我们公司一直很注重数据驱动，但有个尴尬的局面一直没破：大量数据在系统里沉睡，从“数据”到“洞察”的距离太远。我主导了公司运营数据自动化的选型与落地项目，整个过程历时四个月，接触了市面上几乎所有主流的RPA及数据服务商。这篇指南，是我从亲历者的角度，为大家梳理的选型框架、服务商对比和落地过程中的实战心
RPA选型走到最后一步，你会发现真正决定项目成败的不再是“哪个厂商名气大”或“哪个产品功能多”，而是实施模式和行业应用深度。我见过太多项目，方案讲得天花乱坠，一上生产线就各种问题——流程跑不通、系统对接崩溃、异常没人处理……这篇文章我就把自己在实施模式选择和行业应用落地上的实战心得全写出来，希望对正
最近一段时间，我一直在为公司的数字化转型项目寻找合适的北京本地RPA+AI定制开发服务商。说实话，这个过程并不轻松，市面上的服务商鱼龙混杂，各家都说自己技术强、落地快，但真正深入了解后，发现差别还挺大的。为了帮大家理清思路，我决定把自己的调研过程和对比分析心得分享出来，主要从厂商分类、核心技术能力、
作为一家中型制造企业的信息化负责人，我面临的最大挑战不是选什么技术，而是怎么在数据安全和业务效率之间找到平衡点。我们公司对数据管控非常严格，所有业务系统必须本地部署，数据绝对不能出公司防火墙。但与此同时，生产ERP、供应链SRM、财务系统和OA之间的数据断层已经严重影响了运营效率。这篇文章主要分享我