数字化转型的一剂良药，这个行业将迎来爆发式发展

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原创灵灵 | 2021-12-24 18:58

【数据猿导读】机器人流程自动化（RPA）是一种软件技术，可轻松创建、部署和管理软件机器人，模拟人类行为，与数字系统和软件进行互动。软件机器人可像人类一样工作，比如理解屏幕上的内容、正确完成按键、系统导航、识别和提取数据，以及完成一系列的既定行为。

机器人流程自动化（RPA）是一种软件技术，可轻松创建、部署和管理软件机器人，模拟人类行为，与数字系统和软件进行互动。软件机器人可像人类一样工作，比如理解屏幕上的内容、正确完成按键、系统导航、识别和提取数据，以及完成一系列的既定行为。

2017年开始，RPA技术在海外开始爆发；2018年，在国内开始受到广泛关注。

RPA行业作为一个和AI高度相关的技术领域，近几年更加成为一大热门。这是因为新冠病毒的出现加速了数字业务的发展，这种加速旨在提供持续的价值和敏捷的战略部署，以及实时的风险评估；同时应加强对超自动化的应用，任何可以自动化的业务流程都应尽量自动化。

Gartner对全球173位CFO访谈后发现，大部分CFO认为企业应该把更多时间和精力应用在RPA、先进的数据分析、基于云端的ERP、人工智能等技术上。

RPA是目前最值得关注的to B企业赛道之一。众多投资机构与市场分析机构均对行业发展前景表示乐观，市场认为RPA在国内的发展很可能即将迎来大爆发。

根据RPA中国的最新预测，目前RPA在中国市场仍有较大的发展空间，预计2023年中国RPA的市场增速将得到突破性增长，2020年的中国RPA市场规模为18亿元，到了2024年市场规模预计将超过80亿元。

中国RPA已进入快速发展阶段，RPA正在由小范围内的应用，走向规模化探索与应用的实践中。并且部分企业已经成立了CoE（Center of Excellence，卓越中心），以驱动体系化的数字劳动力与数字组织建设。

目前国内RPA产业链的上游主要是多元类型的科技厂商，如云计算/AI等各类科技公司；中游是RPA厂商及业务合作伙伴，部分RPA厂商也会选择自研技术；下游是RPA技术应用者。

中游RPA厂商方面，主要参与者为国内RPA厂商和在中国有市场布局的海外RPA厂商，国内主流RPA厂商包括来也科技、弘玑Cyclone、达观数据、实在智能、壹沓科技等企业；海外RPA厂商则以UiPath、Blue Prism、微软、SAP、IBM为代表。

下游RPA技术应用者方面，目前RPA在中国的落地与实践有五大热门行业，分别是银行、证券、政务、电商零售和制造业，已经诞生了一些优秀的商业化案例。

那么我们不禁要问，RPA究竟对企业有什么价值，其应用场景主要有哪些？

RPA助力企业实现数字化转型

1. RPA的应用价值

每个企业都充斥着大量基于规则的重复性工作，比如收集和录入数据、核对记录等等。这些工作对于员工来说是乏味的，但是对于机器人来说却是完美的。机器人可以快速而准确地完成这些工作。

RPA技术可以有效地帮助企业提升流程化作业的生产力，节约劳动力成本。RPA简化了工作流程，企业能够更灵活、更快速做出响应。

由于RPA减少了单调的日常工作，它还能够提高员工满意度、参与度和生产力。

根据Forrester关于RPA对员工体验影响的相关调研，60%的高管认为RPA能够让员工专注于更加高价值、更具战略性的工作；57%的高管指出，RPA提高了员工参与度；超过50%的受访人表示RPA减少了人工失误。

此外，相比人工智能等技术，RPA在短期内的落地性更强，技术回报率相对更高。RPA可以在企业层面拓展，就像搭建乐高积木一样，组织甚至可以在三个月内实现RPA应用下的自动化，在企业级，RPA的实施时间可能相对较长，但通常要比传统的IT技术部署时间短得多。RPA是非入侵性的，可快速实施，并加速数字化转型。而且，它非常适用于那些缺少API、虚拟桌面基础设施（VDI）或数据库访问的原有系统的自动化工作流程。

同时，RPA技术可以与AI（人工智能）、ML（机器学习）、IDP（智能文档处理）等多元技术高效融合，推动企业智能应用的落地，是帮助企业践行数字化转型战略的关键技术之一。正如Pegasystems的调查表明，全球63%的高管认为RPA是数字化转型的重要组成部分。

理解了RPA技术的应用价值后，接下来进一步了解RPA技术在企业内的主要应用场景。

2. RPA 的主要业务场景

在RPA技术下，软件机器人可以代替人工从事重复性低价值的工作，如登录系统、移动文件和文件夹，提取、复制和插入数据、填写表单、完成例行分析和报告等。高级机器人甚至还可以参与认知流程，如解释文本、参与聊天和对话、理解非结构化数据、以及应用先进的机器学习模型做出复杂决策等。

以行业领军企业——UiPath为例，其为各行各业提供自动化解决方案，目前主要服务于银行及金融服务、医疗保健、保险、公共部门、制造、零售和电信等行业。

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在银行案例中，为了解决银行处理大量繁杂日常事务的行业痛点，UiPath实现了让机器人接管贷款服务、账户服务、交易后处理等大批量、重复性、跨系统流程。还为每个销售代表配置了一个机器人，以便于在通话过程中能够及时采集用户数据，让员工能够更好地倾听客户需求。

而同样在对处理速度和准确都有高要求的医疗保健行业案例中，UiPath为每位医疗服务提供者配置一名数字助理，使得他们可以有更多时间为患者提供服务，而非处理各类手工文件。另外在借助UiPath自动化平台自带的AI Center功能之后，可以协助循证医学与运营分析等流程。

和国内的RPA厂商相比，UiPath在集成服务方面具备一定优势。UiPath在今年3月宣布收购拥有开创性API集成平台的Cloud Elements公司。通过此次收购，UiPath成为首家在单一平台上提供基于企业级用户界面（UI）及API的自动化功能的供应商。因此，UiPath客户现在可以获得强大的API和UI集成，并可在单个自动化中灵活使用UI和API的任何组合。开发人员现在可以像使用UI一样在UiPath产品中简单、轻松地使用API。

UiPath首席产品官Param Kahlon表示：“通过将相邻的新功能整合到一个位置，并在它们之间提供无缝集成，我们可以突破现有的RPA界限，极大地扩展开发人员的发挥领域，并成倍增加和加速自动化在整个企业中的整体影响。”

此外，UiPath还是业内首家为RPA提供端点保护的企业。借助与CrowdStrike的端点保护集成，UiPath和CrowdStrike的共同客户现在可以为机器人提供与员工相同水平的端点保护。这种整合大大改善并加快了威胁搜索、调查和修复工作，同时确保业务连续性。客户可以自动监测和维护关键的平台元素。例如，机器人自动修复由UiPath平台内置的IT自动化功能提供支持，可以评估机器人的运行环境以检测和修复问题，无需人工干预。

近日，UiPath发布了2021.10版全新功能，同时提到了有别于其他厂商，其“企业自动化飞轮”具有“两个轮”。“一个轮”的意思是开发工作由企业内技术团队或外包团队完成并实现。而UiPath在“一个轮”的基础上，增加了非技术人员的开发工作，去实现两个轮共同促进企业的自动化进程。开发工作由非技术人员完成，那就需要有一个简单易用的工具来完成这样的开发。而UiPath的自动化平台提供相关支撑服务——卓越中心，从而帮助非技术人员也可以成长为专家级用户，能够创建和部署机器人，为企业实施全面自动化创造更好的环境与更高的价值。

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RPA行业发展趋势

RPA中国认为，RPA行业有两个关键演变方向，其中在业务实践上，RPA将通过与多元技术的融合扩展能力边界，构建智能流程自动化平台。另一方面，在组织战略上，RPA实践将成为数字战略的有效切入点，推动组织实现体系化数字升级。

关于RPA技术的发展方向，UiPath中国区全球服务总监陈磊阐述了六大趋势：首先是核心功能增强。比如在UiPath产品的2021.10 版本中，企业可以获得一些优势功能的本地云原生交付，借助 UiPath Automation Suite，本地客户可以在一个易于安装、易于升级的环境中获得完整、现代、云原生的企业自动化系统，并且由UiPath提供端到端技术支持。

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本地云原生交付几乎包含了UiPath所有服务器产品功能，例如，自动化服务中心，任务挖掘，Azure AD、CyberArk集成，内置 RPA治理和安全性，统一用户、租户和许可证管理，使用 Kubernetes 进行容器化/集成，对所有服务和集成的门户访问等。

第二，增强治理。机器人流程如果增多到一定程度，会对运维的稳定性有更高要求，所以治理增强将是RPA行业需要着重提升的关于产品性能的一个方面。

第三点也是最重要的一点是，结合人工智能。AI技术的成熟使得RPA平台具备了应用于复杂场景的能力，并通过一定智能化决策缩短了产品开发和交付周期，嫁接AI技术来提升产品易用性、智能性是未来打造认知性RPA产品的基本功。人工智能在UiPath产品的2021.10版本中发挥了重要作用，Forms AI为用户提供了强大的AI功能。该功能可以让没有编程经验的业务人员也能训练出专属ML模型。

第四点是人机交互优化。人与机器人之间的交互优化将成为RPA产品的重要探索方向。

第五点是低代码或开发平民化。从而帮助员工快速适应自动化，进一步降低自动化设计门槛和开发流程，扩大自动化使用范围。

最后是人手一个机器人，企业为每位高价值的员工都配置一位机器人助手，提高工作效率。

综上所述，RPA将通过与AI技术、低代码技术结合并且不断优化产品功能和服务，以应对市场对其需求的不断变化。升级之后的RPA的广泛应用将为企业数字化、自动化、智能化进程注入动力，推动企业进行下一步的管理变革。

文：灵灵 / 数据猿

来源：数据猿

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