減薪、裁員、轉型,成為疫情發生后,許多企業不得不面對的困境。
然而,一個冷門的技術領域——RPA (Robotic Process Automation,即機器人流程自動化),卻因疫情的爆發而加速“出圈”,成為投資者眼中新興的風口。
2019年上半年,RPA還是個冷門領域,整個國內的To B市場沒有太多人了解RPA。直到疫情爆發,RPA技術成了疫情防控工作中不可或缺的一環。
在上海,RPA技術被投用到疫情期間的市民熱線工單處理中。
據上海大數據中心反饋,市民熱線每天產生近萬條工單,人工處理平均4分鐘一條工單,一人一天最多能解決150條左右的工單,處理壓力很大。
在云擴科技的RPA機器人“上崗”后,通過模擬人工進行復制、粘貼、點擊、輸入等操作,處理一條工單,僅需30-40秒左右,工作效率提高了近7倍。
同樣,在疫情期間,負責每天電話“查崗”社區居民健康情況的,除了社區工作人員,還多了RPA機器人的身影。
在來也科技推出的“RPA+外呼機器人”解決方案中,社區工作人員可以對小區居民,尤其高危群體(疑似病例、醫學觀察人群)進行逐個電話外呼,并快速整理和上報居民健康信息。
其中,RPA可以輔助工作人員處理:篩選首次回訪號單、二次回訪號單、電話回訪、記錄并統計回訪結果等日常工作,并自動形成報表,發送給社區相關人員,大大緩解了工作人員的勞動強度。
不難發現,RPA最大的優勢在于,能夠通過機器人代替人工,自動化的完成任務,從而解放勞動力,優化工作效率,減少人力成本。
在全球經濟下行的當下,企業對高效率和低人力成本的渴望格外強烈。
這也就不難理解,為什么RPA會突然“爆紅”,而這種炙手可熱,率先反映在資本層面。
l 2020年2月24日,來也科技宣布完成C輪4200萬美元融資
l 2020年3月16日,云擴科技完成B輪融資,累計融資規模超過4500萬美元
l 2020年3月,國外RPA廠商Ripcord宣布完成4500萬美元B輪融資
據業內人士消息,4月份也即將有RPA企業完成融資。
老樹開新花
國內RPA市場爆發
其實,RPA并不是一個新技術,在國外發展已經近20年。如果要追根溯源,RPA始于微軟內部檢測軟件bug的軟件流程自動化技術。
但是RPA大規模的商業化落地,則是在2012-2015年,以UiPath,Blue Prism,Automation Anywhere(簡稱AA)為代表的國外RPA企業,將目光轉向了企業級的業務應用場景。
相比國外,中國的RPA行業還處于起步階段。
2015年前后,四大會計師事務所開始在中國區使用 RPA 產品,首次將RPA的概念帶入中國。
國內第一批RPA創業公司,基本在2017年后出現,如:藝賽旗、弘璣 Cyclone、云擴科技、奧森科技(已與來也科技合并)等。隨后,阿里云、京東云、平安云等互聯網巨頭紛紛入場。
2018年下半年起,中國市場的RPA需求開始爆發。據HFS Research的研究數據,2019年中國RPA市場規模是17億元人民幣,預計2022年將增長到31億元人民幣。
如對標全球市場,2018年,RPA全球市場規模為17.14億美元,近三年的年增速均超過 50%。
HFS Research預計,到2022年,RPA全球市場規模將達到43.08億美元。
從行業應用而言,目前大部分RPA廠商已為銀行、保險、證券制造、能源、零售、電商、電信、媒體等多個行業提供解決方案。
事實上,根據RPA的特性,只要所在的行業存在簡單重復、具備規則的業務流程,就能使用RPA來替代人工。
換句話說,三百六十行,行行皆可RPA。隨著中國人口紅利的逐漸消失,未來中國很有可能成為全球最大的RPA市場。
AI加持
RPA拓展邊界
最初的RPA技術,只是模擬人的手去完成各種操作,因此仍需要人事先為其設計好需要執行的流程規則。
然而,OCR、NLP等AI技術的加入,拓展了RPA自動化的邊界。
NLP技術就像機器人的大腦,可以處理有關邏輯判斷與分析的工作;OCR技術就像機器人的眼睛,可以將實物文件或圖片上的信息,轉化為結構化的數據;語音識別技術就像機器人的耳朵,可以識別各種聲音信息;語音合成技術則是機器人的嘴巴,可以“說話”。
有了這些能力,在RPA編輯器的流程設計環節,就可以通過錄屏的方式記錄人的操作。
然后讓機器人自主學會操作的步驟,再通過功能模塊拖拽的方式排列組合出復雜的操作,快速完成流程設計。
更進一步,還可以讓機器人自主發現企業中可優化的流程,并一鍵創建流程,幫助企業更快更準確找到能降本增效的自動化高潛場景。
引入AI技術后,RPA正在變得更智能,運用范圍更廣,也能承擔更多復雜的業務工作。
事實上,很多AI企業已經把RPA技術運用在AI產品中了,如:對話機器人、客服機器人、財務機器人等等。
反過來,RPA廠商也會通過部署NLP, OCR等AI技術,來增強RPA產品能力,提供更為完善的解決方案。
在這樣的趨勢下,AI企業與RPA廠商,當前已形成難分難解的競合態勢。
AI企業的“AI+RPA”模式,是在自研AI技術的基礎上,讓RPA更好地串聯公司原有業務。
RPA企業的“RPA+AI集成”模式,則是在已有的RPA平臺上,集成合作方的AI能力。
這兩種模式,孰優孰劣還未可知。畢竟,誰也沒有能力把兩種技術都完全吃透,技術的積淀需要時間。
不可否認的是,RPA已經成為AI技術落地重要載體,RPA+AI的模式一定會成為RPA產品的常態。
RPA盈利難
關鍵在于標準化
雖然RPA企業受到了資本的熱捧,但是在短時間內能否盈利,仍受到人們的質疑。
以這個賽道中唯一上市的企業BluePrism為例,根據其2019年的財報(截止2019年10月31日),全年收入為1.01億英鎊,但銷售、管理、研發等支出費用1.82億英鎊,虧損高達7820萬英鎊。
而從2016年至2019年,其財報一直顯示處于虧損狀態。
德勤在一次調查中發現,在使用RPA的400家公司中,30%-50%的RPA項目在一開始便失敗了,63%的RPA項目沒有按時交付。
定制化程度高、難以規模化,是現階段RPA項目最大的痛點。
由于每一個企業的需求千差萬別,RPA業務其實更像咨詢業務,在為每一個企業做定制化服務。
RPA服務商要想服務好一個行業,做成通用化產品,需要大量時間的積累。
但是,具有可復制性的方案,才更容易實現產品的標準化,從而實現規模效應。
因此,能否將產品做到標準化、規模化,成為RPA行業潛在的準入門檻。
此外,這個產業仍處于初期階段,項目失敗率高、售后維護頻繁,也都是亟需解決的問題。
Genpact首席數字官Sanjay Srivastava曾表示:“在這個行業工作5年的時間里,在1000多個企業的機器人部署中,鮮有成功案例......機器人在工作中需要不斷的管理和維護。”
隨著AI技術的加入,RPA行業的準入標準進一步被拉高。今后,在AI能力上的差距,將直接決定著RPA服務商能走多遠。
總體而言,如何解決通用場景和產品標準化的問題,建立RPA和AI能力的護城河,將是RPA行業下一步競爭的關鍵。
特別聲明:
文章來源:科技云報道
原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/7_ULsqebSS84j9EsAgYsHQ
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