熱門行業 + 人才稀缺，風口上的 RPA？

發表於2019-08-16

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今年上半年，我國一級市場的整體情況非常慘淡，募資規模與融資額規模均有30% - 50% 的下跌，哪怕是風口上的 AI 行業，行業投資總額也較去年同期下跌了 50% 左右。

而一直不溫不火的 RPA 賽道，僅在 6 月份，國內就有三家 RPA 廠商獲得了千萬美元級別的融資，AI 公司來也科技與 RPA 公司奧芬科技合併成立的「新來也」，更是獲得了 3500 萬美元的B+輪融資。

RPA 到底是什麼？發展潛力有多大？人才缺口又有多大？我們今天就剖開來聊一聊。

*部分內容及資料資料參考自網路。

零、RPA 的源起與發展

RPA 的概念最早在 2000 年初興起。國內最早引入 RPA 的，是四大會計師事務所。2015 年前後，普華永道、德勤、安永、畢馬威開始在中國區使用 RPA 產品，將其應用在審計和財稅等業務中。

所以在中國，RPA 並不是一個新鮮事物。但一直沒有什麼「出圈」的新聞，直到今年的五月份，美國 RPA 創業公司 UiPath 宣佈完成5.68億美元融資，融後估值達到70億美元，才讓市場認識到這一「火」起來的新風口。

據 HFSResearch 的研究資料顯示，RPA 的全球市場規模已從 2016 年的 6.12 億美元增長至 2018 年的 17.14 億美元，近三年的年增速均超過 50%。預計到 2022 年，市場規模將達到 43.08 億美元。

經過幾年的市場教育與產品迭代，到 2019 年，RPA 無論是從產品的成熟度還是市場的教育方面，都有了大幅提升，這也促成了 RPA 在 2019 年的快速增長。

與過去幾年間的很多技術投資熱點不同，RPA 如今被資本方和市場方雙雙看好，原因有兩點：

軟銀願景基金的孫正義在一次會議上曾經誇張的表示：“世界經濟將在RPA和AI的幫助下，迎來第二次大飛躍。”

坊間曾定義過一個「第四次工業革命」的概念，通常是指 AI、自動化、機器人、量子計算和物聯網（IoT）等變革性技術的發展與融合，促成下一次工業的大變革。而 AI+RPA 的融合發展，用更高效的方式取代或者演進低效的勞動，在即將到來的“工業革命”大潮中，勢必是一個不可逆的趨勢。

所以，RPA 的故事可能才剛剛開始，而 AI 能讓故事變得更精彩。

“RPA 的使用，給那些依靠大量重複性手工過程來處理結構化資料（如交易處理）的客戶帶來顯著價值。”

RPA，是 Robot Process Automation 的縮寫，中文翻譯是機器人流程自動化。

RPA 的雛形，可以追溯到 Excel 裡的巨集，或者一些外掛、外掛之類能夠自動執行電腦操作的流程。過去人們對 RPA 的定義，就是是用來代替人類執行重複的可自動化流程的任務，從而降低成本、提升效率。

具體在傳統的工作流自動化工具中，軟體開發人員一般是使用內部應用程式程式設計介面（API）或專用指令碼語言生成一系列操作，以自動執行任務和與後端系統的介面。

相比之下，RPA 系統可以通過觀察使用者在應用程式的圖形使用者介面（GUI）中執行該任務來開發動作列表，然後通過直接在 GUI 中重複這些任務來執行自動化。這可以降低在可能無法為此目的使用 API 的產品中使用自動化的障礙。

RPA 的傳統功能主要分為以下幾方面：

整合化桌面系統：將來自多個源頭的資料整合到同一檢視當中；

流程自動化：應用技術來操作現有的應用軟體；

數字化/虛擬助手：模擬對話以回答問題或查詢，並且提供指導；

通過這些功能我們不難看出，傳統的 RPA 其實有很多的限制，比如必須有非常明確、固定可重複的操作流程與步驟；流程的任務設定不能過於負責，也很難與其他業務或操作相結合。

而 RPA + AI，就打破了這些限制。

首先，RPA 與 AI 的結合，可以讓 RPA 流程處理起來更加靈活。與 AI 的融合，可以讓 RPA 具有一定的認知、推導能力，產生一部分自主決策，來優化業務流程。

其次，AI 中的 OCR、NLP 等技術能夠賦予 RPA 識別影象、語義分析等能力，從而拓寬 RPA 的應用緯度，連線資訊世界與物理世界。

這是一個從量變到質變的過程，也是 RPA+AI 的互補效應。

隨著 AI 的接入，RPA 能夠解鎖更多的使用場景。比如來也科技的 RPA 流程自動化平臺 UiBot，是一臺為銀行客戶部署的開戶機器人，能夠實現信用卡開戶的自動稽核。

其中傳統流程自動化的部分，負責按照辦卡流程，在IT系統的表格上錄入資訊；AI部分，則負責從身份證、工作證等客戶自主上傳的證件中提取關鍵資訊，並轉化為規範化的數字語言，基本上一臺開戶機器人，能夠節省1-2個員工的成本，且效率及準確率上更有保證。

RPA 之前因為自身的限制，大部分只應用於製造業、金融行業和政府機構，通過與 AI 的融合，相信之後一定會有更多應用場景。

四大之一的德勤在 RPA 報告裡曾經計算過，有多少人力工時能被機器替代時，被訪企業給出的平均值是 20%，而據統計現在這個比例可能還不到1%。

如果一家收入在 200 億美元且擁有 50000 名員工的公司，有 20% 的工作流用 RPA 自動化操作完成，那麼每年可以帶來超過 3000 萬美元的利潤。

和歐美國家類似，中國用機器替代（或輔助）人力的強需求時代也很快會到來。

但我國 RPA 的發展比國外要晚，市場的教育程度相比更為欠缺。所以面臨的挑戰比國外更大，再加上大環境與政策模式的不同，僅僅複製國外的產品模式可能不是一條捷徑。

目前面臨的挑戰可能有：

雖然國內 RPA 行業與廠商面臨著很大的挑戰，不過也伴隨著很大的機會：

隨著世界政治局勢的變化，與我國自身科技企業的發展，國企、政府等機構對於 IT 採購越來越國產化。本土企業更瞭解國內使用者的需求，只要做好產品與服務，很快就可以彎道超車；
數字化轉型是必然的發展方向。隨著技術的發展進步，「去人工化」、「流程數字化」，以及對於高產能高效率的要求，傳統企業必將經歷轉型的「變革期」。而我國因為兩極分化比較嚴重，還有很多待孵化的市場需求。
訂單量級的快速增長。36 氪的一份報告顯示，2018 年，國內 RPA 訂單通常在數十萬元級別，而 2019 年上半年，很多已突破百萬元級別。

圖片來源：微信公眾號 - 甲子光年