近日，由RPA中國主辦的“RPA中國2019Tech Business商業智能大會”在北京萬達文華酒店圓滿落幕。此次大會匯集了國內外眾多頂級RPA廠商、業界客戶以及資深開發人員。

在圓桌論壇環節，中投創展聯合創始人任威為主持人，UiPath大中華區渠道總監Frank Chen陳衛民、Blue Prism北亞區副總大中華區總裁Jimmy Sharp夏治平，達觀數據副總裁陳文彬，SAP中國財務方案總監陸巍，德勤中國分析師、管理咨詢高級經理Alex Steinberg方澤昂作為特邀嘉賓，以《融合商業與科技--RPA產品與服務的進化》為主題進行了精彩的討論。幾位嘉賓就RPA如何將AI技術快速落地與企業流程相結合，RPA所支持的業務場景以及RPA面向垂直領域擁有哪些天然優勢進行了深入探討。

左起：任威、Frank Chen陳衛民、陳文彬、Jimmy Sharp夏治平、陸巍、Alex Steinberg方澤昂

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以下是此次圓桌論壇詳細內容，由RPA中國整理：

各位嘉賓下午好，我是中投創展的聯合創始人任威，接下來的圓桌論壇會議將由我主持。此次議題是《融合商業與科技--RPA產品與服務的進化》，我們都知道最近幾年RPA機器人以迅雷不及掩耳之勢席卷全球各行業，通過將商業流程與科技相融合形成完整的自動化閉環，成為企業實現數字化轉型的重要工具。這與它的易用性、部署便捷、見效快、效率高等特性是密不可分的。在今年6月份，Gartner發布了一份關于RPA發展的調查報告，RPA的市場增長率達到了63%，從而成為全球增長最快的企業軟件。所以，今天我們請到了RPA領域5位資深的專家，共同討論RPA到底如何幫助企業解決“最后一公里”的數字化轉型問題，以及RPA的未來發展趨勢。

任威：第一個問題，2019年全球RPA廠商的動作比較頻繁，通過收購、兼并技術團隊等方式，來增加人工智能元素在產品體系中的比重和自身AI的研發能力。那么可以分析一下，這些收購背后的邏輯和RPA產品未來演進的一些方向嗎？這個問題，請Blue Prism的Jimmy先來回答一下。

Jimmy Sharp夏治平：2019年RPA廠商收購技術團隊的動作確實有很多。以BluePrism為例，在今年的7月份 BP以1億美元的價格收購了Thetonomy，并更名為“BluePrism Cloud”以補強云端的服務能力。BP之所以花費如此大的代價收購一家云企業，是因為根據多方調查以及用戶反饋，部署問題仍然是企業應用RPA最大的障礙。而云端服務可以為客戶提供更便捷的RPA服務，隨時隨地的登錄自己的RPA控制臺，不會受到場地、環境等因素的影響，這對于應用和普及RPA業務的幫助是巨大的。

關于RPA的發展問題，BP是最深有體會的。早在2001年BP便已涉足自動化領域，不過那時專注于金融和銀行業。后來經過十多年的技術打磨和市場發展， 2016年BP在英國倫敦交易所IPO成功上市，并成為RPA行業唯一一家上市公司。所以，從BP自身的發展過程就不難看出，RPA是一個擁有巨大潛力和持續挖掘的行業，尤其是在全球經濟進入數字化時代，RPA的高效率、節省成本與企業的需求完美契合，將會迎來巨大的發展黃金時期。

任威：目前可以看到很多關于RPA生態建設的信息，各家廠商也通過不同的技術完善自動化體系形成競爭壁壘，作為國內廠商的代表達觀數據，是如何看待這個問題呢？

陳文彬：產品趨于智能化是技術發展的必經階段，RPA行業也不例外。那么我從場景應用的角度，來為大家解讀一下達觀的看法和觀點。

入職達觀之前，我在銀行領域工作了十幾年。在2017年，我所在的銀行開始了對RPA技術的研究，同時在一些業務場景進行了落地。因為2017年比較早，國內的RPA廠商相對比較少，所以主要研究了國外一些知名廠商的工具，如BP、AA、Nice、UiPath等。經過仔細調研之后，最終我們引入了UiPath開展了一些業務場景的試點。RPA確實可以將那些規則鮮明的結構化數據實現自動化。但銀行業是一個數據量非常龐大的行業，而且會有各種非結構化數據的業務場景，比如：財務報表、營業執照、客戶服務、身份驗證等，還有非常多的影像文件和不同格式的文本。由于業務需求，仍有很多人做這種低價值的數據搬運工作。而國外RPA廠商對中文業務的處理，在準確性、效率和識別方面不太理想。所以，那個時候我們開始與國內的一些廠商接觸，其中就包括達觀數據。

那時的達觀數據是國內做NLP（自然語言處理）和OCR（光學字符識別）技術數一數二的企業，與其他廠商調用國外接口相比，達觀的人工智能技術完全自主研發，尤其是對中文數據的處理尤為出色，所以達觀RPA也被譽為“最懂中文的RPA”。

通過將RPA與這些AI技術相結合，再去處理銀行里的那些非結構化數據應用場景，如財務報表，營業執照、合同等。AI技術可以很輕松地將這些業務轉化為結構化數據，然后再交由RPA做自動化處理。同時在獲取數據時，達觀會通過機器學習和業務專家的經驗，形成數據標簽；在標簽的基礎上，再結合知識圖譜技術形成知識體系；在知識的基礎上，就可以拓展一些智能化應用，例如：智能客服、智能風控、智能運營等。所以會形成從數據、標簽、圖譜、知識、再到整個數字化的智能化應用閉環，這也是達觀未來在AI方面的布局。

任威：基本上RPA與AI的融合，主要依托于客戶或者本地化市場的一些核心需求，Frank對于這方面是如何看待的呢？

Frank Chen陳衛民：UiPath在RPA業務市場上一直遵循一個理念“人手一臺RPA機器人”，這也是我們的奮斗目標。基于這個理念，RPA本身并不僅僅是一項技術解決方案，而是業務流程再造和優化，是商業流程分析優化，所以我們與德勤、安永這樣的信息咨詢公司進行合作。對于用戶來說，他們比較關心的是通過RPA，可以解決原業務中的哪些困難和挑戰，可以節省多少成本和時間？所以，UiPath會把專注點放在生態建設、系統平臺能力建設，還有如何使得這些流程的效率變得更加高效。

北航的一位老師在見到UiPath機器人后，第三天便告訴我，他把股票市場所有的交易數據下載下來，他提供了一個數據模型，然后RPA通過這個模型為他以后的股票交易做服務。所以RPA機器人只是一個工具，對于每一個人它的價值在哪里，這是需要友商和合作伙伴共同來拓展的，所以拓展應用場景非常重要。為了更多的場景，就需要實現本地和云端混合交付的能力。云是一個發展方向，但是企業中有大量敏感數據需要放在本地來用，所以怎么應對這種混合部署情況，這是廠商需要思考的問題。

剛才兩位友商也提到了RPA與AI技術的結合。當RPA具備處理非結構化數據時，你就會發現RPA在數據錄入、客服、識別等業務方面帶來更大的價值，同時可以拓展更多的業務場景。

所以，UiPath主要以搭建平臺、生態建設為主要戰略路線。如果生態上滿足不了客戶的需求，我們會通過自研、戰略合作和收購三個方向進一步優化產品。比如今年的10月份，UiPath收購了一家人工智能企業ProcessGold。它主要做流程挖掘，幫助企業快速分析現有業務，挖掘可優化業務流程，這個軟件對于用戶應用自動化業務來說幫助非常大。

未來，UiPath計劃推出這樣一項技術：當用戶在同一業務流程操作5遍以上時，控制臺會自動生成一套RPA自動化流程，這將進一步縮減用戶使用RPA的難度。當然這項技術離不開AI的加持，尤其是計算機視覺和機器學習。

任威：隨著RPA產業不斷的壯大，不少傳統IT巨鱷殺入RPA這條創業賽道，如IBM、微軟、SAP等，那么請教陸總，您是如何看待這件事情呢？

陸巍：SAP的ERP客戶群體非常廣泛，全球有100多個國家在使用它的產品。國內的客戶群體也很多，而且基本上集中在中、大型企業。這些企業主要將ERP應用在研、產、供、銷、存，再加核心財務以提高整體企業的產能效率，其實這已經算是企業內部管理或者運營革命。但企業為了增強競爭力、追求卓越和野蠻發展，所以對效率、準確率的需求有了更高的要求。把業務標準化，流程自動化，可能就不見得是傳統ERP的強項了。所以我們看到很多SAP的ERP用戶，在使用AA、BP、UiPath的自動化解決方案，來提高ERP的工作效率。

當SAP意識到用戶對RPA的需求達到一定量級時，最終決定也參與到RPA這條賽道中來。去年年底，SAP收購了法國的一家技術企業Contextor，以并購的方式來補充RPA這項技術。雖然全世界有很多RPA廠商，但是在不同的領域還是有細微差別的。SAP希望與友商、合作伙伴、推廣方一起把RPA市場培育的更加完善，良性的生態鏈條可以幫助用戶創造更大的商業價值，這是SAP未來的發展方向。所以我認為，傳統IT巨頭企業滲入到RPA行業來，即是挑戰也是機遇；這可以讓RPA行業得到前所未有的曝光率和關注率，幫助RPA快速地向主流辦公領域發展；同時也將增加RPA廠商之間的競爭力，良性的競爭也是有利于RPA的發展并不斷地突破技術壁壘。

任威：感謝陸總的精彩解讀，那么我想問下Frank，您認同陸總的看法嗎？

Frank Chen陳衛民：我比較認同陸總的看法。陸總剛才講到SAP和很多RPA廠商都有業務上的合作，目前SAP也發布了自己的RPA產品，收購了一些技術公司，微軟也有類似的動作。其實有這些巨頭企業的參與，作為RPA行業的先行者我們是非常高興的。因為UiPath在RPA的市場上不再孤單了，有更多的伙伴參與到其中并發展壯大它。

這里我分享一個比較有趣的事情：相信很多人并不知道UiPath這個名字的由來。名字里的Ui，其實是計算機語言的那個Ui即User Interface。我們是在應用層來定義這個流程，然后通過IT技術從底層運作起來。所以，使用UiPath RPA與SAP、微軟那些辦公系統進行通訊時效率非常高，這也是我們與SAP、微軟達成戰略伙伴的重要原因之一。UiPath一直在強調RPA主要解決BusinessProcess方面的問題，幫助用戶再造和優化業務流程，技術只是其中一方面。說到這又回到剛才的理念，UiPath提倡“人手一臺RPA機器人”，讓用戶意識到使用RPA可以將工作變的更高效便捷，而不僅僅是一個時髦的技術工具。

任威：感謝Frank Chen的精彩回答。這里和大家分享一個報告，美國著名調查機構Forrester Research發布了一份RPA報告，歐美40%的RPA項目目前還處于測試階段。對于企業用戶來說，應該如何擴大自動化領域和縱深應用場景？Jimmy分享下你的意見吧。

Jimmy Sharp夏治平：十年前BP開發了一套完整的企業部署RPA機器人的方法論，名字叫“ROM”。可以幫助解決各種在部署時所面臨的難題，據用戶反饋效果非常好。根據我們以往的經驗，企業在實施PoC階段時，會先從簡單的流程和部門級業務做起。隨著時間推移，企業管理者看到了ROI（投資回報率），看到整個業務流程的改善，運營成本的節省，隨后將RPA擴展到其他部門和業務，便是水到渠成的事情了。比如滴滴、百度、網易這樣的巨型企業，內部都有一套完整的數字化業務標準流程，可以像流水線那樣生產，這對于效率的提升是巨大的。這也是為什么，很多企業開始實施數字化轉型的原因之一。當然，隨著數字化轉型進程的深入，用戶已不滿足于結構化數據業務的轉型，更多的希望將那些耗時、費力的非結構化數據實現自動化，所以這就需要AI的加持，使RPA的應用場景進一步擴大。中國的AI技術已經名列世界前茅，與歐美列強的技術相差無幾。像人臉識別這種技術應用已相當成熟，所以我認為，對于RPA行業來說，如果2019年是元年的話，那么2020年將是爆發年。

任威：感謝Jimmy Sharp。德勤應該有很多客戶做過較大的RPA項目，Alex可以分享一下你的項目經驗和一些建議嗎？

Alex Steinberg方澤昂：確實有很多大型RPA案例。因為德勤服務過很多大型上市公司和世界500強的企業。不過這些項目有的成功了，有的沒有成功，根據我以往的實際經驗來看，主要有這幾個原因：

1、盲目自動化。最近幾年RPA的發展確實很快，可以用“光速”來形容，所以它成功地吸引到了各行業的青睞。很多用戶認為RPA可以將90%的業務流程無所不能的實現自動化，實際情況并不是這樣的。有一些業務可以自動化，但是有一些業務是無法自動化的，比如設計海報這種業務，目前RPA機器人還無法將創意工作實現自動化。

2、沒有找對合適的流程。一些企業興致勃勃的引進了RPA，業務流程也實施了自動化，可結果卻大相徑庭，最后卻起到反作用得不償失。我分享一個實際的例子，德勤有一位全球知名的企業客戶，是其行業里的TOP3。他們選出了20個業務流程讓德勤幫助實現自動化，結果有19個業務流程無法實現，反過來埋怨RPA無用，無法滿足他們的需求。其實企業在應用RPA之前，一定要仔細衡量和分析現有業務，是否真的需要自動化。

3、明確技術戰略。剛才幾位嘉賓也分享過，如果想擴大RPA的應用場景和增強其效率，需要與其他技術協同作戰。RPA與各項技術的搭配是至關重要的，技術之間的融合將是RPA行業未來發展的主流趨勢。

任威：感謝Alex的解讀。其實Alex說到了好幾個重點，用戶不能盲目使用RPA，要有目的性使用等。那么我想問下文彬，從AI融合的角度去看RPA，該如何擴展RPA在企業的應用場景呢？

陳文彬：剛才Jimmy 也分享了，從國外的RPA廠商經驗來看，企業在實施數字化轉型時，確實有一套標準的方法論。那么從達觀的實踐過程中，我認為企業的數字化轉型，一般來說分為這幾個階段：

• 第1階段，技術選型；

• 第2階段，概念驗證，即POC；

• 第3階段，項目試點；

• 第4階段，全面推廣；

• 第5階段，全面鋪開建立卓越中心，實現企業自動化升級；

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