 和运营可以不用等重大 IT 变更就采纳有人值守自动化；而财务和共享服务则可以基于处理量和可衡量的节省为无人值守机器人提供预算。两者共同创造了多个进入点，让 RPA 在企业各处都显得实用。
企业自动化很少从一次性大规模采购开始。它是通过试点一步步赢得来的：小范围、有时间限制的实验，需要经受住流程负责人、IT 运营、安全、合规和通常的采购审查。
试点不仅仅是“做一个机器人”。它还包括访问审查、凭证处理、审计轨迹、异常路由，以及关于谁在机器人出问题时支撑的讨论。即便是简单的工作流，也会触发这样的问题：日志会存在哪里？谁可以修改自动化？上游系统变更时怎么办？
把试点当作一个小型生产部署来对待的团队更容易规模化——只是范围更紧。
最佳试点选择能产生可见痛点和可衡量输出的流程：周期时间、错误率、返工或被困在重复步骤的工时。当试点能为真实团队移除日常烦恼，它产生的比仪表盘指标更持久：内部信徒。
这些拥护者成为分发渠道。他们帮助争取下一波候选流程，在预算周期内为项目辩护，并鼓励相邻团队参与而非抵制。
选错流程是最容易让项目停滞的方式。高变异任务、不稳定应用或依赖部落知识的工作会让自动化看起来不可靠。
不明确的责任是更为隐蔽的失败模式。如果上线后没人负责处理异常、更新规则或批准变更，试点就成为演示而非项目。在宣布成功前，定义好明确的流程负责人和支持模型。
UiPath 不只是卖软件——它帮助命名并定义了买家正在购买的东西。这就是类别创建的真正含义：提供共享词汇、一套可信的用例和一个简单的比较方案。没有这些，自动化会一直停留在难以预算、难以证明价值或难以规模化的定制 IT 项目阶段。
像 机器人（bots）、工作流（workflows）、编排（orchestration） 这样的标准术语不只是整理文档。它们让自动化显得更熟悉——像是雇用一个数字助理而非部署一个危险的一次性脚本。
当人们能用简单可复用的术语描述他们在做什么时，恐惧下降：安全团队知道该审查什么，运营知道该监控什么，业务领导知道他们在为什么付费。
一个类别需要买家的清单。UiPath 帮助把问题常态化：我们能集中管理机器人吗？应用变更时怎么办？如何跟踪异常？这些评估标准让 RPA 在供应商之间可比，并使采购成为可能。
客户案例把“自动化”从抽象承诺变成具体的前后对比：发票在几天内处理而不是几周、入职无需手工复制粘贴、对账错误减少。
模板和可复用组件也很关键。当团队能从可工作的示例开始，RPA 就不再像科学实验，而开始像可复制的实践——可以部门逐步推广。
当自动化看起来容易时它会被快速采纳——但当它看起来有风险时也会被迅速关闭。这就是为什么大多数严肃的 RPA 项目最终会建立一个卓越中心（CoE）：一个小团队能够在不把事情变成数月官僚过程的前提下，让自动化可复用、可审计且安全。
CoE 不只是一个委员会。实际上，它是负责：
做好后，CoE 成为一种服务职能——去除摩擦，让团队能交付不会每季度崩溃的自动化。
治理听起来很正式，但基本点很简单且值得执行：
这些护栏能防止自动化变成没人能维护的隐性依赖。
最佳平衡通常是“中央制定标准、分布式构建”。让 CoE 负责平台、安全姿态和生产规则；让业务团队提出想法、构建原型、甚至开发自动化——只要他们遵循操作手册并在发布前通过评审。
一个实用模型是：业务中的公民开发者、复杂工作的专业开发者、CoE 负责治理与共享资产。这种结构在保持速度的同时，让自动化在审计、升级与重组中依然可靠。
自动化失败的原因往往不是“机器人不能点击按钮”，而是没人能证明它是安全、受控和可支持的。机器人一旦触及财务、HR 或客户数据，安全、访问控制与可审计性就从“可取有”变成了入场的代价。
机器人仍然是一个用户——只是更快且不易妥协。如果它拥有广泛访问权限，就可能造成广泛的破坏。如果凭证被共享，你就无法回答诸如“谁批准了这笔付款？”或“哪个身份接触了这条记录？”之类的基本问题。可审计性把自动化从冒险的捷径变成合规可以接受的东西。
团队依赖的实用控制包括：
即便构建良好的自动化也会出问题：应用 UI 变了、文件迟到、系统变慢。运维就意味着为正常工作、峰值时期和故障做好计划。
关键需求包括：
把机器人当作带有安全与运维的生产服务来对待的团队会获得复合价值；否则只会得到越来越多脆弱脚本的堆积。
当有人能在预算会议上为自动化辩护时，自动化才在企业里真正生效。好消息是：你不需要花哨的财务模型来证明价值。你需要一种可复用的方法来衡量运营者和高管都认可的结果。
从四个范畴入手，并明确说明前后基线：
一个实用公式：价值 =（避免的返工成本 + 更快周期带来的收入/现金影响 + 去除的硬成本） −（许可费 + 构建成本 + 运行成本）。
最常见的错误是宣称“我们节省了 2,000 小时”并乘以平均薪资——却没有再说明如何重新部署这些人力。
如果团队人手保持不变，这些小时是产能释放，而非直接成本减少。那仍然有价值，但要正确标注：
选择难以造假且易于审计的度量：
当自动化报告直接与运营仪表盘相连时，ROI 就不再是一次性的陈述，而会成为每月的事实。
UiPath 的故事提醒我们，“无聊”工作往往蕴含钱的机会——因为它频繁、可衡量且痛点明显，会有人资助变革。如果你在领导自动化或在购买自动化平台，少看花哨演示，多关注可复用的执行。
从规则清晰、责任明确且量大的工作开始。用一小套用户真正信任的自动化建立信誉，然后只有在能像对待真实产品那样支持它们时才扩展。
还要把自动化当作一种运营模式，而不是一次性项目。胜出者会建立一条管道（接入 → 构建 → 测试 → 运行 → 改进），并把衡量变成不可谈判的规则。
一个实用模式是“混合栈”：在 UI 与混乱交接占主导的地方用 RPA，在需要人工审核、批准或处理异常的地方加入小型自定义应用。例如，许多团队会构建内部异常门户、对账仪表板或轻量级接入表单，使自动化流程可审计并易于扩展。像 Koder.ai 这样的工具可以加速这一层——从以规划为导向的聊天工作流生成 React 前端、Go 后端和 PostgreSQL 数据库，同时仍让你通过导出源代码、部署/托管和回滚快照来保持控制权。
在批准任何新自动化前使用：
选一个候选流程，与流程负责人进行 30 分钟工作坊并运行该清单。如果通过，定义成功指标并制定 2–4 周的试点计划。
如需更多实用指导，可浏览相关文章：/blog。
“无聊自动化”是那些重复的、基于规则的“流程粘合”工作，位于系统之间——复制数据、验证字段、创建账户、更新电子表格、生成例行报告、将事项在队列中推进等。
在企业规模上，这类看似微小的每项任务低效会累计成巨大的时间、错误、合规风险和员工士气成本，因此成为了一个重要的商业机会。
RPA 是能模拟人工在界面上的操作的软件：登录、点击、输入、复制粘贴、下载文件、填写表单。
与其重建系统，不如让 RPA 机器人按照定义好的工作流在工具间移动信息（电子邮件、PDF、门户、ERP、CRM），并处理常规决策和异常情况。
当工作主要是把信息在不同屏幕和不互通的工具间搬运时，选择 RPA。
当系统提供可靠的集成接口且需要长期稳定性和性能时，选择 API。
当工作流具有战略性、需要重构（新的产品功能、新的流程设计或复杂逻辑不应依赖 UI）时，选择 自定义软件。
UiPath 把自动化做得“可买可用”主要靠几件事：
这些要素让非技术负责人能为自动化背书，也让 IT/安全方能进行治理。
有人值守自动化（Attended） 在用户桌面运行，由人在执行时触发——适合需要人作决策或合规介入的场景。
无人值守自动化（Unattended） 在服务器/虚拟机后台运行，按计划或事件触发——适合高频、可重复的后端流程。
常见路径是先用有人值守实现快速胜利，再在流程稳定后迁移到无人值守以实现规模化。
一个能扩展的试点要像小型生产部署来设计：
成功的衡量标准不是“机器人跑通了”，而是“机器人能安全、可持续地运行并被支持”。
RPA 停滞常见原因：
若没人能证明机器人受控且可支持，试点就难以升级为项目。
CoE（卓越中心）让自动化可复用且安全，而不会成为瓶颈。它通常会：
一个实用模型是“中央制定标准、分布式构建”。
把机器人当作生产服务来对待：
当自动化触及财务、HR 或客户数据时，安全与可审计性是入场券。
用可防守的度量方法：
追踪难以造假的指标：每名 FTE 处理量、单位成本、一次通过率、异常率、SLA 命中率和经审计的日志。
归属
治理
衡量