一個行業如果突然火爆，那么最后總會收歸于平靜，這是萬事萬物發展的必然規律。即便是2019年ToB行業無人不知、無人不曉的RPA，也難以逃脫這個命運。

不過平靜并非壞事，只有回歸平靜，我們才能在資本運作的浮躁背后，冷靜審視RPA的未來之路。

得益于大洋彼岸UiPath估值的瘋狂飆升，整個2019年，國內有名有姓的RPA廠商層出不窮。這一年，拿到新融資、發布新產品、開啟又一輪轉型的中國RPA廠商不下10家。

明面上看，RPA爆火似乎是一場資本狂歡。可真正深入行業背后，我們會發現RPA能夠落地，確實是因為實在的價值。

視頻：RPA應用范例

RPA即智能化軟件，也可以理解為自動化機器人。只要預先設計好使用規則，RPA就可以模擬人工完成復制、粘貼、點擊、輸入等“規則較為固定、重復性較高、附加值較低”的工作。我們都領教過Ctrl+C、Ctrl+V之痛，如果重復粘貼的工作流程簡單、規則清晰，RPA完全可以替代人工完成這類工作。

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能落地

是RPA爆火的根本原因

RPA雖然與人工智能強相關，可RPA并不像大部分人工智能那樣“概念多、落地少、一到應用就抓瞎”。中國RPA廠商幾乎從一開始，就想好了落地場景，產品就是為了解決問題。

縱觀今年國內聲名鵲起的RPA廠商，不管是阿博茨科技、達觀數據，還是弘璣Cyclone、云擴科技，這類廠商幾乎都把落腳點放在了金融、財稅等流程“大量重復”且“規則明確”的領域中。

阿博茨科技CTO劉鐵鋒直言：“大家都清楚未來AI會替代勞動力，可以前AI有點看不見摸不著。RPA就是AI落地的觸手，能讓AI更接近現實，讓智能化、自動化更便于理解。”

道理很簡單，就拿單據量大、業務流程較為統一的銀行舉例。如果AI可以把單據上的數據“照”出來，直接通過RPA流程，把數據填寫到指定位置，無疑會大幅提升工作效率。

同理，公司財務處理的發票、賬單，也需要從實體發票（紙張）上摘錄大量數據，填寫到系統中。如果有RPA加持，這類工作顯然會更輕松。

以往RPA不火，是因為AI不夠成熟，“照”的不準，也“理解”不了文本的語義邏輯?？呻S著OCR（光學字符識別）、NLP（自然語言處理）等AI技術的成熟，從實體文本、圖片上扒取內容進行分類填充，幾乎成了人人都能理解的落地技術。

正是在這種背景下，RPA才能成為AI落地的重要陣地。而這一年入局RPA的中國玩家，多數都有強大的人工智能背景。

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RPA爆火

離不開AI加持

「ToB行業頭條」簡單對今年影響較為突出的RPA廠商做了一下盤點，我們發現：

在拓展RPA業務之前，阿博茨是一家專注使用AI技術改進金融數據產生、提取、分析、呈現的人工智能公司；達觀數據做的是文本理解、文本分析；來也是做語音助手、語義機器人的……

這些具備自研AI能力的RPA廠商其實與中國傳統RPA廠商藝賽旗，或是全球RPA巨頭UiPath等廠商有所不同。UiPath、藝賽旗這類RPA廠商的AI技術不是自研的，而是集成的。

我們還不能斷言“AI+RPA”和“RPA+AI集成”哪種方式更好，我們只能說前者依靠自研AI能力，能讓RPA更好地串聯公司原有業務，保證服務質量；后者則可以為客戶提供更多AI選擇，滿足客戶豐富的需求，平臺也能依靠輕體量實現快速擴張。

當前，RPA行業剛剛興起，一切都在探索之中?？刹徽摬捎媚姆N方式，我們都知道RPA的發展肯定離不開AI能力加持。

因此，如阿博茨科技這類擁有自研AI能力的 RPA廠商，并沒有完全仿效UiPath、藝賽旗的模式，選擇外接AI能力。它們更希望用“自研AI+RPA”模式，為自己建立堅實的壁壘，它們只是將RPA作為業務延展，而非將其定義為企業核心。

“RPA是需求推動起來的，不是概念炒起來的。人們想用AI解決重復、低效、簡單的工作，這是實際需求?？稍谖覀兛磥?，RPA更像是AI能力的擴展，起到以觸手和紐帶形式串聯更多業務的作用，但RPA并不是一個公司的全部。”劉鐵鋒這樣說道。

在他看來，過硬的AI能力可以挖掘出更多RPA場景，沒有自研AI能力保證的話，RPA在場景拓展層面，很容易受到第三方技術水平的限制。

“未來RPA市場的廝殺會把純RPA場景的服務價格打的很低，在需要AI功能的場景下，純RPA公司很可能會受到來自AI+RPA的公司的極大挑戰。”

為什么RPA發展了十幾二十年都沒能爆火，也沒有出現能被記住的廠商？為什么當阿博茨、達觀數據、來也等AI公司一進入，RPA就火了呢？

很顯然，RPA的火熱與人工智能技術水平的整體提升密切相關。既然技術催生了一個行業的爆火，那么誰敢說AI技術不是RPA這個行業的新核心呢？

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RPA剛火就陷入了白刃戰

以往我們總覺得，RPA今年才火，應該是個可以入局的藍海市場，可劉鐵鋒卻透露：“這個市場已經到了短兵相接的地步。市場上的大客戶就那么多，它們一定會在多個RPA廠商中挑選最合適的。”

所以，我們從阿博茨的產品矩陣圖中發現，阿博茨的核心架構仍然搭建在完全自主知識產權的非結構數據抽取、金融行業NLP、以及知識圖譜等AI技術上。主營業務依然是面向金融行業的智能投研、智能風控、智能投后、智能運營等產品及綜合解決方案。

阿博茨科技只是將RPA作為串聯各項業務的抓手，于內提升方案的整體效率，于外更好地服務客戶。這種方式，一來可以保證企業不錯過RPA風口；二來也能讓企業的AI能力持續更新。

“‘自研AI+RPA’在這個階段，或許可以更好地串聯公司業務，為客戶帶去真正的效率提升。”劉鐵鋒這樣說道。

雖然RPA行業存在了將近二十年，可“AI+RPA”的理念近一年才足夠火熱。行業對RPA落地領域、落地方法的探索仍在繼續，大家一致認為RPA行業仍有巨大潛力需要被挖掘，無數投資人也把RPA當作下一間孕育獨角獸的溫室。

據TransparencyMarket Research研究預測，到2024年，全球RPA市場規模將達到50億美元。金沙江創投總經理朱嘯虎也表示：“5年以后中國可能會有一半工作被RPA替代，80%客服人員被智能客服取代，幾年以后這個市場上百億美金是可以期待的。”

雖然目前多方對RPA的看法不同、理解不同，但不能否認的是，RPA確實是可以落地的實際應用。

就像朱嘯虎所描述的那樣：“我們發現RPA和智能客服是中國企業主最愿意買單的，因為投資回報率最容易算，機器人能替代幾個員工很容易計算。”企業只要輕度試用，就能知道RPA為企業節省了多少人力、物力，提供了多少價值。

因此，在無數投資人、行業人士看好的情況下，RPA向未知領域的探索就極為重要。

04

關于RPA未能拓展的場景探討

前文已經提過，當前RPA廠商主要聚焦在金融、財稅領域，這些成熟場景很容易飽和，廠商遲早會陷入低價競爭。

那RPA廠商要怎么辦呢？很多廠商未必思索過這個問題，可劉鐵鋒卻為「ToB行業頭條」提供了幾點思路。

“過往RPA主要落在信息化程度比較高的行業，可我認為軟件與軟件的連接問題，只會越來越少。阿博茨反倒認為在信息化程度較低的行業，或許會有新機會。尤其是硬件連接軟件、實體連接軟件領域，RPA還有向前探索的可能。”

在這里，他舉了一個老工廠改造的例子。某家老工廠的核心機床內置了一臺無法替換的電腦，電腦中的數據很重要，可電腦卻因為系統過老無法升級，導致數據無法同步到新系統中。

工廠想了很多辦法都解決不了這個問題，只能人工從老電腦上抄下數據，再錄入到新系統中，效率極低。阿博茨在接手這個項目后，用了一種很“笨”卻極為有效的方法解決了難題。

這個辦法就是通過拍照不斷截取電腦屏幕上的數據，然后利用OCR、NLP等AI識別能力，直接把數據從圖片上扒出來輸入到新系統中。

雖然這只是個例，但卻不由得引發我們更多的深思。既然對RPA需求旺盛的市場已經群雄逐鹿，那么信息化程度較低、RPA尚未深度觸及的行業，是否有被改造的需求呢？這種需求是一直沒有？還是因為此前技術不成熟、服務不到位，始終找不到改造方法呢？

再有，RPA行業一直存在走標準化路線，還是走定制化路線的爭論。其實這種爭論不僅存在于RPA行業，整個中國ToB市場都在討論這個無解難題。

DCM曾振宇在接受IT桔子采訪時說道：“RPA按機器人收費是一個天然的優勢，可能會打破傳統SaaS或者企業服務在中國收入天花板的壁壘。”

可在沒有拓展出更多場景，沒有找到更理想的快速擴張方式之前，劉鐵鋒卻表示SaaS模式很難。“80%服務+20%技術”的配比，或許是阿博茨更傾向的解決方案。

“ToB產業的競爭是企業綜合實力的競爭，RPA是基于企業的整體服務能力展開的。技術雖然是關鍵，可在技術之上，如何保證產品節點持續穩定、如何真正深入客戶理解需求才是最關鍵的事情。”

之所以把20%側重于技術，是因為當前RPA廠商的技術水平比較接近，在RPA場景沒有得到進一步突破的情況下，競爭還沒有走到較量技術的那一步。

反倒當前中國ToB市場正處于逐步完善期，客戶多樣化需求很多，對標準化產品也不感冒。80%的服務側重與中國企服市場大環境有關，畢竟企業服務重點還是在于服務。

當然，這些只是「ToB行業頭條」拋出的疑惑，到底如何解決還需要RPA行業的廠商、用戶、投資人、專家共同探討。

不過可以肯定的是，“AI替代人去工作”是不可逆轉的趨勢，正是基于這個理由，RPA落地和爆火才是理所應當的事情。


特別聲明：

文章來源：ToB行業頭條（ID：wwwqifu）

作者： 李曉松 

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/KBsx_-ptc7BfBPxhS2-t5Q

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