2019年下半年，RPA似乎一夜之間火了起來。在很多人對RPA的概念還不太明晰的時候，這個行業就悄然成為創投界的一個小風口。動輒上億的融資和紛湧而至的玩家讓這一賽道變得甚為喧囂，故而2019年被稱為中國“RPA元年”。且不論這一稱謂是否恰如其分，至少它標誌着多年來RPA的認知度首次出圈，迎來了其大眾化的破曉時刻。
RPA是指軟件流程自動化，也可以理解為自動化機器人。RPA 不是一個具有實體的機器人，而是一個在用户端自動執行的軟件，藉助一些自動執行的腳本完成一系列原來需要人工完成的工作。企業藉助RPA可以取代大量、重複、繁瑣的日常業務流程，或者成為高強度工作的勞動力補充。
近兩年，RPA在全球軟件市場的細分領域屬於增速最快的第一梯隊，逐漸引起大眾矚目的同時也吸引了更多玩家入局，其中既有純RPA創業公司，也有傳統的運營運維服務商，還有互聯網巨頭孵化的AI公司。在Gartner去年發佈的首份RPA魔力象限中，UiPath在大大小小几十家企業中位居首位。這家始創於2005年，目前估值超70億美元的公司是RPA行業中公認的先行者。51CTO日前採訪了UiPath中國區售前總監陳磊，就RPA相關問題進行了探討。
本文具體將圍繞以下幾個方面展開：
RPA目前在中國市場的現狀和發展前景；
如何判斷RPA對企業的適用性？
“RPA AI”產生了哪些化學反應？
RPA技術在未來的發展趨勢是什麼？
一、RPA市場的“中國故事”
對企業來説，RPA的發展一般要經歷四個階段：驗證、建造、推廣、規模化。據陳磊介紹，中國在RPA領域起步較晚，大多數企業還處在前兩個階段。相比之下，同屬亞洲市場的日本、韓國、新加坡對於RPA技術的接受度更大，市場覆蓋率更高，成功實施RPA實現業務自動化的企業也更多。
“根據市場調研，使用RPA的最大驅動力來自兩方面，成本和工作效率。”陳磊提到。隨着勞動力成本的攀升，以及對於流程效率的追求，市場對於RPA的關注度就會越高。
以日本為例，由於人口老齡化，勞動力短缺，因此對於RPA的需求相對迫切。反觀中國市場，直到近兩年RPA才邁上發展軌道，背後也有其“日久年深，水到渠成”的故事。
一方面經過近20年的信息化建設，中國企業的信息化、數字化水平有了很大提升，線上辦公逐漸成為常態，為RPA的實施奠定了基礎。另一方面，中國企業面臨人口紅利的消退，勞動力成本的上漲，尋求數字化轉型成為大勢所趨。加之今年疫情的影響，更多企業意識到要提高數字化能力來應對不期而至的危機，對於提高業務連續性以及降本增效的需求前所未有的高漲。在這一背景下，RPA這樣部署快、成本小、靈活性高的工具自然更容易獲得認可。而且近年來隨着RPA與雲計算、AI等技術的融合漸深，其能力邊界得到進一步延展，更能滿足企業多樣化的場景需求。
陳磊認為，中國的RPA市場前景是非常廣闊的。依據有兩點：其一，應用場景涵蓋面廣，且比較具有通用性。從業態上來講，幾乎每個行業都會有財務、税務、HR、供應鏈這樣一些場景，在這些方面RPA可以成為貫穿流程的利器；其二，國內目前湧現了很多RPA產品，國外也有很多廠商開始進軍中國市場，比如今年4月微軟的Power Automate全面上市，也側面印證了中國市場的潛力。
當然，RPA能否達到市場的高預期還面臨諸多不確定性。作為一種“外掛”型的工具，RPA能不能找到不可替代的新場景，或許是這一技術能否吃到長期蛋糕的關鍵。
二、技術可行的領域，商業不一定可行
記者在調查中發現，部分企業之所以對RPA抱有疑慮，原因之一在於他們覺得RPA的應用場景過於狹窄。“行業數據表明，當前UiPath的客户羣體主要集中於金融、製造和電信這三大行業。”陳磊提到，“但這並不意味着RPA只適用於這些行業和領域。”
隨着IT水平的提升，企業會經歷多輪新舊系統的更迭，如何高效完成數據遷移也成為剛需。而RPA作為一種非侵入式的軟件，可以通過模擬人工操作完成數據流轉和整合，而不需要對其他系統進行接口打通和二次開發。陳磊認為，從RPA的“非侵入式”技術特性就可以看到，其應用範圍是很廣的。真正決定一個企業到底要不要上RPA的關鍵因素是投入產出比。收益大於投入，説明項目可行，反之，投入大於收益時，即使技術上可行，商業上也沒有實踐價值。
在選擇了RPA的企業中，也有不少實施失敗的先例。究其根由，陳磊總結了3點：其一，挑錯了流程。當一些不太適合做自動化的業務流程被安排做了自動化的時候，其投入會非常大，而相比之下，收益微乎其微；其二，挑錯了產品。目前RPA市場的產品種類很多，但每個廠商的擅長領域不同，如果不進行優劣勢比較，很容易踩坑；其三、項目管理方法不科學。這一條在IT項目裏是通用的。項目實施的方法論科學與否，項目實施的經驗充分與否都會影響最終結果。
要判斷企業是否要用RPA，哪些流程適合用，作為企業來説，一般要從試點操作開始，來確定RPA技術在相關流程上是否可行。作為有經驗的廠商來説，通常也會有一套比較成熟的方法來進行預判。
陳磊介紹：“首先根據經驗，我們大致能判斷不同規模的企業在哪些點適合RPA，比如財務共享中心、人力資源共享中心、信用卡中心、客户服務中心等這一類集中作業中心，肯定會有大量的高重複性且有明確規則的業務去操作。此外，不管是什麼類型的企業，按照我們對於業務流程進行識別的方法，結果不會出現大的偏差。”
“其次我們可以通過量化計算來判定。假設企業提供了一個業務流程，我們會去統計這個的流程的通用性有多高，包括從事這類工作的人數，每天所花的時間，處理的件數，之後將自動化實現後的結果與FTE進行對比。同時計算出自動化的成本，成本通常由機器人license的訂閲成本，流程包的開發，和運維成本三部分構成。通過這樣的方式來權衡RPA是否合適。”陳磊提到，如果挑選的業務流程比較科學的話，RPA項目基本上6個月到一年就可以收回投資。
三、”RPA AI”打開的想象
RPA能從冷門圈走到聚光燈下，除了需求的驅使外，技術的變量也不可或缺，其中關鍵可能要歸功於AI。
傳統的RPA可以在一定條件下實現自動化，要發揮作用，前提必須是規則明確，流程固定，任務簡單。因為傳統RPA主要是通過模擬人對鍵盤、鼠標的操作，來代替人完成計算機系統上的重複工作，不能處理非結構化數據，也不能實現類似於將紙質信息錄入電子系統這樣線上線下的交互，一旦在單點環節涉及複雜任務，就無法實現整個流程的自動化，因此使用場景十分受限。而AI可以賦予程序的是一定的認知、學習、推理能力，讓相當機械化的軟件流程自動化技術向靈活的方向進化，常見的計算機視覺、OCR、語音識別、NLP等技術可以幫助RPA處理一些非結構化的對象，解鎖更多的應用場景。
陳磊説道：“比如保單識別就用到了OCR技術，通過聊天機器人完成報銷就涉及NLP的一些領域。RPA的作用類似於膠水，它把人工智能的這些基礎技術黏連起來，在人、流程、系統之間構建了一張大網，基本可以覆蓋工作過程中的大部分業務。同時RPA本身可以看做是一個容器，當你在使用這些AI技術時，不用再單獨搭建一個運行環境，在RPA的平台上就可以跑起來。”
RPA和AI之間的適配度極高，軟件流程自動化有二十年的發展史，技術比較成熟，而且面向的都是非常務實的市場需求，而人工智能的發展前景雖然無限美好，但現實裏落地比較困難，整個業界都在尋求真正的突破口。從這一層面上看，AI為RPA開拓了能力和想象的邊界，而RPA為AI落地提供了“夢想照進現實”的可能。兩者結合迎來了資本看好、市場升温的高光一刻。
不過基於NLP等AI技術自身還需要不斷進階和自我完善，RPA要成為真正的智能RPA，能夠自主識別、分析、判斷、執行任務，完成質變，尚需時日。
四、“一人一機”的時代終將到來
當RPA逐漸被大眾接受，越來越多的創業者、廠商開始瞄準這個市場，先行者UiPath的成功或許不能複製，但他們的做法也可以為中國玩家帶來一些啓發。
一方面他們深耕通用能力，打磨技術平台。今年5月UiPath推出業界首個端到端超自動化平台，通過充分利用流程發現工具與員工眾包決定自動化內容，解決了端到端自動化生命週期問題，新的部署方案幫助企業從UiPath 自動化雲中直接管理機器人。
另一方面他們持續加強平台 開發者社區的打法。通過運營UiPath論壇吸引開發者用户，通過UiPath Academy在線教育項目為開發者提供RPA課程和認證證書，讓這些開發者自動成為UiPath和大量長尾客户、需求之間的橋樑。
此外，在本土化的實踐中，UiPath在面向中國市場時尤其注重技術和商業生態的紮根落地。一是與本地的AI廠商建立合作伙伴關係，來解決RPA平台上部分AI功能的中文支持問題；二是提升UiPath產品的本地集成能力，比如對於金蝶、用友、帆軟、泛微等本地軟件產品的支持，更契合中國企業的IT環境；三是打造中國UiPath論壇，建立本土生態。
從長期來看，高效的技術手段取代低效的人力勞動是不可逆的趨勢。但是RPA的普及還是引發了一些焦慮：機器取代人是否會造成失業率的上升？
陳磊認為很多人對此存在一些偏見和誤解。“坦率的講，RPA本身具備兩種功能，一是取代人，一是協助人提高效率。有些工作其實是員工本身也不願意做的。舉個例子，合同比對，假設一個企業有300個供應商，不同供應商有不同的合同模板，每天做這項工作其實就是不斷重複相同的事情，價值並不大。但這項工作又很重要，因為合同涉及之後的付款及責任歸屬，所以還是需要認真做。有了機器人之後，大部分工作就可以交給機器去做，人只要去處理一些例外的、異常的部分。這無論對於員工還是企業都是有益的事情。”
“有些工作即使沒有RPA技術也會消失，那些對人的成長和企業的革新價值很低的崗位肯定是會被慢慢淘汰的，而且新技術會催生新崗位。採用RPA技術，對一些員工來説，就是驅使他們從一個具體環節的操作工轉變為機器人的管理者，或者流程的優化者，或者平民的開發者。當然這中間需要正確的規劃、溝通和引導。”
面向未來，對於RPA技術的發展方向，陳磊簡要總結了三點趨勢：
一人一機。“我們判斷，將來業務用户對於RPA的使用會像 Office一樣，每個人工作的時候都會主動使用。”當然“人手一台機器人”的前提是RPA的簡單易用，讓最接近流程的員工構建自己的自動化系統，創造數字化產能，提高員工生產力。
超自動化。這是Gartner去年發佈的2020年十大戰略性技術趨勢之首。“業務用户的能力有其侷限，梳理流程的水平也參差不齊。從UiPath來説，目前就是通過平台和工具提供抓手，讓業務用户能夠通過簡單的操作，找出部門或機構裏哪些地方自動化程度比較低，進而發現並持續改進他們的流程，提高自動化投資的回報速度。”
與人工智能的結合。“這並不是指作為一家公司要掌握各種人工智能技術，但我們覺得，如果你能夠主動去融合更多的主流的AI技術，你的發展會越來越好。雖然目前大多數RPA工具並沒有多少AI元素，但越到後期，融合AI的RPA會崛起的越快。”
RPA從小眾市場走向大眾的道路頗有“十年磨劍，一朝成鋒”的意味。固然其商業模式還不夠完美，尤其在中國市場，付費訂閲的模式受到不少質疑，但它確實給數字化轉型風潮下的眾多企業帶來了新的選擇。且不論未來RPA的技術路線會呈現怎樣的圖景，它所代表的用機器取代大量重複人力勞動的理想必定會成為一種越來越普遍的剛需。