單從概念上說：機器人流程自動化（Robotic process automation），指的是依托機器人流程自動化技術的電腦程序，代替人類用來自動執行任務，以達到快速降低成本、提升表現的目的。

最適合采用這類技術的是涉及大量重復性手工處理、有固定規則、結構化數據較多的機構，比如金融財務服務行業。

舉個例子：

以最常見的 RPA 財務分析機器人為例，處理財務分析報表時，機器人會打開指定的企業財務數據頁面，一鍵提取頁面中相應的數據信息，并自動匯總在表格軟件當中。一些功能較多的 RPA 軟件甚至可以將匯總好的表格數據自動生成柱狀圖、餅圖等，并直接按照要求置入 PPT 文件里，大部分需要人工幾小時甚至十幾小時完成的任務，RPA 軟件可以在幾分鐘之內搞定，極大程度上縮短業務流程。

當然，這只是財務分析業務這一種 RPA 機器人的案例，在其他領域還有更多不同的 RPA 軟件能夠提供相應的服務。

如果只看上面的案例，可能會有讀者認為 RPA 與 AI 并無差別，但實際上，RPA 從技術層面來說并不能等同于人工智能，只是在很多環節上會用到人工智能的技術。

仍然以上面的 RPA 財務機器人舉例：

當機器人打開需要分析的企業財務頁面時，就會用到人工智能中的 NLP（自然語言處理）技術，識別頁面中企業名稱、財務數據等相關字段，從而更加精準的整理成表格文件。

一句話總結就是：RPA 能夠替代人工，將繁瑣的業務操作流程自動化，并更加精準地完成工作。
 

對于很多人來說，這是一個很受關注的問題。首先正面回答：有，RPA 有核心技術。

RPA 要實現的最核心的功能是通過模擬人類手工在電腦的操作，包括鍵盤、鼠標的輸入等等，以達到節省人工操作、提升效率的目的，所以模擬技術可以說是 RPA 的核心之一。

多數主流 RPA 產品采用的技術主要有以下幾種：

• 利用 WIN32 API 基于屏幕坐標點進行鼠標的移動點擊拖放以及鍵盤操作；

• 利用 WIN32 API 獲取句柄從而在鼠標光標不動情況下直接操作 windows OS 上運行的任意窗體及其內的控件；

• 利用 IE DOM 類庫在鼠標光標不動情況下直接操作 IE 瀏覽器所打開的網頁中的 HTML 元素；

• 利用圖像識別和 OCR 技術基于屏幕區域截圖比對來獲取屏幕坐標位置并用 WIN32 API 觸發鼠標鍵盤操作。

達觀數據創始人兼 CEO 陳運文告訴記者：隨著智能化發展，文本自動化處理系統、自然語言處理技術等等都可以被 RPA 廠商利用起來，如 Transformer Learning、BERT 等等在自然語言處理技術里最流行、最優秀的算法模型都可以融合在 RPA 當中。

此外，通過嵌入機器學習引擎來自適應被操作對象也逐漸成為 RPA 發展的趨勢，比如同樣的按鈕改了部分文字、移動了位置等等，智能化的升級可以讓 RPA 維護人員不必再疲于奔命的不斷調試應付。

目前有一種流行的說法：RPA 不過是 AI 難以落地的情況下用來緩沖的替代品。對于這個觀點，陳運文表示：

你看到這些 RPA 機器人在模擬人的鍵盤和鼠標的操作，它在點擊我們的客戶端、點擊網頁、填信息、下載文檔、審閱文檔、發送郵件，這些都是你看到 RPA 做的工作，但是為什么 RPA 會做這些工作？它的背后是誰在控制它？其實是 AI 模塊在控制。因為 AI 模塊是學習了人類人工的操作過程，總結提煉人類閱讀文檔中的判斷和人的行業知識，所以是 AI 系統在控制 RPA 流程操作的工作。大家看到的是 RPA，但背后其實是我們的 AI 模塊在控制它、操縱它。

簡單來說：以達觀數據為例，RPA 可以算是其自身業務的自然延伸，內核仍然是 AI。在前一篇文章中，相關專家已經提出過類似觀點：AI 技術的推進間接帶動了 RPA 在更多場景下落地。所以，如果說 RPA 之前的核心技術是模擬操作，那么現在它的核心技術就是人工智能了。

要回答這個問題很簡單：當然不是。記者也為此專門采訪了來自達觀數據的副總裁金克，他的看法是這樣的：

首先，RPA 最近一兩年蓬勃發展的一個很重要原因，是人工智能的技術在近幾年取得了很好的突破。從 AlphaGo 下圍棋開始，深度神經網絡、人工智能、文本處理、圖像處理、語音處理，這些人工智能的技術這幾年確實得到了非常蓬勃發展。

AI 技術的推進間接帶動了 RPA 在更多場景下落地，其實早在十幾年以前就有腳本自動化，但為什么 RPA 現在突然在美國熱起來了？因為大家發現有 AI 技術助力以后，腳本機器人不是只能做那些最簡單的工作，它現在可以開始處理復雜的業務流程工作了，這是 RPA 在最近一兩年蓬勃發展的最主要原因。

從另外一個角度來說，全球數字化經濟發展到今天這個階段，越來越多企業認可用數字化勞動力、數字化機器人代替人去工作這件事情，觀念的改變以及企業信息化程度的提高，也給 RPA 的發展帶來豐厚的土壤。如果企業都在用紙質辦公，審批還要打印出來自己簽名的話，那 RPA 還是用不起來的。現在很多企業的審批流程全部都是點一下按鈕、在網上寫評論意見就能夠完成流程的，企業的數字化升級改造在之前已經逐步完成之后，也給 RPA 帶來非常好的土壤，讓它得到大規模使用。

總的來說，就是 RPA 與 AI 是相輔相成的，雖然 RPA 軟件已經發展了多年，并且在早些年已經有了較為成熟的產品，但是 AI 的飛速發展讓 RPA 有了更多的應用，這是企業可以實實在在用到的技術，自然也就跟“忽悠”沒什么關系了。

RPA 的出現引發了投資領域的關注，Gartner 表示：RPA 是當今企業技術領域最熱門的領域之一，相關市場在今年（2019 年）已達到 13 億美元規模。

根據市場研究公司的數據，RPA 軟件收入在 2018 年增長了 63.1％，達到 8.46 億美元，使其成為全球企業軟件市場中增長最快的部分，排名前五的 RPA 供應商（UiPath，Automation Anywhere，Blue Prism，NICE ，Pegasystems）控制著 47％的市場。

與此同時，北美繼續占據 RPA 軟件市場的主導地位，2018 年的市場份額為 51％，其次是西歐，日本排名第三，2018 年的采用率增長了 124％。

從這些數據上來看，RPA 的未來似乎大有潛力，但是陳運文認為：中國 RPA 從 2019 年開始才是一個起點，“春江水暖鴨先知”，投資是最先掌握技術發展方向的。RPA 企業成長起來以后，會有具體的應用落地，更多行業會使用到 RPA，先是創業投資企業培育成長，明年會有更多行業應用爆發出來。

此外，他表示：相比 AI，不管是創投行業還是產業應用行業，現在大眾已經變得更加理性和冷靜，經過 AI 前幾年的泡沫炒作，RPA 這個行業會更理性、更客觀，更關注它給產業帶來的實際價值，所以發展也會更加冷靜一些。

除了上面幾個“重點問題”，有關 RPA 的爭論還有很多，AI 前線也就一些關鍵問題向陳運文、金克兩位采訪嘉賓進行了咨詢，并整理如下，供讀者參考：

陳運文認為：之前沒有形成風口的原因，一是 AI 技術本身不夠成熟，二是企業數字化程度不高，這兩個限制導致 RPA 之前能夠落地應用的場景太少了，所以很難爆發。今天這兩個技術條件已經具備以后，大家發現這個 RPA 能做，那個 RPA 也能做，甚至企業里很多崗位能夠用數字機器人代替，所以一下就火了。

金克告訴記者，因為很多人講 RPA 本身看上去好像并沒有那么難，技術并沒有那么高不可攀，但是我們自己判斷，要開發出一個真正可靠、可用、像人一樣長期穩定運行的系統，是要投入巨大工程開發的力量。

在他看來，RPA 對行業意義有兩部分：

第一塊是任何高精尖技術，真正能夠發揮作用的是在于真正落地到每個客戶的應用場景里。RPA 在這塊做得非常好，目前公布的 RPA 案例甚至國外同行公布的案例，都是非常接地氣的，比如幫哪個銀行處理票據提升幾百倍效率，幫助哪個銀行自動化處理訂單能夠減輕多少人力負擔等等，這些都是具體的行業應用場景，而且帶來的價值完全是可以量化的，甚至可以算 ROI 投入產出比，這是非常優秀的。一個技術再也不是天上飄來飄去的概念，而是真正落地扎根到每個場景里，所以落地應用是 RPA 一個巨大的特點。

第二個特點，能夠有巨大工程開發，RPA 的開發要耗費巨大的心血和人力，開發 RPA 產品時，為了適配這么多操作系統、這么多數據庫、這么多文件格式，也投入了巨大的力量去做。任何應用系統開發要有水滴石穿的精神，不斷打磨產品才能夠真正應用起來。工程方面的工作量非常繁重，今天看到展開那么多菜單，每個菜單里的 Excel 要寫非常多代碼，能夠去自動化處理各個版本 Excel 文件、完成改查等各種操作。任何技術落地，工程化和產品打磨是非常重要的。

陳運文表示自己是比較樂觀的，他認為 RPA 對產業未來的影響是非常深遠的。軟銀的孫正義在今年大會上說 RPA 和 AI 技術結合在一起能夠帶來人類經濟的第二次大發展，陳運文對他的觀點非常贊同。但是怎么把 RPA 和 AI 結合在一起很值得思考，他舉例說：RPA 像人的雙手一樣可以去工作，AI 像人的大腦一樣能夠思考、能夠做決策，把手和腦結合在一起才能夠真正發揮作用。如果只有一雙手，沒有更聰明靈活的大腦，是很難發揮它的作用的。

尤其今天人工智能已經到了真正落地的時代，光有一個大腦，沒有雙手，也很難發揮作用。為什么 2109 年中國的 RPA 市場這么熱？陳運文認為，就是大家發現 AI 技術真正落地時 RPA 是個最好的通道，所以這兩者結合他認為非常樂觀，未來可以創造非常多價值。

參考資料：

[1] https://cloud.tencent.com/developer/news/172491

[2] https://mp.weixin.qq.com/s/WKp9CpnwpQGhvzL6CPmeNQ

[3] https://www.forbes.com/sites/jeanbaptiste/2019/07/03/why-softbank-invested-300-million-in-robotic-process-automation-rpa/#1094af047e6f

[4] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-06-24-gartner-says-worldwide-robotic-process-automation-sof

[5] https://venturebeat.com/2019/07/28/the-opportunities-in-enterprise-rpa/


特別聲明：

文章來源：AI前線（ai-front）

作者：陳思

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/BJwohmG_BEJ7dXbcPTgaCQ

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