【导语】2019年下半年，RPA似乎一夜之间火了起来。在很多人对RPA的概念还不太明晰的时候，这个行业就悄然成为创投界的一个小风口。动辄上亿的融资和纷涌而至的玩家让这一赛道变得甚为喧嚣，故而2019年被称为中国“RPA元年”。且不论这一称谓是否恰如其分，至少它标志着多年来RPA的认知度首次出圈，迎来了其大众化的破晓时刻。

RPA（Robotic Process Automation）是指软件流程自动化，也可以理解为自动化机器人。RPA 不是一个具有实体的机器人，而是一个在用户端自动执行的软件，借助一些自动执行的脚本完成一系列原来需要人工完成的工作。企业借助RPA可以取代大量、重复、繁琐的日常业务流程，或者成为高强度工作的劳动力补充。

近两年，RPA在全球软件市场的细分领域属于增速最快的第一梯队，逐渐引起大众瞩目的同时也吸引了更多玩家入局，其中既有纯RPA创业公司，也有传统的运营运维服务商，还有互联网巨头孵化的AI公司。在Gartner去年发布的首份RPA魔力象限中，UiPath在大大小小几十家企业中位居首位。这家始创于2005年，目前估值超70亿美元的公司是RPA行业中公认的先行者。51CTO日前采访了UiPath中国区售前总监陈磊，就RPA相关问题进行了探讨。

本文具体将围绕以下几个方面展开：

RPA目前在中国市场的现状和发展前景；

如何判断RPA对企业的适用性？

“RPA+AI”产生了哪些化学反应？

RPA技术在未来的发展趋势是什么？

一、RPA市场的“中国故事”

对企业来说，RPA的发展一般要经历四个阶段：验证、建造、推广、规模化。据陈磊介绍，中国在RPA领域起步较晚，大多数企业还处在前两个阶段。相比之下，同属亚洲市场的日本、韩国、新加坡对于RPA技术的接受度更大，市场覆盖率更高，成功实施RPA实现业务自动化的企业也更多。

“根据市场调研，使用RPA的最大驱动力来自两方面，成本和工作效率。”陈磊提到。随着劳动力成本的攀升，以及对于流程效率的追求，市场对于RPA的关注度就会越高。

以日本为例，由于人口老龄化，劳动力短缺，因此对于RPA的需求相对迫切。反观中国市场，直到近两年RPA才迈上发展轨道，背后也有其“日久年深，水到渠成”的故事。

一方面经过近20年的信息化建设，中国企业的信息化、数字化水平有了很大提升，线上办公逐渐成为常态，为RPA的实施奠定了基础。另一方面，中国企业面临人口红利的消退，劳动力成本的上涨，寻求数字化转型成为大势所趋。加之今年疫情的影响，更多企业意识到要提高数字化能力来应对不期而至的危机，对于提高业务连续性以及降本增效的需求前所未有的高涨。在这一背景下，RPA这样部署快、成本小、灵活性高的工具自然更容易获得认可。而且近年来随着RPA与云计算、AI等技术的融合渐深，其能力边界得到进一步延展，更能满足企业多样化的场景需求。

陈磊认为，中国的RPA市场前景是非常广阔的。依据有两点：其一，应用场景涵盖面广，且比较具有通用性。从业态上来讲，几乎每个行业都会有财务、税务、HR、供应链这样一些场景，在这些方面RPA可以成为贯穿流程的利器；其二，国内目前涌现了很多RPA产品，国外也有很多厂商开始进军中国市场，比如今年4月微软的Power Automate全面上市，也侧面印证了中国市场的潜力。

当然，RPA能否达到市场的高预期还面临诸多不确定性。作为一种“外挂”型的工具，RPA能不能找到不可替代的新场景，或许是这一技术能否吃到长期蛋糕的关键。

二、技术可行的领域，商业不一定可行

记者在调查中发现，部分企业之所以对RPA抱有疑虑，原因之一在于他们觉得RPA的应用场景过于狭窄。“行业数据表明，当前UiPath的客户群体主要集中于金融、制造和电信这三大行业。”陈磊提到，“但这并不意味着RPA只适用于这些行业和领域。”

随着IT水平的提升，企业会经历多轮新旧系统的更迭，如何高效完成数据迁移也成为刚需。而RPA作为一种非侵入式的软件，可以通过模拟人工操作完成数据流转和整合，而不需要对其他系统进行接口打通和二次开发。陈磊认为，从RPA的“非侵入式”技术特性就可以看到，其应用范围是很广的。真正决定一个企业到底要不要上RPA的关键因素是投入产出比。收益大于投入，说明项目可行，反之，投入大于收益时，即使技术上可行，商业上也没有实践价值。

在选择了RPA的企业中，也有不少实施失败的先例。究其根由，陈磊总结了3点：其一，挑错了流程。当一些不太适合做自动化的业务流程被安排做了自动化的时候，其投入会非常大，而相比之下，收益微乎其微；其二，挑错了产品。目前RPA市场的产品种类很多，但每个厂商的擅长领域不同，如果不进行优劣势比较，很容易踩坑；其三、项目管理方法不科学。这一条在IT项目里是通用的。项目实施的方法论科学与否，项目实施的经验充分与否都会影响最终结果。

要判断企业是否要用RPA，哪些流程适合用，作为企业来说，一般要从试点操作开始，来确定RPA技术在相关流程上是否可行。作为有经验的厂商来说，通常也会有一套比较成熟的方法来进行预判。

陈磊介绍：“首先根据经验，我们大致能判断不同规模的企业在哪些点适合RPA，比如财务共享中心、人力资源共享中心、信用卡中心、客户服务中心等这一类集中作业中心，肯定会有大量的高重复性且有明确规则的业务去操作。此外，不管是什么类型的企业，按照我们对于业务流程进行识别的方法，结果不会出现大的偏差。”

“其次我们可以通过量化计算来判定。假设企业提供了一个业务流程，我们会去统计这个的流程的通用性有多高，包括从事这类工作的人数，每天所花的时间，处理的件数，之后将自动化实现后的结果与FTE（全职人力工时）进行对比。同时计算出自动化的成本，成本通常由机器人license的订阅成本，流程包的开发，和运维成本三部分构成。通过这样的方式来权衡RPA是否合适。”陈磊提到，如果挑选的业务流程比较科学的话，RPA项目基本上6个月到一年就可以收回投资。

三、”RPA+AI”打开的想象

RPA能从冷门圈走到聚光灯下，除了需求的驱使外，技术的变量也不可或缺，其中关键可能要归功于AI。

传统的RPA可以在一定条件下实现自动化，要发挥作用，前提必须是规则明确，流程固定，任务简单。因为传统RPA主要是通过模拟人对键盘、鼠标的操作，来代替人完成计算机系统上的重复工作，不能处理非结构化数据，也不能实现类似于将纸质信息录入电子系统这样线上线下的交互，一旦在单点环节涉及复杂任务，就无法实现整个流程的自动化，因此使用场景十分受限。而AI可以赋予程序的是一定的认知、学习、推理能力，让相当机械化的软件流程自动化技术向灵活的方向进化，常见的计算机视觉、OCR、语音识别、NLP等技术可以帮助RPA处理一些非结构化的对象，解锁更多的应用场景。