AI寒冬中，RPA为什么能异军突起？

    在2019年，RPA赚足了资本和市场的关注，“断崖式下跌”，形容的就是2019年的AI产业，尤其是在资本主义市场，较2018年相比企业融资发展规模经济几乎被“腰斩”。
    据相关数据统计，2018年我国AI产业总融资规模为1189亿元，但去年前三季度的总和仅为577亿元，更值得我们一提的是，即便是在5年前，AI产业的融资企业规模发展也有458亿元，行业市场遇冷程度也是显而易见。
    不过也正是在这样的“寒冬”中，“RPA+AI”异军突起，在2019年赚足了资本和市场的关注。即便是在“融资发展极为复杂艰难”的2020年第一第二季度也依旧有公司可以拿到一个高额融资，如刚刚宣布获红杉投资中国基金领投的3000万美元B轮融资的云扩科技。

RPA到底有多火？
    在RPA界，有一个“经典”的竞标案例是，在2018年年年底的建行总行招标案。
    当时参与竞标的一共有9家公司，国内包括阿里云、艺赛旗、金智维、诺祺等公司，海外则有UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、Kofax和NICE。
    为了能找到一个最合适的合作生产厂商，建行特地举行了作为一场“RPA选型进行测试”，作为一项规则，提供了由中国建设银行和办公环境的硬件和软件设施的统一，九家公司派出两名工程师，在没有通信设备和非加班的情况下，11天集中测试各种RPA产品。
    据说，为了可以拿下建行的单子，部分企业厂商甚至不惜高薪聘请海外公司高级管理工程师进行参与竞标，足见RPA市场经济竞争的激烈程度。
    而这只是从制造商和客户之间的竞争水平来看RPA行业的繁荣，在商业和资本市场上，RPA近年来更受欢迎。
    以元老级RPA厂商UiPath为例：
    营收方面，2016、2017和2018年实现的营收分别为350万美元、3100万美元和超2亿美元；
    融资方面，2017年4月到2019年5月，37个月时间就一共完成4轮融资，规模从3000万美元到最后5.68亿美元，估值则从1.09亿美元跃升至70亿美元；
    客户拓展，进入中国市场的一年，客户数量达1000。
    UiPath之外，海外另一大RPA老牌厂商Automation Anywhere刚刚完成2.9亿美元B轮融资，估值已达68亿美元；国内如弘玑Cyclone则拿到了千万美元A轮融资，主要投资方为DCM和源码资本。云扩科技的A轮融资则获得了金沙江创投和明势资本的支持。来也在完成合并后很快获得了3500万美元B+轮融资，投资方包括凯辉创新基金、双湖资本和光速中国。
    与此同时，软银宣布在RPA行业投资3亿美元，它相信这将是一个市场，预计将在10年内增长到1000亿美元，RPA是AI和企业之间不可或缺的桥梁。

所以RPA到底是什么，为什么还要让资本市场和如此疯狂？
RPA由来已久，AI让它成为了“虚拟机器人”
    RPA，也就是机器人流程自动化，更通俗一点说，RPA就是一种可以按既定流程自主执行任务的软件产品，而在AI时代，行业更愿意称之为“虚拟机器人”。
    从自动化系统软件到RPA，是产业发展兴起的标志产品之一
    看上去似乎有些复杂，实际上在很早之前RPA相关技术产品就出现在需要我们的生活中了，只是因为当时它还没有自己现在这个学名，而是被笼统的归纳在了“嵌入式系统自动化软件”大类里，相信我们很多人都经常可以使用Word，对“宏”这个社会功能也不陌生，其实它就是这样一个嵌入式自动化管理软件。具体来说，“宏”是一种编程语言，用户可以用它直接从一套一些自动化的命令预定义的规则，如抓取数字化，公式化的信息，批次统一格式来写，这样才能达到目的节约的简单方法。
    除了“宏”外，在互联网时代，这种嵌入式自动化软件也更多地应用于简单重复的办公、软件测试、IT运维场景中，基本工作是遵循“点击鼠标”和“点击键盘”的过程来代替手动， 节省时间、劳动力、劳动力成本，也高效，这样的应用也越来越多，RPA因此成为一个“独立产业”。

    但是我们不难可以看出，早期的RPA应用发展有着很明显的限制，即：
    1. 固定的流程和规则，应变能力弱；
    2. 不能执行复杂的任务，更不能处理非结构化数据。
    但是AI在一定程度上解决这些问题。
    AI让RPA有了大脑
    因计算机系统性能的提升和深度合作学习等相关信息技术的发展，如语音进行识别、物体可以识别、图像特征识别、OCR（文字语言识别）等技术的深入研究应用，“软件”学习的内容、深度、范围有了极大程度的提升，RPA能做的事情也越来越大越多。
    换句话说，AI让从以前的“机器”的​成长为“虚拟机器人”，它成为RPA大脑，业务流程自动化解决问题，能够阅读，学习和模拟工作从纯机械发展到全自动化更复杂的适当的应变水平。
    更直接地说，AI已经让RPA识别，学习，推理和决策，它可以让所有的工作自动化，不仅代替人类 的推销员，还就包括人工视觉质量检查，考核，产品已大大提高了整体值。

    就目前情况RPA相关产品应用而言，传统的B端厂商，即过去有很多流程工作需要人工处理，如银行，会计师事务所，保险公司，电信运营商，工业厂商等都非常积极的应用RPA..最明显的，是“四大”  - 普华永道，德勤，毕马威，安永已经推出RPA相关产品。
    具体到应用效果，仅从Ui Path Studio操作界面，它就已经具备了交互功能。用户通过在电脑上录屏的方式做演示，Ui Path软件可以完全“记住”所有操作，并将信息汇总存储为流程模块，最终形成完整的工作流程，更智能化，如在金融服务领域方面，由于行业在合规和效率方面要求很高，相关业务和服务部门也非常重视用户体验，从而衍生出“客户联络中心可视化质检”这一需求。
    艺赛旗创始人唐琦松曾在接受镁客网专访时表示，在与交通建设银行信用卡中心合作时，他们就发现往往一个中心每天接待的客户咨询和业务办理数以万计，且办理相关业务多样。而可视化质检就是要通过对客服人员操作系统行为更加全面捕获，并进行合规分析，甚至包括个人信息技术保护环境监管。
    从这个角度来看，与RPA和人工智能结合起来，这是一个双赢的局面，在商用进程AI行业整体增速放缓的情况下，RPA是带来持续增长，AI也给了一个新的机会。
商业爆发，厂商蜂拥而至，产业发展已经逐渐趋于成熟？
    相关统计数据显示，在2018只RPA软件市场增长了63.1％，全球软件市场最快的。
    另一组调查数据则显示，2016年全球RPA市场规模为6.12亿美元，到2018年就增长到17.14亿美元，年增速超50％，预计到2022年将超43亿美元。

    在如此的市场盈利驱动下，少量厂商开端涌入RPA赛道，创业公司中，有来自于相干领域的老牌软件厂商，如安防技术领域的艺赛旗，长时间从事IT运营的金智维等。AI转型的，有原AI文本处置公司达观数据，曾专一于C端智能助理产物开辟，后与奥森分开的来也科技。也有看准AI+RPA赛道才进入的云扩科技等。
    传统互联网厂商，如阿里，平安科技，兴业数金，也有一些与RPA相关的产品推出。也正是因为这些不同厂商的疯狂不断涌入，RPA产业在2017年后有了快速经济发展， 不过也有人担心，“市场预期是否有点过热？””
    从目前RPA的实际应用来看，虽然有AI技术的加持，但受限于RPA本身对工艺自动化的要求更加明确，而AI相关的技术还不是很成熟，RPA产品不能完全像预期的那样取代人类，同时数据中台的出现在一定程度上也与RPA形成了竞争， 简单地说，RPA更像是一个助手，它成本低，在线速度快；而数据中台主要用于聚合和管理跨域数据，但工作量大，成本高。
    其结果是，大多数IT厂商或系统规模化制造商，选择的是更偏向于数据中台，如腾讯推出了自己的数据中台的产品;而RPA是适用于中小型企业，以及更小的系统规模和低复杂性的客户。
    因此，在客户仍然有限的情况下，RPA厂商如何扩大应用规模，降低成本？
    对于中小企业来说，他们对成本、效果极感兴趣，刚需是“短频快”产品，即“花最少的钱，做最有效率的事”。 通常，这些公司最初不会大规模购买RPA产品，而是使用“边缘测量”模型，最终根据需求定制结果。
    Gartner 还预测，2021年，30％的RPA供应商将实施“消费者定价策略”，即“不同于传统的工作量/工作周期计费方法，根据场景/组件方式计费，降低价格，提高标准化”，这意味着要快速实现商业化，RPA制造商需要做的就是缩短测试和规划周期，尽快实现规模采购。而在这方面，在商用上已有研究一定经济基础的RPA厂商大多会采取具有以下几个教学方法：
    1.开放简本，无成本进行测试，节省生产厂商与客户的沟通管理成本；
    2.产品进行标准化，开发企业固定模板，简单易学，同类公司客户均可通过直接套用；
    3.构建一个生态平台，客户可以自由发布需求，工程师自由接单开发。
    4.加强社区互动的研究，加速行业​​的成熟。
    不难看出，这些方法的最终目的是缩短流程，降低成本，增强工程师的能力，这也是加快行业发展的关键。
    最后
    我们可以看到，RPA产业的发展实际上是源于传统产业对过程自动化的现有需求，人工智能使RPA更有工作能力，更广泛从而扩大市场,但也因此需要客观承认的是，RPA+AI依旧发展有着不同场景限制，至少就目前实际情况看，它更适合我国中小企业规模的用户和系统，此时RPA厂商所要做的，就是在拿下这部分产品市场的同时，开发出新的应用技术需求。随着探索技术以及新场景的发展，未来将RPA在各大行业中的应用越来越深入。

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