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经过多年发展,全球RPA市场已经初具规模。

据Transparency Market Research研究预测,预计到2024年,全球RPA市场规模将达到50亿美元,实现61.3%的年复合增长率。

RPA在亚洲市场起步晚于欧美市场,但从2018年开始,RPA亚太市场以超过100%的速度迅速扩张。2019年起,中国市场全面引入RPA概念,近两年RPA俨然已成为一个“科技风口”。

2021年,共计15家RPA厂商融资19起,融资总额破34亿,估值近230亿。历经四年,如今中国RPA市场发展如何?到底有多少场景可以落地?风口还将持续多久?

RPA进入智能自动化阶段

RPA英文全称为Robotic Process Automation,中文译为机器人流程自动化。RPA主要通过录屏、模拟、AI等方式,模拟人类在电脑上的键盘输入、鼠标点击等操作,以自动执行重复的数字业务流程达到提升工作效率,节省运营成本的目的。

RPA一般适用于规则明确、大量重复的场景,非常适合执行那些枯燥、繁琐的重复性任务,在降低人力成本的同时,也能更加安全、高效和精准地保证数据传输的质量与效率。

目前,全球RPA行业经历过三大发展阶段。RPA技术的具体历史起源较难总结,可追溯至数据抓取与Web抓取,早期多应用于软件行业的测试自动化领域。

而在中国市场则出现过一个非常有趣的现象,十几年前,个人用户就已经在应用RPA相关的技术,开发了很多在游戏里自动化操作的机器人。第二阶段,RPA在海外火了起来,企业和公共部门通过RPA去实现财务、行政、采购等领域的自动化需求。

美国、英国、日本这些发达国家人力成本很高,通过RPA技术哪怕实现一个比较短的自动化流程,也能节约一定成本。但是,这一阶段的自动化仍然属于单点应用。第三阶段,也就是如今,不同行业都在进入智能自动化阶段,RPA和人工智能(AI)及相关技术结合,将自动化拓展到更多业务领域和丰富的业务场景,而非仅限于单点、单场景,企业正在逐步构建起整条业务线的自动化。

从业务层面来看,RPA可以赋能财务管理、仓储物流、人事管理、销售管理、IT运维等通用场景。例如,财务管理中的收付款管理、自动开票、发票验真、纳税申报、费用报销等具体业务,都可以通过RPA降本增效。以最近几年蓬勃发展的新零售行业为例,RPA带动了门店库存盘点模式的升级。某线下生鲜超市受限于以往运营条件,商品的库存信息只能由各个门店的业务人员手动操作。

这种操作模式带来的问题包括:一是由于无法做到数据的实时更新,超市和电商平台的数据一旦不一致,容易导致超卖的发生;二是数据同步操作本身具有一定的复杂性,对业务人员的IT操作能力有较高要求。

在引入RPA后,由RPA代替人工自动登录电商后台,查询商品库存更新进度。通过RPA的流程梳理与实施,库存数据的更新与验证每20分钟即可完成一次,并一次性覆盖多家店面,从整体上提高了数据同步的实时性,解决了销售过程中可能出现的商品超卖问题。

根据IBM对大中华区的有关市场调研报告显示,由于企业自身信息化程度高、业务流程完备,以及对整体效率与容错率有较高要求等诸多因素,以银行和保险为代表的金融行业目前在RPA市场份额最高,占50%以上。除此之外,RPA还广泛应用于零售、制造、电信、物流等领域。

超自动化成为RPA的未来

RPA诞生于市场需求,大量企业组织缺乏技术与经验,难以在数字化转型升级的过程中实现智能自动化,所以必须借助RPA来为组织提供完整的端到端的自动化,去增强业务流程。于是,“将重复的事交给RPA做”正成为更多企业的共识。

Gartner报告中指出,在软件细分市场里,RPA同比增长63%为增长最快。之所以RPA能够快速增长,成为当前行业热点,关键原因在于RPA能够迅速体现数字化转型的好处,产生价值,方便采购方计算出投入产出比(ROI)。

这让RPA有了出道即巅峰的即视感,或许也预示着2022年仍将有更多RPA项目拿到融资,不过资本催熟下的RPA厂商2022年挑战也更大。

Gartner指出,在过去的一年,RPA市场发生了几次“地震级”收购事件,IBM、微软、Salesforce和SAP等科技巨头也在积极布局RPA,正在迅速改变市场格局。

尽管这加剧了RPA市场竞争,但中小规模的供应商通过内置低代码、AI、ML等创新技术,在中国和亚太地区表现出了相当大的影响力。事实上,中国市场是AI先行的,所以对“RPA+AI”一体化有天然的需求。

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RPA和AI结合后的应用范围超级广泛,一方面可以处理登发邮件、Excel计算、整理文件这类简单重复性工作外,另一方面还能完成身份信息智能审核、文本OCR智能分析、客服场景辅助决策与自动推荐等复杂决策类工作。

基于RPA+AI构建的智能助理机器人,可以学习人的业务处理经验(数据), 在复杂的业务场景下,达到接近人或超过人的决策准确率,打破传统RPA技术只能按照特定规则处理业务的局限,实现深度的业务场景覆盖。当大量的企业在拥抱RPA+AI技术时,对于RPA厂商来说,既是机遇也是挑战。

目前,RPA厂商们正在加快技术创新,融合更多的智能技术,为客户提供更高效的自动化技术。Gartner预计,到2024年,RPA市场将继续保持两位数高速增长模式,而超自动化(Hyperautomation)将是RPA的未来发展方向。

超自动化是一个囊括AI、RPA、低代码、流程挖掘等的工具,旨在实现更广泛的业务流程自动化的技术合集。在某种程度上,超自动化更像是一个包含了多种技术与软件的结合体,可以实现一些软件系统的泛在连接和端到端的自动化,可以打通不同组织、系统之间的数据、应用、业务等多重孤岛,然后真正实现互联互通,从而形成一个跨行业、跨领域、跨组织的闭环。

当RPA演进至超自动化,将以一种新的集成能力来串联各个企业的业务系统的演进,从而更好的推动业务能力的转型和升级。

国内RPA需加强产品力

根据RPA中国的预测,到2024年,中国RPA市场规模将达到81.8亿元,金融、政务、制造业等领域将成为重要的落地方向。目前,国内一些大型企业已将采购RPA的刚性需求写进招标文件,每年单独招标量需求都在稳定上升。

尽管RPA的未来非常美好,但在国内还属于行业应用早期,市场渗透率还很低。在供给侧,也没有形成绝对的市场龙头。

有投资人指出,目前国内RPA市场行情较好,导致大家不会去质疑赛道价值,但实际上各厂商产品化程度不高,产品差异化较小,甚至不少做成了项目制公司,企业间竞争压力也会更大。

那么,在RPA产品同质化情况下,如何脱颖而出?

微村智科投资管理公司投资合伙人倪天旸曾在采访中表示,可以从三个方面加强产品竞争力:首先把口碑做好,在稳定性上面达到预期效果。用RPA的基础能力去替代人力门槛不高,但要做到高并发高稳定则需要一定积累。比如金融机构更在乎的不是RPA能替代人,而是能很稳定不会犯任何错的去替代人。

第二是流程挖掘环节。

国外知名RPA厂商UiPath在第一环节多出了流程挖掘功能,基于算法和AI能力,用RPA帮助企业找到能优化的地方,为企业起到咨询作用,使竞争力和解决方案更加闭环。第三是生态化能力。

原来大家质疑RPA的点在于易被替代,但是如果RPA厂商去和垂直 SaaS 做对接,更通用足够开放的生态能力让其具竞争力。总体而言,RPA的核心是产品力。

产品力决定了用户是否能够买单,产品缺少核心竞争力和便捷使用的能力,导致客户的不满意度提高,极有可能产生退费,以及来年不续费的情况。产品能力不足,也给后面的服务增加了无形中的工作量,导致客户的问题迟迟不能解决,也不能很好的上线,后端的服务人员必须以强服务的形式支持客户。

如今RPA的竞争越来越激烈,满足客户需求已经成了基础条件,在满足客户基础的前提之下,还需要考虑产品的易用性、稳定性和满足性。在这三点同时满足的情况下,RPA产品将在市场上获得更大的生存空间。

【科技云报道原创】

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       原文标题 : 历经四年,RPA走向同质化?

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