爆火RPA的未来之路
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2019-12-03 11:15    文章来源:ToB行业头条(wwwqifu) 作者:李晓松
文章摘要:一个行业如果突然火爆,那么最后总会收归于平静,这是万事万物发展的必然规律。即便是 2019 年 ToB 行业无人不知、无人不晓的 RPA,也难以逃脱这个命运。

一个行业如果突然火爆,那么最后总会收归于平静,这是万事万物发展的必然规律。即便是 2019 年 ToB 行业无人不知、无人不晓的 RPA,也难以逃脱这个命运。
 
不过平静并非坏事,只有回归平静,我们才能在资本运作的浮躁背后,冷静审视 RPA 的未来之路。
 
得益于大洋彼岸 UiPath 估值的疯狂飙升,整个 2019 年,国内有名有姓的 RPA 厂商层出不穷。这一年,拿到新融资、发布新产品、开启又一轮转型的中国 RPA 厂商不下 10 家。
 
明面上看,RPA 爆火似乎是一场资本狂欢。可真正深入行业背后,我们会发现 RPA 能够落地,确实是因为实在的价值。

RPA 即智能化软件,也可以理解为自动化机器人。只要预先设计好使用规则,RPA 就可以模拟人工完成复制、粘贴、点击、输入等「规则较为固定、重复性较高、附加值较低」的工作。我们都领教过 Ctrl+C、Ctrl+V 之痛,如果重复粘贴的工作流程简单、规则清晰,RPA 完全可以替代人工完成这类工作。

 01
能落地
是 RPA 爆火的根本原因

RPA 虽然与人工智能强相关,可 RPA 并不像大部分人工智能那样「概念多、落地少、一到应用就抓瞎」。中国 RPA 厂商几乎从一开始,就想好了落地场景,产品就是为了解决问题。
 
纵观今年国内声名鹊起的 RPA 厂商,不管是阿博茨科技、达观数据,还是弘玑 Cyclone、云扩科技,这类厂商几乎都把落脚点放在了金融、财税等流程「大量重复」且「规则明确」的领域中。
 
阿博茨科技 CTO 刘铁锋直言:「大家都清楚未来 AI 会替代劳动力,可以前 AI 有点看不见摸不着。RPA 就是 AI 落地的触手,能让 AI 更接近现实,让智能化、自动化更便于理解。」
 
道理很简单,就拿单据量大、业务流程较为统一的银行举例。如果 AI 可以把单据上的数据「照」出来,直接通过 RPA 流程,把数据填写到指定位置,无疑会大幅提升工作效率。
 
同理,公司财务处理的发票、账单,也需要从实体发票(纸张)上摘录大量数据,填写到系统中。如果有 RPA 加持,这类工作显然会更轻松。
 
以往 RPA 不火,是因为 AI 不够成熟,「照」的不准,也「理解」不了文本的语义逻辑。可随着 OCR(光学字符识别)、NLP(自然语言处理)等 AI 技术的成熟,从实体文本、图片上扒取内容进行分类填充,几乎成了人人都能理解的落地技术。

正是在这种背景下,RPA 才能成为 AI 落地的重要阵地。而这一年入局 RPA 的中国玩家,多数都有强大的人工智能背景。

 02
RPA 爆火
离不开 AI 加持

「ToB 行业头条」简单对今年影响较为突出的 RPA 厂商做了一下盘点,我们发现:
 
在拓展 RPA 业务之前,阿博茨是一家专注使用 AI 技术改进金融数据产生、提取、分析、呈现的人工智能公司;达观数据做的是文本理解、文本分析;来也是做语音助手、语义机器人的……
 
这些具备自研 AI 能力的 RPA 厂商其实与中国传统 RPA 厂商艺赛旗,或是全球 RPA 巨头 UiPath 等厂商有所不同。UiPath、艺赛旗这类 RPA 厂商的 AI 技术不是自研的,而是集成的。
 
我们还不能断言「AI+RPA」和「RPA+AI 集成」哪种方式更好,我们只能说前者依靠自研 AI 能力,能让 RPA 更好地串联公司原有业务,保证服务质量;后者则可以为客户提供更多 AI 选择,满足客户丰富的需求,平台也能依靠轻体量实现快速扩张。
 
当前,RPA 行业刚刚兴起,一切都在探索之中。可不论采用哪种方式,我们都知道 RPA 的发展肯定离不开 AI 能力加持。
 
因此,如阿博茨科技这类拥有自研 AI 能力的 RPA 厂商,并没有完全仿效 UiPath、艺赛旗的模式,选择外接 AI 能力。它们更希望用「自研 AI+RPA」模式,为自己建立坚实的壁垒,它们只是将 RPA 作为业务延展,而非将其定义为企业核心。
 
「RPA 是需求推动起来的,不是概念炒起来的。人们想用 AI 解决重复、低效、简单的工作,这是实际需求。可在我们看来,RPA 更像是 AI 能力的扩展,起到以触手和纽带形式串联更多业务的作用,但 RPA 并不是一个公司的全部。」刘铁锋这样说道。
 
在他看来,过硬的 AI 能力可以挖掘出更多 RPA 场景,没有自研 AI 能力保证的话,RPA 在场景拓展层面,很容易受到第三方技术水平的限制。
 
「未来 RPA 市场的厮杀会把纯 RPA 场景的服务价格打的很低,在需要 AI 功能的场景下,纯 RPA 公司很可能会受到来自 AI+RPA 的公司的极大挑战。」
 
为什么 RPA 发展了十几二十年都没能爆火,也没有出现能被记住的厂商?为什么当阿博茨、达观数据、来也等 AI 公司一进入,RPA 就火了呢?
 
很显然,RPA 的火热与人工智能技术水平的整体提升密切相关。既然技术催生了一个行业的爆火,那么谁敢说 AI 技术不是 RPA 这个行业的新核心呢?

03

RPA 刚火就陷入了白刃战

以往我们总觉得,RPA 今年才火,应该是个可以入局的蓝海市场,可刘铁锋却透露:「这个市场已经到了短兵相接的地步。市场上的大客户就那么多,它们一定会在多个 RPA 厂商中挑选最合适的。」
 
所以,我们从阿博茨的产品矩阵图中发现,阿博茨的核心架构仍然搭建在完全自主知识产权的非结构数据抽取、金融行业 NLP、以及知识图谱等 AI 技术上。主营业务依然是面向金融行业的智能投研、智能风控、智能投后、智能运营等产品及综合解决方案。

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阿博茨科技只是将 RPA 作为串联各项业务的抓手,于内提升方案的整体效率,于外更好地服务客户。这种方式,一来可以保证企业不错过 RPA 风口;二来也能让企业的 AI 能力持续更新。
 
「『自研 AI+RPA』在这个阶段,或许可以更好地串联公司业务,为客户带去真正的效率提升。」刘铁锋这样说道。
 
虽然 RPA 行业存在了将近二十年,可「AI+RPA」的理念近一年才足够火热。行业对 RPA 落地领域、落地方法的探索仍在继续,大家一致认为 RPA 行业仍有巨大潜力需要被挖掘,无数投资人也把 RPA 当作下一间孕育独角兽的温室。
 
据 TransparencyMarket Research 研究预测,到 2024 年,全球 RPA 市场规模将达到 50 亿美元。金沙江创投总经理朱啸虎也表示:「5 年以后中国可能会有一半工作被 RPA 替代,80% 客服人员被智能客服取代,几年以后这个市场上百亿美金是可以期待的。」
 
虽然目前多方对 RPA 的看法不同、理解不同,但不能否认的是,RPA 确实是可以落地的实际应用。
 
就像朱啸虎所描述的那样:「我们发现 RPA 和智能客服是中国企业主最愿意买单的,因为投资回报率最容易算,机器人能替代几个员工很容易计算。」企业只要轻度试用,就能知道 RPA 为企业节省了多少人力、物力,提供了多少价值。
 
因此,在无数投资人、行业人士看好的情况下,RPA 向未知领域的探索就极为重要。

04
关于 RPA 未能拓展的场景探讨

前文已经提过,当前 RPA 厂商主要聚焦在金融、财税领域,这些成熟场景很容易饱和,厂商迟早会陷入低价竞争。
 
那 RPA 厂商要怎么办呢?很多厂商未必思索过这个问题,可刘铁锋却为「ToB 行业头条」提供了几点思路。
 
「过往 RPA 主要落在信息化程度比较高的行业,可我认为软件与软件的连接问题,只会越来越少。阿博茨反倒认为在信息化程度较低的行业,或许会有新机会。尤其是硬件连接软件、实体连接软件领域,RPA 还有向前探索的可能。」
 
在这里,他举了一个老工厂改造的例子。某家老工厂的核心机床内置了一台无法替换的电脑,电脑中的数据很重要,可电脑却因为系统过老无法升级,导致数据无法同步到新系统中。
 
工厂想了很多办法都解决不了这个问题,只能人工从老电脑上抄下数据,再录入到新系统中,效率极低。阿博茨在接手这个项目后,用了一种很「笨」却极为有效的方法解决了难题。
 
这个办法就是通过拍照不断截取电脑屏幕上的数据,然后利用 OCR、NLP 等 AI 识别能力,直接把数据从图片上扒出来输入到新系统中。
 
虽然这只是个例,但却不由得引发我们更多的深思。既然对 RPA 需求旺盛的市场已经群雄逐鹿,那么信息化程度较低、RPA 尚未深度触及的行业,是否有被改造的需求呢?这种需求是一直没有?还是因为此前技术不成熟、服务不到位,始终找不到改造方法呢?
 
再有,RPA 行业一直存在走标准化路线,还是走定制化路线的争论。其实这种争论不仅存在于 RPA 行业,整个中国 ToB 市场都在讨论这个无解难题。
 
DCM 曾振宇在接受 IT 桔子采访时说道:「RPA 按机器人收费是一个天然的优势,可能会打破传统 SaaS 或者企业服务在中国收入天花板的壁垒。」
 
可在没有拓展出更多场景,没有找到更理想的快速扩张方式之前,刘铁锋却表示 SaaS 模式很难。「80% 服务+20% 技术」的配比,或许是阿博茨更倾向的解决方案。
 
「ToB 产业的竞争是企业综合实力的竞争,RPA 是基于企业的整体服务能力展开的。技术虽然是关键,可在技术之上,如何保证产品节点持续稳定、如何真正深入客户理解需求才是最关键的事情。」
 
之所以把 20% 侧重于技术,是因为当前 RPA 厂商的技术水平比较接近,在 RPA 场景没有得到进一步突破的情况下,竞争还没有走到较量技术的那一步。
 
反倒当前中国 ToB 市场正处于逐步完善期,客户多样化需求很多,对标准化产品也不感冒。80% 的服务侧重与中国企服市场大环境有关,毕竟企业服务重点还是在于服务。
 
当然,这些只是「ToB 行业头条」抛出的疑惑,到底如何解决还需要 RPA 行业的厂商、用户、投资人、专家共同探讨。
 
不过可以肯定的是,「AI 替代人去工作」是不可逆转的趋势,正是基于这个理由,RPA 落地和爆火才是理所应当的事情。


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