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作者：Derek Miers、Marc Kerremans、Saikat Ray和 Cathy Tornbohm

隨著企業組織想方設法提高運營效率，并將遺留系統與新的企業應用軟件和數字化業務集成，機器人流程自動化（RPA）繼續擴大其應用范圍。我們在本文中研究這些市場力量和提供此類軟件的領先企業供應商。

市場定義/描述

機器人流程自動化（RPA）是一種數字化賦能技術，主要充分利用用戶界面（UI）和表面級特征這對組合來創建自動處理常規性、可預測的數據轉錄工作的腳本。

RPA工具可將應用軟件連接起來，消除輸入錯誤，加快流程，并降低成本。RPA市場仍然比較小，2018年總收入略低于8.5億美元。然而，RPA是Gartner正式跟蹤分析的增長速度最快的軟件領域，2018年同比增長超過63%。

RPA實際上繞過傳統的IT買家，徑直吸引商業用戶，側重于減少資源、易于提高腳本環境的效率和可訪問性。這些年來，公司企業不惜血本購買昂貴的拼湊而成的應用軟件和系統。鑒于當前商業環境迅猛發展的形勢，企業高管發現越來越難以理解為什么他們需要等IT部門來整合現有的技術解決方案。最終結果是，普及流程自動化和數據集成方面有著巨大的需求。企業高管競相支持直接歸屬其職能部門的新的RPA計劃。

隨之而來的購買熱潮推動幾家最大供應商的估值水漲船高，促使新玩家涌入市場。這種市場增長與較傳統但密切相關的工作流程和更廣泛的流程自動化工具形成了鮮明對比，比如智能業務流程管理套件（iBPMS）。這些產品面臨的挑戰始終是，成功集成第三方應用軟件需要高水平的技能。雖然iBPMS仍是一個大得多的市場，但它很難引起更廣泛企業的關注。

技術軌跡從幾十年前的屏幕抓取技術發展而來；然而，RPA在2010年左右成為了一個營銷術語。與傳統的屏幕抓取不同，RPA工具通常面對的是在UI層面驅動現代應用軟件的元數據。RPA不斷發展成熟，幫助企業組織完成以下任務：

將數據移入或移出第三方應用軟件系統。常常被稱為“無人值守”的RPA，這里的重點是直通式任務自動化。腳本旨在復制處理那些系統或文檔的人員的操作，那些系統或文檔通常沒有高效的API。每次迭代需要一兩秒鐘來處理離散的數據元素，而不是批任務模式下一起處理許多數據項。在相關點，RPA工具以那些外部系統和數據所需的登錄信息代替工作項（item of work）。同一種方法還可以支持大規模數據遷移，使用精心創建的腳本從一組數據源和系統中來提取信息、用于新的目標系統。借助一些工具，可以使用API將這些集成直接嵌入到第三方應用軟件中。
增強員工的能力。RPA工具被稱為“有人值守”的自動化，可以從系統和相關文檔中提取信息，對其進行規整，準備供員工在需要時使用。比如說與客戶或外部利益相關者進行交互時，員工常常需要來自許多系統的數據。員工通常訪問多個系統，還可能需要與其他同事進行聯系，而每個同事也有系統要與之交互。這可能需要很長時間，并顯著影響客戶體驗。最終，這種功能使客戶能夠通過聊天機器人與系統直接進行交互。

就這種范圍內而言，RPA工具有眾多機會可以為苦苦利用拼湊而成的現有系統的企業提供重大價值。究其核心而言，它們幫助企業組織挖掘與以往的技術投入有關的數據和價值。

機器人流程自動化軟件魔力象限：

RPA方面幾個主要的誤區、挑戰和動向

當然，如果企業組織想從RPA獲得最大的價值，就要克服形形色色的挑戰和常見誤解。企業組織要認識到：

集成功能不是“機器人”或“數字化/智能勞動力”。RPA需要開發集成腳本，以便信息進出其他系統。這些腳本易于創建；然而，它們并不等同于人員，人員可以根據需要來解釋和調整。客戶切莫將員工的成本和一組集成腳本的成本混為一談。聲稱可以減少員工數量的情況很少發生，因為員工通常改而專注于更多的增值工作。
RPA無法輕松使長時間運行的進程實現自動化。“長時間運行”這個術語是指更廣泛的工作項或客戶案例。更準確地說，RPA縮略詞中的“流程”是離散的“任務”自動化。RPA工具支持的大多數自動化最多持續幾秒鐘。此外，這些產品的流程支持方面僅限于簡單化的工作流程。對于長時間運行的進程而言，你需要iBPMS。實際上，許多產品與iBPMS環境相結合，以支持更長時間運行的業務流程。
RPA工具只是集成和DigitalOps自動化工具箱的一個部分而已。RPA工具不是與iBPMS產品相競爭，而是補充這些目標更廣泛的流程自動化工具。這個工具箱的其他部分包括：用于快速識別現有流程的流程挖掘，用于更強大、基于API的集成的集成平臺即服務（iPaaS）平臺，低代碼應用軟件開發平臺，以及出現在光學字符識別（OCR）中的內容提取功能。
RPA自動化帶來了長期的技術債務，而不是化解這個債務。RPA客戶還沒有意識到就攬下了技術債務。企業組織實際上使自己受制于過去的用戶界面。一些工具擁有緩解此問題的機制，允許自動化工具處理目標應用軟件中的簡單更改。如果企業組織想要預測第三方系統更改帶來的影響，就必須手動跟蹤每個自動化工具在每個第三方應用軟件中涉及的系統、屏幕和字段。大多數產品在支持這個關鍵需求方面做得很差。

下一個挑戰就是需要分清AI、機器學習以及所謂的認知功能方面的現實和炒作，為此需要了解RPA市場的起源及當前的發展動向。機器學習在一個關鍵領域幫助RPA取得重大進展，那就是計算機視覺，比如用于識別提交按鈕。其次，機器學習已幫助在幾個相關的“周邊”領域迎來突破，這幾個領域與RPA的核心密切相關。這些包括：

識別文本的OCR和解讀手寫體的智能字符識別（ICR）。
增強型內容分析，使用機器學習來識別客戶發票等文檔上的字段位置。
自然語言處理（NLP）和自然語言生成（NLG），可以幫助支持聊天機器人集成和虛擬個人助理（VPA）。
自動化業務流程/任務發現，幫助企業組織識別可由RPA或iBPMS實現自動化的流程和任務模式。

RPA供應商已開發了各自的機器學習方法，常常基于開源庫，或者它們充分利用從大型供應商（比如亞馬遜、谷歌、IBM和微軟）獲得的功能，這有賴于它們的業務重心和以往發展。然而，盡管一些RPA供應商夸下海口，但在RPA本身的核心使用機器學習的機會非常有限。當然，自動化工具（比如來自RPA或iBPMS供應商的工具）可以提供一個框架，你可以在框架內運用機器學習算法來處理業務流程問題，但這不是RPA本身中的AI。

鑒于市場快速增長，我們已看到領先供應商獲得了大量投資。截至本文撰稿時，領導者象限中的三家供應商的市值總額略高于110億美元。我們還預計會看到進一步的收購，許多大型供應商會收購RPA小玩家。鑒于供應商領域的這種波動性，買家不要輕易簽訂長期的銷售合同。與主要的企業應用軟件系統相比，RPA軟件的實際切換成本比較低。

該魔力象限專注于RPA產品的提供商，而不是利用向另一家供應商購買許可而來的RPA功能的服務提供商。雖然供應商可能提供基于云的服務，但入圍的供應商其解決方案必須可以部署在企業本地。

完整版報告鏈接：
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1C6RAWAQ&ct=190709&st=sb&__hssc=51558390.1.1562800613090&__hstc=51558390.e1b6d7131c505f764129392ca75fdca2.1562800613089.1562800613089.1562800613089.1&__hsfp=582042449&hsCtaTracking=572c271f-5068-4cf5-9477-224c02302282%7C070dc8b8-effd-4a54-b3df-1f0f68fd5f4d

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