機器人流程自動化的發展軌跡

2017年，機器人流程自動化（RPA）是以一個財務自動化工具的形態出現，並在逐漸興起。到了2018年，RPA則已進入到了更多的應用場景，如銀行、證券、運營等。等到2019年，RPA已經演變成一個基礎生態，延伸出越來越多的垂直類應用，在每個垂直類上又延伸出各種橫向分層。

有的廠商做RPA技術工具，有的廠商做自動化解決方案，有的廠商引入開發者做平臺。眼下，RPA已經走到了一個生態化階段，從這個角度講，其將是一個推動行業科技向前發展的重要趨勢。

何為RPA的核心壁壘？RPA的服務方式探析

何為RPA的核心壁壘？

關注底層作業系統的RPA，門檻一向不是很高，更多的則是技術層面的操作。而面向具體場景如金融等場景時，RPA將會變得有一定的門檻，至少要對金融業務的場景有足夠的瞭解。

如果能夠面向金融場景，去封裝一些具有針對性的RPA操作元件——如一些對賬的邏輯、單據識別的規則，可以有效把此前用人去做的判斷總結出來轉化成RPA機器人的操作。

另外，RPA系統本身也有一定門檻，比如作業系統持續的穩定性和安全性，要求在關鍵節點和關鍵校驗上進行針對性的設計和反覆的確認，還包括長時間的試執行和異常行為的監測與及時處理。

眼下，智慧化RPA通常具備2種服務方式。

一是直接面向客戶，給到定製化方案；二是做通用型工具，然後透過中介——行業服務商來一起服務行業客戶。

不同的場景適用於不同的方案，這兩類方式目前都有成功的案例。以金融領域為例，在面向非核心場景和操作，如運營活動或不涉及大額的金融交易場景時，第二種方案將是不錯的選擇。

例如一些國有大行和股份制銀行，具備較強的科技基礎，選擇通用型RPA軟體廠商來幫助自己包裝一些相應的自動化場景，在成本、直接服務性和溝通上的效率都會更高。

而對一些大額金融交易場景，術業有專攻的基礎RPA軟體廠商未必會對真實的金融業務場景有很深刻的理解，因此中間還需要專門做金融服務的行業服務商來進行一些封裝和整合，做到風險共擔，也使得一些風險點變得更加可控。

作為數字化旅程的第一階段，RPA機器人流程自動化將是企業未來走向大規模部署人工智慧最重要的一步。簡化、數字化的機會在金融、零售、製造業等行業運作的眾多領域普遍存在。行業越是早抓住機會，就越能在與擁有結構性低成本的其他同行競爭中佔據優勢。

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