RPA(机器人流程自动化)规范体系是确保自动化流程高效、稳定、安全运行的基础，涵盖技术架构、流程设计、开发实施、安全合规等多个维度。以下核心规范要点基于行业标准及最佳实践整理：

一、系统架构规范

模块化设计

开发模块：提供可视化设计器(如拖拽组件)与脚本开发双模式，支持版本管理、调试及模板复用。

执行模块：区分有人值守(人工触发)与无人值守(定时/事件触发)，支持队列调度、动态资源分配及异常中断恢复。

管理模块：实现机器人分组、权限控制、运行监控(实时日志、录屏审计)及资产(密码、密钥)加密管理。

AI能力集成

需支持OCR、NLP等AI技术处理非结构化数据，并具备流程挖掘、智能决策等扩展能力。

部署要求

支持跨平台部署(Windows/Linux/国产OS)、容器化部署及云环境集成，确保高可用与灾备机制。

二、流程设计规范

标准化流程定义

流程需拆解为原子化任务，明确输入/输出、异常处理路径，避免冗余逻辑。

采用流程图工具(如BPMN)可视化设计，标注决策节点与数据流向。

异常处理机制

预设超时、数据校验失败等场景的应对策略，包含自动重试、通知人工及状态回滚。

可维护性设计

模块化封装子流程，主流程仅调用子模块;配置参数外置，避免硬编码。

三、开发实施规范

编码与命名

命名规则：项目用大驼峰(FinancialReport)，子流程/变量用小写+下划线(data_extraction)，常量全大写(MAX_RETRY)。

代码规范：Python脚本需符合PEP8(4空格缩进、80字符行宽)，关键操作添加行内注释。

工具链管理

使用相对路径访问资源(如Excel/图片)，通过环境变量配置依赖库。

版本控制工具(Git)管理脚本，禁止在代码块内嵌复杂逻辑。

测试验证

分层测试：单元测试(单组件功能)→集成测试(流程连贯性)→性能测试(并发负载)。

四、安全与合规规范

数据安全

敏感数据(用户凭证、银行账号)存储于加密资产库，运行时动态调用，禁止明文存储。

遵循最小权限原则，机器人仅获取必要数据权限。

审计与监控

全流程留痕：操作日志、屏幕录像、执行时间戳，支持事后溯源。

集成堡垒机管控高危操作，设置操作行为白名单。

合规性要求

符合GDPR、等保2.0等数据法规，定期进行漏洞扫描与渗透测试。

五、分级评估体系

依据行业标准(YD/T 4391.1-2023)，RPA系统分五级评估：

基础级：单机任务自动化;

增强级：跨部门流程协同;

专业级：非结构化数据处理;

领先级：动态环境自适应;

旗舰级：自优化与主动决策。

以上规范整合自国内行业标准、技术白皮书及开发指南，侧重通用性原则，可根据实际场景调整细则。实施中需持续迭代优化，并建立企业内部的RPA治理框架(如CoE中心)确保长效运行。