资本热流过后，关于RPA的N种猜想

RPA赛道这几年有点热，根据Gartner发布的《2021年RPA魔力象限》，RPA是全球增长最快的细分软件市场。全球著名咨询调查机构Forrester也于早前发布了RPA市场调查报告：到2025年，全球RPA市场规模将达到225亿美元，其中，RPA服务市场160亿美元，RPA软件市场规模65亿美元。Forrester表示，RPA市场规模将由服务和软件两大块组成，其中RPA服务到2025年将达到160亿美元，几乎是软件市场规模的3倍。2025年与2021年相比，RPA市场规模提升了86亿美元，增长率约在61%。充分说明即便受到疫情的冲击影响，但有数字化转型的利好加持，RPA赛道仍处于高速增长阶段。

然而与市场前景一片向好不同的是，今年3月份，UiPath发布了2021财年四季度财报，ARR同比增59%，但ARR、经营利润大幅不及预期，预期收入增速下降的同时，三大费用率占收入比却在上升，进一步加大了经营利润改善的难度。4月初，同花顺显示，Uipath公告公布最新财年的财报。公告显示2021财年年报归属于母公司普通股东净利润为-5.26亿美元，同比下降468.86%；营业收入为8.92亿美元，同比上涨46.84%。不仅仅是UiPath，RPA三巨头之一的BluesPrism，今年3月的时候贱卖给了SS&C科技，价格仅为16.5亿美元。另一巨头Automation Anywhere则可能在市场压力下推迟原有的上市计划。

Uipath股价走势（周K线）

Uipath营收情况

Uipath净利润情况

RPA行业一夜之间风云再起。一边是空前庞大的市场规模，广阔的市场前景，一边却又是业绩遇冷，即使巨头依然面临严峻的发展考验。虽然RPA确实助推企业实现了降本增效，有利地助推企业数字化转型。然而仅以此作为高估值的依据，撼动如此大的市场规模，确实有点牵强。让人不禁思考，热潮之后，PRA如何继续驰骋市场？

RPA火在哪里？

RPA的火可以说是一夜之间。据企查查显示，拥有RPA相关商标和专利的国内企业就有超过300家。据公开信息显示，2021年全年，国内RPA行业共发生19起融资事件，涉及15个RPA项目，其中三家厂商在一年之中获得两轮投资。据不完全统计，19起融资的总额约为34亿元人民币，总体估值约为229.75亿元。其中，弘玑Cyclone获得单笔融资金额高达1.5亿美元。单笔融资金额超过2亿元人民币的融资就有7起，其中估值超过20亿元的厂商已经有5家。

RPA行业部分融资企业信息汇总

资本竞相追逐，被投企业热度高涨，但似乎没人具体说清楚RPA爆火的具体原因？为什么突然就成了新风口？据数据猿采访多位业内人士分析可得RPA爆火的原因有几点。首先，国内数字化转型的大背景下，RPA成为刚需。其次，国外的RPA头部企业已经充分先行地帮助RPA行业验证了商业模式以及落地场景的可行性。再次，人口增长红利的消失直接导致人力成本逐年上升。RPA作为一种虚拟劳动力，能够有效提高劳动效能、降低错误率，不失为一种解决人力成本的优化途径。

影刀RPA CEO金礼剑也曾就RPA爆火的原因作出明确解读：“第一，RPA市场仍然处于蓝海，技术红利正替代人口红利 ，其技术能力能衍生出若干长尾产业链，并能产生巨大的价值；第二，需求拉动增长，需求来自于整个市场的信息化高速发展，信息化程度越高，RPA需求越发明显；第三，头部RPA厂商的商业模式已经得到了验证。”

据公开信息显示，目前金融领域在RPA的应用上一直处于领先地位。另据Macau Business调查发现，金融组织数字化转型预算平均为713,000美元。其中，投资预算占比为82%，在投资类型上则显示未来两三年内将投资50%的RPA项目。在落地应用方面，RPA厂商也提交了不错的答卷。据某自媒体报道的RPA行业案例可知某券商引入了金智维的RPA产品，特定客户指定交易效率提升75%；东兴证券应用弘玑Cyclone数字员工，业务处理效率提高80%。RPA在各行各业的渗透率正在逐渐上升，RPA助推企业数字化转型的价值也还未充分得到释放，相信RPA的热度也仍将持续一段时期。

RPA躲在哪里？

根据德勤RPA研究报告显示，如果计算一家收入在200亿美元且拥有5万名员工的财富1000强公司，其中20%的工作流可以用RPA自动化操作完成，那么每年就可带来超过3000万美元的利润。可见推行RPA的经济价值相当可观。

那么RPA躲在哪里？这是个好问题，也是众多企业都想寻求的答案。不知道RPA在哪里，不知道该怎么用，正是目前众多行业无法大规模推行RPA的重要障碍之一。当然，我们不光要找到RPA在哪里，更要将它用在对的地方。

中国企业与机构的用人成本逐渐攀升，但人工作业的劳动力瓶颈却无法得到突破。因此多数企业与机构亟待通过数字化技术能力打破生产力瓶颈。针对企业中流程性固定、重复性频率高的业务，RPA大有用武之地。

那么到底如何发现并确认RPA应用的可行性？RPA的项目挖掘主要有几种方式。首先，相对传统的方法是由项目人员与企业员工共同对业务流程进行梳理拆解，提炼出可被自动化的流程，挖掘RPA实施的可行性。但这一方法的缺点是耗费大量的时间和人力，效率不高而且无法覆盖到企业发展的全流程，这显然与RPA提升质效的本质相违背。目前行业内应用较多的则是依靠自动化挖掘软件，以更低的成本更高效快速的覆盖企业内部的大部分业务，进行自动化的流程挖掘。

在需求挖掘的过程中，弘玑的相关负责人提出了他们的解决方案：“RPA在实施过程中会遇到很多挑战，如何正确的选择业务流程是我们实施RPA的第一步，也就是说我们要判断哪些业务流程是适合通过RPA的方式来实现，从而确定RPA项目的范围、边界与周期。一般来讲，在数据侧要有清晰的来源和相对标准的结构化数据，在流程过程侧，有较固定的规则、高频重复、业务操作相对固定的场景，基于这些我们就判断这个流程是比较适合RPA来实现。”

基于流程挖掘技术找到这些可被自动化的流程之后，RPA工具便会开始收集分析相关业务人员的各种流程操作行为，识别出具体可被自动化、适用于RPA的操作，生成相应的自动化流程脚本，从而实现RPA在业务流程中的应用。

弘玑具有自主知识产权的流程挖掘产品-流程智能，流程智能贯穿在RPA项目的全生命周期。RPA项目开发过程前期，利用流程挖掘技术发掘大量的可以应用RPA的潜在流程。RPA产品投入使用后，在运行中会产生丰富的行为日志，可用于流程挖掘后续分析的数据素材，可以一定程度上实现流程的自动发掘和后续优化。弘玑流程智能包含流程挖掘、流程分析、流程合规、流程仿真、流程优化五大功能，能够强势结合RPA产品突破自动应用瓶颈。结合流程智能，弘玑Cyclone可以助力企业了解流程效率低下的根本原因，快速定位到瓶颈痛点，一方面实现对症下药，极大简化RPA实施人员的开发过程，实现点对点突破，另一方面对流程进行整体优化和提升，与RPA机器人共同作用实现效率突飞猛进。

在欧美，流程挖掘技术已经相对成熟并应用于电信、金融、保险等多领域多场景，例如：电信业的客户信息更改、产品及功能更新提醒；金融业的信用卡订单处理等等。影刀RPA CEO金剑礼说：“以电商场景为例，可自动化的流程有很多。比如当618大促来临的时候，影刀RPA可以帮助电商客户进行促销信息表格的填写，促销价格的填写等等。仅在这个小场景就节省了大量人力成本，并降低了错误率。”

虽然RPA的优势显而易见，但是目前RPA可实施的场景依然还有很多局限。而且RPA在实现的过程中，依然还存在很多需要通过人力介入、或智能化决策解决的问题。但是不可否认，RPA可应用的场景还有更大的挖掘空间。

RPA的“硬伤”怎么破？

虽然RPA的故事听起来总让人觉得无限美好，但是不可否认RPA的“硬伤”始终存在。比如：难以灵活应对不同“场景”下的需求；流程有所变动就需要维护；对于更复杂的业务需求，RPA表现就比较吃力；RPA的部署受客户IT运维环境影响较大等等。RPA的赛道竞争如此激烈，那么RPA厂商的破局关键到底在哪里？

企业流程复杂，无法实现完全自动化，这是大部分企业都存在的通病。在这种情况下，RPA该如何应对？金智维的产品负责人提供了相关的解决方案：拆分和细化。金智维产品自带3000多个计算机底层操作函数，我们可将其称为机器人的 “能力”，这些能力都是极度专注于特定细节的，例如：获取输入框、输入框赋值、触发按钮点击事件、读取表格数据等等。有了这些具体的能力，我们便可以将其与具体业务紧密关联，构建出一个通过某些特定能力组合而成的组件，我们可称其为机器人的“行为”，行为是为解决特定场景的，例如：OA系统登录、ERP数据读取，某银行流水下载等等。而为了让碎片化的场景能够流畅衔接，完成整个业务条线的自动化需求，则可以对现有的机器人行为进行规范设计，每一个行为视为流程中的一个节点，节点互相连接排序，则构成了 “流程”。这样的设计模式，可以使用户构建出满足自动化业务的流程的同时，得到可复用的行为组件。而当流程中某个步骤发生变化时，仅需检查维护受到影响的机器人行为即可，而非对整个流程进行排查修改。

除此之外，金智维RPA面对复杂应用场景时还有一个特点，即在一个流程中，机器人行为可安排在不同网络、不同设备，甚至多个设备上执行。这意味着，所有的复杂场景，都可以被某一流程覆盖，从而实现统一的执行和监控管理。

壹沓科技数字机器人工厂产品CubeWorks则更具创新解决能力和售后服务痛点解决能力。首先，CubeWorks中的标准机器人产品在构建过程中就有资深的行业专家全程参与，足够了解行业和业务，会针对大量客户在应用实践出现的问题做容错规避，出错概率较传统RPA实施方法已大幅降低，且能够对可预见性的错误自动修复或重试；其次，标准机器人产品在流程执行中偏行业化的共性部分已经被抽离并形成行业级的业务中台，执行效率和可靠性由CubeWorks的“中央厨房”来保障，不像传统RPA方法基本上依赖于纯界面以及case by case的去维护；最后就是在客户授权的前提下，流程管理和运行过程中出现任何异常均可实时通知到相关人员，并附带完整的上下文环境信息，便于快速处置。通过上述技术和产品上面的创新，CubeWorks所面临的售后服务成本已经基本与SaaS业务平台产品相当，这也是壹沓的产品和服务可以做到物美价优和开箱即用的原因。

热潮过后，关于RPA的N种猜想浮出水面！

早在2020年，Forrester就将RPA与AI纳入到《2021年技术趋势预测》报告中，并认为自动化和人工智能将长期存在工作场景中。Forrester也表示，随着企业自动化需求趋于多元化以及复杂化，未来组织的投资重点将从RPA转移至“RPA+AI”智能自动化解决方案。RPA在各种AI技术加持下，在执行端到端自动化业务以及处理数据时，将变得更加灵活可靠。

而在Gartner发布的《2021年十大技术趋势》中超级自动化再次入选，Gartner认为RPA、LCAP（低代码应用平台）、AI、BPM是超级自动化的重要组成部分。Gartner预测，RPA、LCAP和AI的市场规模，到2022年将达到300亿美元，未来将保持两位数高增长率。到2024年，组织将超级自动化技术与经过重新设计的运营流程相结合使用，可以降低30％运营成本。

亿欧智库《2022 中国RPA行业落地及应用趋势研究》则表示，在企业数字化不断转型和升级的大背景下，中国RPA将呈现高效智能化、产品与服务平衡化、战略与市场多元化趋势。

RPA的未来发展趋势众说纷纭，而随着RPA市场和技术的不断成熟完善，关于RPA未来发展的N种猜想也渐渐浮出水面。

猜想1：RPA成为企业数字化转型的助推工具。

《Hype Cycle》报告认为RPA对中国业务影响很大，它能够更好的解决广大企业应用场景复杂、异构架构、资源高度重复的数字化问题。《IDC MarketScape中国RPA软件平台厂商评估报告》也指出，到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由 AI、RPA提供支持的“数字员工”实现自动化。

以某银行发布的2021年年度报告为例，该行“把数字化转型作为新一轮发展规划主线”，数字化转型成效显著。年报显示，报告期内，该行金融科技投入18.53亿元，同比增长19.63%。新增352个RPA（机器人流程自动化）流程，节约人力44,000小时以上。在降本增效、流程自动化方面，RPA无疑是数字化转型的最佳实践。RPA亦可以数字化转型为切入点，助力业务重构，为企业数字化转型提供加速度。

猜想2：国产化、具备全栈能力的RPA产品或将更具本都化优势。

土生土长的国产RPA，虽然与国际巨头还有相当大的差距，但是在本土化道路上确实更符合中国企业的现实需求，更能有效地帮助本土化企业实现更多复杂定制化场景的应用落地。虽然，目前除个别国产厂商外，RPA产品还暂未实现规模化、品牌化的行业性突破，但是凭借灵活应用、快速适配、功能高度集成化等显著优势，已经占领了一部分用户心智。相信在不久的将来，以数字化转型为大背景，依托强劲的产品实力，国产RPA产品必定会形成一定的发展规模，占领重要细分市场。

云扩作为国产RPA垂直厂商，其产品和技术均具有一定的国产厂商代表性。云扩科技CTO史秋芳表示：云扩擅长将创新技术转化成标准化产品，应用到多个行业中去，结合中国市场的实际情况，击穿刚性需求场景的价值，以场景化解决方案驱动增长。而在弘玑看来，由于中美两国在超级自动化这个领域存在差距和分歧，中国企服行业没有大B，国外大B也很难在中国落地，这就给中国本土RPA厂商带来了更为广阔的蓝海。

猜想3：RPAaaS将会更进一步。

云原生RPA具备SaaS或者PaaS属性，不但有效降低开发成本和难度，更能实现多场景的快速耦合。多云部署，更是满足了不同企业对于数据安全的不同需求。未来，RPAaaS或将获得更广阔的发展空间。

实在智能CEO 孙林君表示：RPAaaS将会是一个重要的发展方向，对于规模性的和标准化的场景来说比较适合云化提升稳定性和降低管理维护成本，但是对于非标准化和需要人机协同的场景来说，云化的方案并不合适，还需要提供更多的解决方案。

壹沓科技CTO 肖鸣林则表示：壹沓对于RPA SaaS的理解是指提供技术平台+业务流程的综合服务，相当于提供端到端的业务自动化服务。壹沓的数字机器人产品从设计之初就支持各种形态的部署方式，包括单机部署、私有化部署、SaaS化部署，纯云化部署等等。尤其是壹沓数字机器工厂SaaS产品CubeWorks，就是开箱即用，一键云化部署的形态。

猜想4：AI+RPA=更多创新的想象空间。

有观点认为RPA只能作为底层能力的一种，后期一定会融合到其他能力中。也有观点认为，RPA作为一项独立的技术无法撑起过高的估值，因此必须另寻出路。不管基于何种原因，我们都可以看到AI+RPA的融合已经成为一种不可逆的趋势。将RPA赋予智慧化大脑，使RPA同时具有应用价值和资本价值，满足更多决策型场景的需求，不但大大丰富了RPA的场景适配能力，更大大提高了RPA的商业价值，可以说是一举两得。

达观数据CEO 陈运文表示：RPA和各类AI能力充分集成是RPA的未来发展方向，我们非常赞同。例如各类文本智能阅读、写作等人工智能组件，将大幅度提升RPA的自动化能力。事实上目前可以初步看到AI能力已经成为了RPA竞争中的“点睛之笔”。谁具备了更全面的数据、更好的AI算法、更优的AI产品，谁就具备了更多竞争优势。在超自动化（hyperautomation）的时代里，AI是关键内核，是最强有力的发动机。差异化竞争力就体现在谁能掌握更好的AI能力，就能更好的把RPA的产品和业务场景结合的更加紧密，提供更好的服务。

猜想5：RPA易用性持续增强。

不断降低RPA产品的使用门槛，是RPA厂商不断突破业务增长的必然途径。一方面，面对B端客户，需要不断提高产品的易用性，扩大RPA产品的使用范围。另一方面，更需要不断拓展C端用户对于RPA产品的接受和使用，让更多一线业务人员不管是以组织的形式还是以个体的形式，都能提升使用RPA的意愿，助力自身突破业务发展瓶颈，更好的让RPA发挥价值。

影刀RPA CEO金礼剑表示：“目前绝大多数RPA的场景都是"无人值守型"的机器人模式，我们称这种模式为"数字员工"；影刀的商业模式是2C2B，我们的目标是打造"员工数字化"，即人手一台机器人，把机器人打造为员工的办公助手；影刀RPA是一家产品型公司，我们的目标是致力于做一款简单易用的RPA工具，目前来看，影刀RPA已经基本实现了简单易用的目标。”

猜想6：向超级自动化进军！

超级自动化（Hyperautomation）被Gartner定义为“先进技术的应用，包括人工智能(AI)和机器学习(ML)，以日益实现流程自动化和增强人员能力。”据Gartner预测，到2022年全球范围内的可支持超自动化软件市场将达到近6,000亿美元，折合约4万亿元人民币。同时在增效降本方面，到2024年，超级自动化技术与重新设计的操作流程相结合，可为企业降低30%的运营成本。

在RPA的基础上，超级自动化更像是一套综合型的解决方案，突破传统的RPA发展障碍，快速帮助企业实现业务流程自动化。RPA厂商也正在通往超级自动化的道路上全速发力。比如弘玑、华为、云扩等。

据弘玑产品负责人介绍，弘玑目前拥有业内领先的超级自动化产品布局，践行"端+平台"联动创新的产品发展战略，从需求发现，到流程的设计、执行、管理，再到CoE的赋能，能够形成跨组织、跨系统的业务自动化闭环，可以满足大中小客户处于不同数字化阶段的各种流程自动化的需求。

弘玑的超自动化产品组合致力于赋能各类行业与组织的业务全生命周期、全方位的数字化转型，不断扩展RPA的能力边界，将 iBPM， iPAAS，低代码，AI/ML与数据分析，流程智能等多项技术进行有机结合，为大中型企业客户打造了多达20余种企业级RPA产品和平台级解决方案。同时针对中小企业和组织以及个人用户，推出了标准化、轻量级的RPA产品：工作易，能够输出更智能化、更便捷的RPA能力。

云扩科技CTO史秋芳也分享道：“我们认为超级自动化是行业化的RPA解决方案。超级自动化平台需要具备包括数据处理、资产管理、需求管理、权限、组织架构、调度、分享等基础支撑力。在这样一个平台上，每一个行业解决方案都能够共享大部分的底层服务，使每一个方案的开发都达到定制开发10分之一以下的成本和3倍以上的速度。云扩认为公开的生态才能长青，并希望可以和客户、合作伙伴共同创建属于他们的超自动化应用。”

不止弘玑、云扩科技，其他还有更多厂商也在基于超级自动化架构构建多种产品组合。可以预见，未来还将有更多RPA厂商拥抱超自动化架构。

其实，当下融合了多种新技术的RPA，早已脱离了单一技术的表象，而更像是被赋予多种能力的“钢铁侠”。RPA可以和AI、大数据、云计算等多种不同技术融合，提供多领域的不同解决方案。高适配、快部署、易耦合、开箱即用，组合多多、创意无限，给了厂商和企业更多的想象和落地实践的空间。而且中国企业足够多，市场规模足够大，且目前中国市场数字化转型的需求异常迫切，RPA行业的发展仍然具备广阔的空间。

资本的关注无疑将高效推动RPA行业的发展，但穿越估值泡沫之后，RPA厂商和投资人则都需要回归理性，更好的将产品和生态做好，将RPA的融合能力做大做强，同时找到RPA的价值突破点，找到厂商各自不同的发展路径优势，才能避免更大的泡沫，推动行业更加健康稳健的发展。未来，RPA也将不再局限于降本增效、提升效能等价值，更是帮助企业组织重构，推动数字化转型、发展数字化战略落地应用的最佳使用工具，发挥更大的价值。

文：晴天 / 数据猿