使用低代码平台协调 IAT、IPA 和 RPA：高级自动化和测试的优势与挑战

当软件开发团队面临快速交付高质量应用程序的压力时，低代码平台可以为快速发展的业务需求和复杂的集成提供所需的支持。集成智能自动化测试 (IAT)、智能流程自动化 (IPA) 和机器人流程自动化 (RPA) 解决方案可以更轻松地适应变化，确保测试和自动化与不断发展的应用程序和流程保持同步。在低代码开发环境中，如图 1 所示，IAT、IPA 和 RPA 可以减少人工工作量并提高 SDLC 和流程自动化中的测试覆盖率、准确性和效率。

图 1.低代码开发环境

将 IAT、IPA 和 RPA 与低代码平台结合使用还可以缩短上市时间、降低成本并提高生产力。IAT、IPA、RPA 和低代码的结合是现代软件开发和流程自动化的范式转变，其影响延伸到专业服务、消费品、银行等行业。

本文探讨了这三种集成。对于每种集成，我们将重点介绍其优缺点，探讨在决定是否集成时需要考虑的因素，提出一个用例，并重点介绍关键的实施点。所提出的用例是这些技术如何在特定场景中应用的流行示例。这些用例并不意味着每种集成都仅限于上述领域，也不意味着集成不能在同一领域内以不同的方式使用。本文探讨的三种集成的灵活性和多功能性使其可以广泛应用于不同的行业和流程。

低代码开发的 IAT

智能自动化测试中，AI 驱动的测试用例生成可以探索更多场景、边缘情况和应用程序状态，从而提高测试覆盖率和应用程序质量。这在低代码环境中尤其有益，因为在低代码环境中，复杂的集成和快速发展的需求可能会使全面测试变得具有挑战性。

通过自动化测试任务(例如测试用例生成、执行和维护)，IAT 可以显著减少所需的手动工作量，从而提高效率并节省成本。这在低代码开发中非常有利，因为低代码开发涉及测试专业知识有限的公民开发人员，从而最大限度地减少了对专用测试资源的需求。

低代码平台可以实现快速应用程序开发，但测试可能会成为瓶颈。自动化测试和 IAT 可以快速反馈应用程序质量和潜在问题，从而更快地识别和解决缺陷。这可能会加速整个开发和交付周期。它还可以让组织在保持质量标准的同时利用低代码的速度。

不过，我们需要记住，并非所有低代码平台都可以与所有 IAT 解决方案集成。IAT 解决方案可能需要访问敏感的应用程序数据、日志和其他信息，以训练 AI/ML 模型并生成测试用例。如果 IAT 中的 AI/ML 需要培训和软件工程技能开发，我们还需要考虑维护和支持以及定制和基础设施等成本。

是否将 IAT 与低代码平台集成的决定涉及下表中重点介绍的多个因素：

表 1. 将 IAT 与低代码开发相结合

用例：专业服务

低代码平台将用于开发定制审计应用程序。由于可以集成 IAT 工具来自动测试这些应用程序，因此专业服务公司将利用 IAT 来提高其审计和鉴证服务的准确性、速度、效率和有效性。实施要点总结如下图 2 所示：

图 2.使用IAT 进行低代码开发的自定义审计应用程序

在这个将 IAT 与低代码集成的专业服务用例中，还可以为医疗保健或金融等行业开发定制审计应用程序，这些行业中的自动化测试可以提高合规性和风险管理。

低代码开发的 IPA

智能流程自动化可以通过自动化软件开发和测试生命周期的各个方面来显著提高效率。低代码环境可以受益于 IPA 的先进 AI 技术，例如机器学习、自然语言处理 (NLP) 和认知计算。这些增强功能使低代码平台能够自动执行更复杂、数据密集型的任务，而这些任务超出了简单的基于规则的流程。

IPA 不仅限于简单的基于规则的任务;它还融合了认知自动化功能。这使得 IPA 能够处理涉及非结构化数据和决策的更复杂场景。IPA 可以从数据模式中学习，并根据历史数据和趋势做出决策。这对于测试涉及复杂逻辑和可变结果的场景特别有用。例如，IPA 可以使用 NLP 和光学字符识别来处理文本文档、图像和电子邮件等非结构化数据。

IPA 可用于自动化复杂的工作流程和决策过程，从而减少人工干预的需要。端到端工作流程和业务流程可以实现自动化，包括审批、通知和升级。自动化决策可以根据预定义标准和实时数据分析处理信用评分、风险评估和资格验证等任务，无需人工参与。借助 IPA，低代码测试可以超越测试应用程序的范围，因为我们可以测试组织不同垂直领域的整个流程。

由于 IPA 可以支持跨垂直行业的广泛集成场景，因此安全性和法规遵从性可能是一个问题。如果低代码平台不能完全支持 IPA 提供的广泛集成，那么我们需要考虑替代方案。基础设施设置、数据迁移、数据集成、许可和定制是所涉及的成本示例。

下表总结了整合 IPA 之前需要考虑的因素：

表 2. 将 IPA 与低代码开发相结合

用例：消费品

一家领先的消费品公司希望利用 IPA 来增强其供应链管理和业务运营。他们将使用低代码平台开发供应链应用程序，该平台可以选择集成 IPA 工具来自动化和优化供应链流程。这样的集成将使公司能够提高供应链效率、降低运营成本并缩短产品交付时间。实施要点总结如下图 3 所示：

图 3.为消费品公司提供低代码开发的 IPA

这个在消费品领域将 IPA 与低代码相结合的例子可以适用于零售或制造等行业，这些行业可以优化库存管理、需求预测和生产调度。

低代码开发的 RPA

机器人流程自动化和低代码开发具有互补关系，因为它们可以结合起来以增强组织内的整体自动化和应用程序开发能力。例如，RPA 可用于自动执行重复任务并与各种系统集成。可以利用低代码平台快速构建自定义应用程序和工作流程，从而缩短上市时间。低代码平台的快速开发能力与 RPA 的自动化功能相结合，可使组织快速构建和部署应用程序。

通过使用 RPA 自动执行重复性任务并使用低代码平台快速构建自定义应用程序，组织可以显著提高其整体运营效率和生产力。低代码环境中的 RPA 可以最大限度地减少人工工作量、缩短开发时间并让公民开发人员参与应用程序开发，从而节省成本。

RPA 和低代码平台都具有可扩展性和灵活性，使组织能够适应不断变化的业务需求并根据需要扩展其应用程序和自动化流程。RPA机器人可以动态扩展以处理不同数量的客户查询。在高峰时段，可以部署额外的机器人来管理增加的工作量，确保一致的服务水平。RPA 工具通常具有跨平台兼容性，允许它们与各种应用程序和系统交互并增强低代码平台的灵活性。

数据敏感性可能是一个问题，因为 RPA 机器人可能会直接访问专有或敏感数据。对于不稳定、难以自动化或不可预测的流程，RPA 可能无法提供预期的收益。RPA 依赖结构化数据和预定义规则来执行任务。频繁变化、不稳定和非结构化的过程缺乏清晰一致的重复模式，可能会给 RPA 机器人带来重大挑战。难以自动化的流程通常涉及多个决策点、异常和依赖关系。虽然 RPA 可以处理一定程度的复杂性，但它并非为需要深度上下文理解或复杂决策能力的任务而设计。

下表总结了集成 RPA 之前需要考虑的因素：

表 3. 将 RPA 与低代码开发相结合

使用案例：银行业务

一家银行希望通过将 RPA 与低代码开发平台集成来简化其数据输入流程，以自动执行重复且耗时的任务，例如表单填写、数据提取以及旧系统和新系统之间的数据传输。这种集成有望提高运营效率、减少人工错误、确保数据准确性并提高客户满意度。此外，它还将使银行能够以更快的速度和更高的可靠性处理大量客户数据。

低代码平台将提供灵活性，以便快速开发和部署针对银行特定需求的定制应用程序。RPA 将处理后端流程的自动化，确保无缝和安全的数据管理。实施要点总结如下图 4 所示：

图 4. 银行机构的低代码开发 RPA

在这个将 RPA 与低代码集成的银行示例中，RPA 可用于自动化数据输入和传输等后端流程，同时还可以自动化客户服务互动和贷款处理等前端流程。此外，RPA 的低代码可应用于保险或电信等领域，分别实现索赔处理和客户入职的自动化。

结论

技术集成的价值在于它能够使社会和组织在不断变化的环境中不断发展、保持竞争力并蓬勃发展——这种环境需要创新和生产力来满足市场需求和社会变化。通过采用 IAT、IPA、RPA 和低代码开发，企业可以解锁新的敏捷性、效率和创新水平。这将使他们能够提供卓越的客户体验，同时推动可持续增长和成功。

随着数字化转型之旅的不断展开，IAT、IPA 和 RPA 与低代码开发的结合将发挥关键作用，并塑造跨行业软件开发、流程自动化和业务运营的未来。