SimoneRPA是什么？
的有关信息介绍如下：
RPA是Robotic process automation的缩写，中文翻译为机器人流程自动化。企业通过部署RPA数字工具，可以协助企业员工去处理大量基于规则的、重复的工作流程任务，比如一般企业的业务当中，都会涉及到一些证件票据验证、纸质文件录入、跨系统数据迁移、从电子邮件和文档中提取数据、企业IT应用自动操作等。通过基于RPA技术打造的软件机器人就可以快速、准确地完成这些工作，这样的好处在于一方面可以节约员工大量宝贵的时间，去解决更高价值、更有挑战性的工作，而另一方面还可以减少人工错误、以保证企业业务实施过程中的零失误、能够提高企业运营效率、大幅度降低企业运营成本，真正帮助企业实现降本增效。
从目前来看，很多行业中的企业都开始借助RPA技术来实现数字化转型，如我们熟悉的电信、电力、制造、银行、保险、地产、零售、物流、教育和医疗等行业，我们都能看到RPA的身影，而在这个领域中，做的相对比较出色的是来也科技，这是一家科技公司，能够基于企业实际情况，为企业提供变革性的智能自动化解决方案，可助力政企实现智能时代的人机协同，目前它在市场上的口碑好，评价高，有这方面的需求可以上来也科技官网做个详细了解。
根据机器人流程自动化和人工智能研究所（IRPAAI）的定义，RPA描述了这样一种技术应用：让公司员工能够配置计算机软件和机器人，采集和解释现有应用以便 处理交易、操作数据和触发响应 ，并与其它数字系统通信。
RPA 是目前最受欢迎的 人工智能 应用技术之一，因为它允许企业在原有 业务系统 之上进行业务流程自动化的部署，对原有系统无需任何改造，是一种 非侵入 式技术。
很多公司对 RPA解决方案 抱有极高的期待和热忱，这是因为：
……
RPA机器人场景举例 RPA机器人可以像人类一样使用系统的应用程序。由于RPA的 应用灵活、使用领域广泛 ，所以我们无法提供完整的机器人操作列表， 金智维 根据多年的实施落地经验，列举下述 RPA 部分场景：
2017年全球机器人过程自动化(RPA)市场规模为 3.575亿美元 ，预计在 2019-2025年 期间的CAGR为 31.1% 。通过使用人工智能(AI)和软件机器人，业务流程自动化(BPA)的需求日益增长，预计将成为市场增长的关键驱动因素。
由于全球企业都在向动态数字环境转型，这些技术中很少有正在衰落的。然而，RPA预计将在预测期间发展和飙升。现代企业需要这种技术来更快地实现、执行和扩展。
它通过更快、更有效地处理业务流程，减轻了人工的日常单调和重复任务。它还通过调整和解释用于 处理事务、触发响应、操作数据以及与其他数字系统通信 来改进和 扩展业务 、 数据安全性 和 有效性 。RPA技术可以通过自动化流程来降低企业的成本影响。
可能部分RPA供应商，他们会告诉您任何行业都已经适用RPA，这在技术理论上是可行的。但RPA在某些行业的应用，会带来比其他行业更深远的影响以及实现价值。如果您的公司存在以下任何问题，RPA将是您首选的解决方案：
珠海金智维信息科技有限公司（下述金智维）成立于2016年，为深圳市金证科技股份有限公司（A股 600446，下述金证）旗下的平台子公司。
金智维RPA作为金融行业首选的机器人流程自动化软件，在行业内有着庞大的客户群体和非常高的市场占有率。目前有超过150家金融机构使用金智维RPA，在多个金融细分领域占据行业领先地位。
金智维将始终秉承以核心技术为驱动、以市场服务为导向、以合作分享为理念的经营原则， 立志做中国最好的RPA软件机器人产品！致力成为一家提供人工智能解决方案的科技公司！ 为广大金融行业客户提供更优质的产品及服务，共同推动我国金融科技的发展！
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没有比这更清晰明了的介绍了，1分钟看懂RPA。
机器人流程自动化（Robotic process automation）简称RPA，是以软件机器人及人工智能（AI）为基础的业务过程自动化科技.在传统的工作流自动化技术工具中，会由程序员产生自动化任务的动作列表，并且会用内部的应用程序接口或是专用的脚本语言作为和后台系统之间的界面。机器人流程自动化会监视使用者在应用软件中图形用户界面（GUI）所进行的工作，并且直接在GUI上自动重复这些工作。因此可以减少产品自动化的阻碍，因此有些软件可能没有这类用途的API。
RPA的全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation)，主要的功能就是将工作信息与业务交互通过机器人来按照自先设计的流程去执行。这样如果当工作信息与业务交互过多时，RPA就可以高效解决这些复杂的流程，节约人工成本。如今，RPA已成为当今应用最为广泛、效果最为显著、成熟度较高的智能化软件。有很多企业都希望部署适合自己的RPA。
基础的工具型RPA由控制器、编辑器及运行器组成。应用场景包括财务会计、人力资源、采购、供应链管理等等，如费用报销、单据审核、人员入职、开具证明、订单核对等等。
各类机构均根据RPA的特征及价值给予了不同的定义
电气与电子工程师协会（IEEE）：RPA是通过软件技术来预定业务规则以及活动编排过程，利用一个和多个互不相连的软件系统协作来完成一组流程活动、交易和任务，同时需要人工对异常情况进行一些管理来保证最后的交付结果和服务。
机器人过程自动化与人工智能研究所（IRPA AI）：RPA是一种技术应用模式，使机器人软件或机器人能够捕获并解释现有的应用的信息，从而能够处理事务、操作数据、触发响应，以及与其他数字化系统进行通讯。
Gartner：RPA整合了用户界面识别和工作流执行的能力，它能够模仿人工操作电脑的过程，利用模拟鼠标和键盘来驱动和执行应用系统。有时候它被设计成应用到应用之间的自动化处理。
IBM：RPA是利用软件来执行业务流程的一组技术，按照人类的执行规则和操作过程来执行同样的流程。RPA技术可以降低工作中的人力投入，避免人为的操作错误，处理时间将会大大降低，人类可以转换到更加高阶的工作环境中。
麦肯锡：RPA是一种可以在流程中模拟人类操作的软件类型，能够比人类更快捷、精准，不知疲倦的替代重复性工作，使人们投入到更加需要人类能力的工作中来。
随着AI技术应用，RPA成为企业流程梳理及治理的加速器。除了工具习惯，RPA在中国的发展必须依赖于AI技术，可以认为RPA正在成为AI技术最重要的应用场景；在RPA流程中，AI技术已经得到广泛应用。通过典型AI技术，如OCR、NLP及ML等技术，RPA平台的能力不断增强，正在帮助企业的流程治理逐步实现智能化、便捷化。
企业在挑选RPA的过程中，可以查询一些国际权威产品评测报告，比如世界著名信息调查机构Forrester发布的Forrester Wave，是全球范围内影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，会通过25个指标进行评估，主要评估因素有创新能力、战略计划、合作伙伴、市场占有率、技术迭代、核心UI等。
近日，在2021年发布的Forrester Wave评估报告中，弘玑Cyclone作为中国RPA厂商首次入选，不仅代表了中国RPA行业发展数年来的一个里程碑，也吸引了国内各大厂商的关注。
弘玑Cyclone创立于2015年，是中国领先的RPA软件和解决方案供应商，自主研发的融合AI、NLP等先进技术的Cyclone RPA 超自动化解决方案能够为客户自动完成特定业务流程，给企业带来经济、运营和能力三方面的价值提升。
弘玑Cyclone能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力，主要阶段包括：
作为国内最早将RPA提升到Hyper Automation（超自动化）的企业，弘玑Cyclone将机器学习、深度学习、数据处理与知识工程等多种技术相结合， 帮助客户在复杂的业务中实现跨组织、跨业务，甚至跨产业链等各个维度的自动化。
此外，弘玑Cyclone还把RPA技术的适用性扩展到能源和制造业等，其跨平台的RPA低/无代码核心技术、对变化环境的适应性与稳定性、面向非结构化信息处理的AI技能与平台、平台级的数据洞察与分析能力等受到客户及合作伙伴的广泛赞誉。
如今，弘玑Cyclone正在为亚太地区、欧洲、中东等全球数百家客户提供服务，在金融、银行、保险、电力、能源、政府、公共安全、制造、零售、物流、高科技等多个行业中广泛应用。今年还将发布一系列重量级的新产品，为各类组织和客户提供全面的自动化产品和解决方案。
RPA实现的是电脑上的重复工作自动化。 选择月付制的服务商，才是最优选，欢迎了解。
如果说庞然大物的实体机器人离普通人还较为远的话，那以RPA（机器人流程自动化）为代表的软件机器人，似乎早已在我们身边。
作为当今企业数字化浪潮的重要推手，RPA于近2年着实火了。
助推RPA市场的火热，是企业的刚需
RPA市场的火热，并非空穴来风。
长期来看，用更高效的方式取代低效的劳动，将是不可逆的趋势。当前，全球各国企业普遍面临着人力成本不断上涨的难题。越来越贵的人工，迫使企业找寻更为完善的解决方案。
而RPA虚拟员工的概念，一下成为了企业的新希望——把企业里原来需要人力在电脑端完成的大批量、高频率、固定化的流程，用虚拟员工替代，人类员工因此得以解放。而任务完成的速度和准确性也随着“软件机器人”的上岗而大大增强。
只要事先告诉RPA机器人，这套流程该怎么做，“教”它一遍，它就能在接下来的日子里接替我们来执行这个重复的动作。比如财务人员用 RPA 自动完成报销票据的数据识别、录入电脑、并完成审批流程；金融从业者用 RPA 自动抓取股票的开盘数据、并自动整理到一份 Excel 表中进行分析等等。
另外，在企业数字化转型的过程中，一个重要的议题即是如何实现数据的打通。企业每年都会上新大量信息管理系统，高成本、部署时间长，换来的却是更多的信息孤岛。类似ERP、SAP等系统，在企业信息资源管理方面，虽然有着良好的布控能力。但这些系统仍然需要人工手动操作，并且各系统、程序之间，接口没有打通，为此需要大量人工对数据进行搬运，效率较低。
RPA部署灵活，可以快速附着在这些系统上。同时，其“非侵入性”的设计，能够“绕开”原有的系统服务商，有效实现数据的提取和整合。切实推动企业数据的流动和更深层次的应用。
RPA离我们远比我们想象的更近
正因为企业有着如此强烈的刚需，实际上RPA离我们的生活远比我们想象的要近。
从金融到保险，从制造到零售，从政府到公共事业服务，RPA正向更多的行业、领域蔓延。
例如RPA应用于电信通讯领域，可以有效整合电信客服系统。RPA能够从客服系统中自动获取信息并进行信息备份，定期进行分析并上传必要的数据。伴随5G的到来，在未来几年中，电信通讯领域RPA用例也将极速增长。
在医疗卫生领域方面，RPA也能够胜任十分丰富的业务流程，从患者注册流程到患者数据迁移、患者数据处理、医生报告、医疗账单处理、数据自动录入、患者记录存储、索赔处理等。RPA 势必会在医疗卫生领域创造新的奇迹。
在零售领域，RPA能够胜任的流程更为宽广，从制造商的网站提取产品数据、自动在线库存更新，到网站导入、电子邮件处理、订单数据处理、客服等等。
德勤在一份RPA研究报告中曾计算过，如果一家收入在200亿美元且拥有5万名员工的财富1000强公司，有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。这就是为什么这么多不同行业的企业不约而同选择RPA的最好例证。
我们到底有多需要这些机器人同事？
在一份针对国内百家企业的调研中，有78%的企业日常工作中存在着大量重复、机械的手工操作，主要集中在IT管理、运营、财税、客服、人力资源、供应链等领域。这些手动密集型领域广泛存在于当前各行业的企业当中。如果依靠“人海战术”，企业将会面临两大难题。
1、大量的人力如何获取？
当前，随着老龄化趋势越来越明显，各国的人口红利也正面临着消失的困境。据联合国统计，51个高收入国家中，15至64岁的劳动年龄人口在2020年将达7.8亿人，之后趋于减少。劳动力短缺正迫使企业面临越来越大的压力，吸引自身发展所需的人力也将变得愈发困难。
2、如何保证人力始终高效如一？
大量的人力，面临的则是高效管理问题。这将耗费企业管理主的大量精力。如何管理好这群人，并将之发挥最大的效用？另外，人工操作所产生的效率与准确率，以及成本问题也同样困扰着企业。
就某一方面而言，劳动力的短缺似乎促进了自动化进程的发展。企业利用RPA填补人力短缺的趋势也日益明显。
最佳拍档
RPA这位同事，应该是公司中的“老好人”。任何人有需求、有难题都会去找它帮忙。同时，它也是最敬业的员工。它能够根据脚本自动执行结构化、标准化、重复性的工作，实现7×24小时全天运转，并且不知疲倦、零出错率、速度更快、效率更高。对于老板来说，RPA机器人不要薪水，易于更新与维护，可以无限加班，简直是梦想中的员工。
不过，RPA机器人的价值主张绝对不是充当传统人力资源的替代品。相反，RPA一直都在扮演“员工好搭档”这一角色，协助和增强而非取代现有员工的工作。RPA的实施，能够将企业员工从繁重的人工劳动中解放出来，从而优化整个企业基础流程作业、降低成本、提高效率、和确保零失误，帮助企业向智能化的流程运转迈进。
可以预见，今后企业越来越多的日常程序、业务流程将由RPA机器人接手。但一大趋势将是我们会与这些“数字劳动力”或“机器人同事”并肩完成工作。人机协作，将成为企业下一代运营模式的核心部分。
RPA（Robotic Process Automation）常用的中文翻译为机器人流程自动化。偏学术化的表述是：“ 主要基于一些系统底层技术（例如c、c++）、前端技术（css、js）而衍生出的一种模拟人和电脑交互的自动化技术。主要用于流程固定、逻辑清晰、工作量大且重复的领域。
过往人们为了提高一个个领域的流程进行定制开发，从而形成了人们日常使用的各种软件，覆盖范围广一点的是office套件，窄一点的是各个垂直行业或领域特有的软件如erp、crm、sap、mes等。那么人们工作中，信息、数据也不断的在一个个软件直接流转，不断的重复Input（输入）、Process（展示）、Output（输出）。而在各个软件之间的衔接工作往往是由人手动完成的。
RPA的出现就是要替代就是这部分由人完成的衔接工作。
01 市场及需求
如上所述，RPA完成的是由于信息、数据在各个系统之间流转而导致的衔接工作。所以，RPA需求产生的前提是要各行各业的人都需要使用大量的软件，才会有衔接工作的产生。因此， 正是蓬勃发展多年的软件行业给了RPA土壤 。
另外，目前全国出现人力密集型产业搬迁的现象，如富士康搬迁到郑州、一些财务共享中心迁往长沙、一些客服中心迁往武汉，背后都是人力成本不断高涨所致公司将部分人力密集部门迁往二三线城市，这些城市往往薪资相对较低但人才供应充足。
但是很多企业的另外一个解决方案就是将一些流程固定、逻辑清晰的工作交给机器人来做，实体场景应用的车间流水线机器人，那么虚拟场景应用的就是软件流程机器人（RPA）。 总结就是软件大量使用带来大量自动化需求但是人力成本不断上涨，逼迫企业只能尝试让机器人承担这部分工作。 02 技术
截止今天，c语言已存在40年、js已存在20年，在经历一波又一波的信息化浪潮之后， 各种软件、web应用涉及的编程语言都已经被千锤百炼 ，逐渐变得成熟稳定。这使得在各个软件之间实现自动化成为可能，从而大大的提高了自动化实现程度和便利程度。等到AA、Uipath提出RPA三件套的概念，将一些功能不断封装进底层，功能和逻辑都逐渐变的更加清晰。 而OCR、NLP等新技术的出现，使得RPA的可用范围和健壮性得到进一步增强。 如下图所示，为AI技术能力在RPA领域的结合应用。
03资本
在C端场景都被找遍后，B端应用开始逐渐进入投行的视野。坦白讲RPA还有很长一段艰难的路要走，但是资金也没有更好的去处。那么一个有着广阔的市场需求、技术适用性强并可以不断利用新技术迭代演化的行业，虽然难度大但是一众资本和投行在思考还是选择进入。
综上所述，需求及市场、技术、资金等多种因素加持下，造就了今天RPA的火爆。
所以虽然经常说风起于青萍之末，但也不是毫无痕迹可寻。古有诸葛造木马牛，现代有福特造流水线，“懒汉”似乎一直推动着世界进步。这个“懒”或者说自动化从来没停过，却只是第一次大规模的以机器人的形式出现在软件交互层。
然而，风也有很多种，有春风扶柳、夏风微凉、秋风萧瑟、东风袭骨。所以当风来了，应该实实在在的把握趋势乘风而起，多往上踏几步而不是飘上云端。需要每一个从事RPA行业的人寻找切实的场景、提高健壮性、提高便利性，确实解决当下的问题以降本增效。毕竟一阵狂风刮过，最后一地鸡毛的在互联网的发展史上也屡见不鲜。
RPA简单解释
RPA的核心是基于流程自动化技术，代替人工在电脑端进行固定、重复、繁琐的工作。
RPA可以做什么？
以iS-RPA为例，包括：金融（银行/证券/保险）、能源、教育、物流、人力资源、社会保障、医疗、航空等方面。我这里举一个社会保障的案例，人总归会有生老病死、迁徙等等，伴随这些数据的变化，社会保障数据就会有相应变化，有了RPA机器人之后，就会自动的在后端对社会保障的相关数据进行调整。
一、RPA产生背景：“人口红利”的消失的背景
随着中国经济的飞速发展，“人口红利”也正在不断消失，在过去几十年中，我们已经看到了各种智能化、自动化技术的进步对各行各业产生的巨大影响。但在现代金融行业中，仍然有许多重复、简单、繁琐的事务性流程工作需要大量的人工来完成，工作效率低下，并且需要大量的人工成本。
如何有效的优化流程作业，提高工作效率，让金融企业从这些繁琐重复的流程工作中解放？并全面降低成本？
RPA(Robotic Process Automation)机器人流程自动化软件从很大程度上回答了这个问题。
二、RPA解决的行业痛点分析
为方便大家理解金融业流程类工作中的痛点，下面以我们司的实际应用给大家举例
1、银行业中的流程自动化需求例举
公司客户收款及记账业务 ：
对于商业银行来说，为公司客户提供“收款清点及记账”是一项传统的业务。该业务操作的环节包含“收款”、“清点”、“记账”一系列动作，这其中的很多操作都是重复，并不需要人工决策。但面对业务需求，我们的操作员必须手工一项一项的完成，效率其实并不高，与此同时，在我们的操作员非常认真的前提下，仍然存在约2‰的错误率。
信用卡中心——汽车分期客户收集业务：
对于银行信用卡中心来说，及时收集并处理客户通过信用卡购买汽车等大宗商品的信息，对业务拓展和提升客户服务质量非常重要。一般来说该业务分为以下流程：登录工单系统、可办业务查询、认领紧急度靠前的工单、筛选待处理工单、工单分类处理（催单数为0的工单进行关键词提取判断；催单数非0工单转入指定团队处理）、统计本批次处理工单、邮件分发给分行。该项业务需要人工进行大量信息查询检索，效率不高的同时，客户需求很难快速满足。
2、证券业中的流程自动化需求例举
数据月报业务：
因公司运营管理要求，公司每月需对其它券商的财务情况进行分析。每月初，员工需要到相应网站上查询同行券商披露的上月财务报告，并下载报告（PDF格式），并从报告中摘取上月末的收入、净利润、净资产数据，并按照既定的格式进行汇总整理（Excel格式），最终制成报表。有时，有些数据更新的比较晚，需要员工进行“值守”，并且需要逐个从PDF文档中摘取所需数据，最终制作成所需报表。这些手工操作，有时难免产生数据偏差。
交易清算打印业务：
工作日上午9点之前，公司员工需抵达公司，并登录交易系统（包括集中交易、贵金属、融资融券、期权等子系统），按营业部的纬度，查询并打印10多张报表，而这些打印工作涉及全国几百家营业部。每个工作日，营业部的员工们，都需要排除交通、天气等因素，很早抵达营业部，非常辛苦。
3、保险业中的业务流程自动化需求
客服坐席智能辅助需求：
保险公司寿险呼叫中心，由于保单类型多而繁杂。人工坐席在接听电话后，都需进行判断来进行后续操作，经常有遗漏提醒和操作失误等问题，导致后续带来更大的工作量。
业务办理智能辅助需求：
保险业务流程办理操作相对复杂，且险种及相关业务的关联性又比较强，规则较多，导致业务办理时，多数情况都需要人为的进行判断，因此业务操作效率不高，并且无法完整真实的还原录音、录像等操作行为，满足审计合规需求。
三、RPA如何助力金融业实现业务流程自动化
1、RPA嫁接点
传统软件更多是对于整个工作整体进行设计，例如数据库操作、报表操作、数据计算等，这些软件还是需要“人”去操作。人工仍然需要应对软件中大量的事务性流程工作，工作效率其实并不高。 而RPA相对于传统软件来说，最大的区别是“代替人”操作，RPA的核心能力是通过自动化、智能化技术来“替代人”进行重复性、低价值、无需人工决策等固定性流程化操作，从而有效提升工作效率，减少错误。
2、框架为支撑，提供能力+
以艺赛旗iS-RPA为例,RPA分为设计器（Designer）、控制器（Center）、机器人(Robot)三个框架。
iS-RPA设计器，主要负责工作流程设计； iS-RPA控制器，主要负责将工作任务分配及工作过程的控制管理；iS-RPA机器人是执行工作的终端程序。这其中，iS-RPA设计器，操作简单，界面友好，并支持拖拽设计，即使非IT人员也能快速的完成配置；同时支持Python语言，更方便专业人士使用。
3、强大的UI识别支持
以艺赛旗iS-RPA为例，通过控件元素识别的方式进行控件操作，支持识别C/S应用程序、B/S浏览器、JAVA客户端、Excel、邮件客户端等本地化应用程序，全面满足金融业多样化的业务需求。
4、强大的机器人工作回溯能力
和传统人工操作不同， RPA整个业务过程是“机器人”执行，所以整个流程可以完整的保存，全面实现“回溯”，充分满足金融业中的审计合规需求。
以iS-RPA为例,RPA的回溯能力包含：播放和日志时间同步、播放无需客户端、支持暂停和拖放、支持多倍回放、支持定位跳转回放、支持鼠标提升、支持绝对和相对时间、支持文本搜索。
四、RPA助力金融业快速实现业务流程自动化
结合上文中金融业务实例需求，我们分别节选其中的一个，对RPA业务操作实例说明。
1、银行业“公司客户收款及记账业务”流程自动化机器人
RPA机器人根据员工操作行为的模拟，能够在清点完毕后初始长表格中自动提取数据，并自动化填入系统。RPA自动实现了各支行记账和分摊报批业务。RPA记账数量日均800笔，极端可达3000笔，是人工的3倍以上，并且错误率为“0”。
2、证券业“数据月报”业务自动化机器人
RPA就好像我们值守的“员工”一样，“他”可以在无人看护的情况下代替员工自主进行以上流程工作，RPA在帮助企业提升效率的同时，也大大减少了员工加班次数，使企业员工的满意度大幅提升。
3、客服坐席智能辅助机器人
客服坐席业务工作流程有：坐席登录系统、打开P7业务系统、检测客户进线、登录投诉系统、查询投诉记录、弹屏集中展现。其中，检测客户进线、登录投诉系统、查询投诉记录、弹屏集中展现四个流程可有RPA实现智能辅助。员工在检测到客户电话接通后，通过RPA自动登录投诉系统，自动查询并提示客户近几个月的投诉记录，并且智能提醒客服，客户所购买的保险产品相关信息，客服可快速给客户回馈，有效的提升了沟通效率，显著提升客户服务质量。
在未来，RPA在技术上，会更精准的学习和模拟人的行为操作，让业务流程得到更优化的串联，从而更加高效的为企业解决流程自动化难题。而人工智能技术中的人脸识别、语言交互、图片识别、自动控制等技术也将逐渐融入到RPA中，RPA也将实现更多的智能决策工作。
目前，国际上的RPA技术已经成功并深入的应用于金融、政务、医疗、教育、公共服务等广泛领域，RPA技术也在中国不断发展之中，本文所介绍的RPA在金融领域的应用只是冰山一角。 也期待中国的RPA技术不断发展，不断为金融企业提供更好，更全面的服务。
从业务、组织、战略三个层面，聊聊RPA在数字化转型中的应用
RPA如何助力组织进行数字化转型?业务、组织与战略皆可参与
RPA不只是业务流程自动化工具，更是组织变革与战略规划的法宝
文/王吉伟
2019年，Forrester在其数字化转型报告中，将以RPA为代表的数字化工具视为企业实现数字化转型的必备工具。
2020年，业内出现一种声音：人工智能和RPA是数字化转型的关键，它们正在加速数字化转型步伐。
2021年开始，“RPA是实现数字化转型的最好工具”“RPA数字化转型的有力抓手”“RPA赋能各行各业数字化转型”之类的说法越来越多。
在这些观点的背后，是RPA市场自2018年以来的持续两位数增长速度。Gartner数据显示，2018年RPA软件收入增长速度为63.1%，2019年这一数据高达75.6%，2020年这一数据为38.9%。
同时Gartner预测，到2022年，全球90%的大型组织将以某种形式采用RPA，到2024年大型组织现有RPA产品组合的容量将增加两倍。
高速增长的RPA软件收入和更多组织采用RPA，意味着更多组织正在以某种形式应用RPA助力其数字化转型，也证明了RPA正在成为更受欢迎的数字化转型工具。
近两年来，我们越来越多地看到RPA助力政务提升了“一网通办”处理效率，顺畅连接前后台业务流程实现数据与业务的双向连通；看到RPA在金融机构的应用覆盖流程自动化与整合、后台自动化、贷款审批、薪资管理等更大范围的业务场景；还看到能源、医疗、旅游、电信、制造等更多行业正在大量应用RPA。
基于RPA的自动化解决方案，让很多组织的数字化进程更加顺畅，也为更多组织的数字化转型提供了新的思路。但仍有很多人搞不懂，一个自动化工具怎么就成了备受欢迎的数字化转型利器了呢?
本文，王吉伟频道就从业务应用、组织应用以及战略应用三个层面，为大家解析RPA在数字化转型的应用。
从技术层面看RPA的数字化特性
为了让大家理解后文RPA在业务、组织等中的应用，我们先从技术层面聊聊RPA的定位与特性。RPA所具备的非侵入、扩展性强、被集成等技术特点，加上其与AI等更多技术的融合，使得其能够被集成到更多的业务系统之中，可以胜任更多的业务场景。
同时超自动化的流行，也让RPA的数据“连接器”性能发挥的更佳。更先进的技术与更多的组件，让RPA的数字化特性尽显，也让融合RPA的业务流程解决方案备受关注。
尤其是下面几个特性，使得RPA在数字化转型领域发挥更多的效能。
1、更流行的业务流程自动化工具
单纯从技术层面而言，RPA就是一个业务流程自动化工具。但融合AI、云计算、流程挖掘等技术的RPA，就成了一个功能更全面的业务流程自动化工具集合。
融合AI等技术，是当前BPM、BPA、低代码、工作流等各类企业管理软件的共同趋势。正是各种技术的多元融合，让组织们能够更加简单地实现经营上的各种智能化。
作为业务流程自动化工具，RPA最大的特点就是低投入、短工期、高回报，只要企业存在简单、重复的业务流程，都可以使用它快速实现业务流程优化。甚至用一些RPA的社区版和免费版，就能做很多流程优化的事情。
尤其是现在的认知型RPA，可以完成更多业务场景的业务流程优化，对中小企业非常友好。因此，RPA也成为了更流行的业务流程自动化工具。
2、集成与被集成
在广大组织的应用中，RPA经常被集成于BPA、BPM或者业务、数据中台中，用于解决业务流程自动化。我们也能看到，很多ERP、CRM、低代码厂商，也集成了RPA作为流程自动化解决方案，为企业提供更高效的自动化服务。
一直以来，RPA的大部分应用都是被集成。包括现在很多RPA产品，也有被集成的属性。但在近些年的发展中，可以明显地感觉到RPA正在集成更多的应用。这种集成不是单纯的指融合其他技术，而是RPA正在集成更多的应用。
RPA是非常灵活的流程自动化工具，但它也会受到业务流程频繁变动的牵制，进而影响程序运行的健壮性。为了让RPA能够运行的更加彻底与稳定，厂商们开始通过集成流程挖掘等工具探寻更多的可优化流程，通过人工智能组件让程序开发更加容易，通过数据管理组件让数据更容易流转。
RPA正在集成更多的应用与组件，并形成了端到端的全生命周期软件架构，帮助广大组织更好地基于流程自动化实现数字化转型。按照现在的发展趋势，未来它也很有可能通过自动化路径去集成BPM、CRM、ERP等企业管理软件。
3、超自动化架构
超(级)自动化是一种技术合集，由RPA、LCAP、AI、iBPMS(智能业务流程管理)等创新技术组成。作为多元化的技术与工具集，它能够帮助用户将流程中更加复杂的非结构化数据业务实现自动化。
Gartner发布的《2022年十大技术趋势》中，超自动化仍然名列榜首。超自动化不仅为政府等机构提供了有效、无缝连接公共服务的机会，同时更专注于跨领域实现端到端业务流程自动化，以大幅度提升组织的工作效率。
超自动化是一种技术架构，也是一种自动化方法论。在这种方法中，组织能够通过严格的方法快速识别、审查和尽可能多地自动化已批准的业务和IT流程。
超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用。
它能够帮助企业进行架构设计和技术创新，从而根据战术和战略目标来扩展自动化。超级自动化可为组织提供完整的端到端的自动化解决方案，进一步增强业务流程。
4、数据“连通器”
RPA之所以被称为“数据搬运工”，是因为它能够模仿人类在不同的软件系统之间搬运数据。比如把ERP的数据录入到CRM，同步到OA，然后再导出到Excel。理论上，RPA可以将无限多种软件的数据进行同步与录入。
哪怕大型组织有一百种以上的软件，只需相应的业务流程基于规则，就可以通过RPA以“外挂式”实现数据“搬运”。因此RPA还有一个江湖诨号：数据“连通器”。
模仿人力“搬运”数据，解决了软件互联互通的难题，降低了靠API接口获取数据的技术难度、操作难度以及高额预算，并且能够实现对没有API接口软件的数据搬运。
这个特点，让RPA成为打通数据壁垒的“高效低廉”型解决方案，同时那些长久搁置的软件系统不用API授权也能得到有效利用。
王吉伟频道认为，数字化转型的基础是数据的打通与流转。只有组织各业务板块的数据流转起来才能沉淀有效数据，才能进一步帮助企业进行各种决策。这样，RPA作为数据“连通器”就可以在企业经营的各个场景大有用武之地了。
RPA在数字化转型中的业务应用
在应用逻辑上，但凡是存在冗余、简单、重复、耗费人力的业务流程，都可以通过RPA进行优化。不管是简单的业务流程还是复杂的业务流程，RPA都能胜任。随着AI技术的引入，在非结构化数据的业务场景也能应用RPA，同时流程挖掘等技术可以发现更多的流程优化机会。
此外，随着低代码技术与RPA融合的更加纯粹，也使得PRA的开发难度大幅降低，一线业务人员正在成为RPA机器人的主流开发大军。随着更多的业务人员掌握更多的RPA技能，更多大家之前想不到的业务场景逐步实现了流程自动化。
现在，RPA技术已经应用于众多行业及领域，包括金融、保险、零售、旅游、电信、酒店、教育、公用事业、医疗保健、汽车制造等在内的各种行业，包括财务税务管理、制造物料管理、物流管理、信息技术、人力资源、客户服务、供应链等在内的诸多领域均开始采用RPA。
业务流程是组织经营的基本构成，业务流程效率的高低直接影响组织的经营。数字化转型的成果体现于企业是否实现增效降本，业务流程运行效率则是最直接的体现。通过优化业务流程优化驱动数字化转型，是一种自下而上的转型方法，其特点是可以在最短时间内达成可观同时能够量化的效果。
比如在仍以人力为主的财务部门，原本需要十数人才能完成的工作，在使用RPA之后只需要几个人+RPA就能完成。人力成本明显下降，业务效率数倍提升。RPA应用于任何业务场景，都能起到立竿见影的效果。
相对于在业务效能的直观体现，业务流程优化所造就的组织变革，是RPA为组织带来的更大变化。
业务流程中存在的冗余环节越多，能够替代的人力操作也越多，应用RPA所提升的效率也就越高。而业务流程优化得越多，各部门解放的人力资源就越多，继而带来多个部门或者业务单元的精简与合并。
随着业务流程优化的加深，必然会引起组织的进一步变革。这也是业务流程优化，能够自下而上驱动数字化转型的重要原因。
那么问题就来了，那些释放出来的人力资源，又该何去何从呢？不要急，下文就会讲到。
RPA为数字化转型带来的组织变革
不喜欢RPA的人，多认为RPA会抢走人们的饭碗。有些企业不愿接受RPA，一个重要原因也是在于他们认为RPA的应用会带来人员变动，乃至造成一些人失业。如果一个企业应用RPA之后不能妥善处理人力资源而导致其下岗，只能说明这个企业没能更好的理解与应用RPA。
新技术的应用，肯定会颠覆一些部门与岗位，蒸汽机的应用与电力的普及早已证明这一点。但不要忘了，蒸汽机的正常运转离不开维护人员，电力资源的合理配置更离不开技术娴熟的电力工程师。
新技术会在旧体制上关一扇门，同样会在新秩序上开一扇窗。RPA技术的应用也是一样。虽然RPA让原有岗位甚至部门都消失了，但RPA的实施、维护、审计、考核、培训等都需要人力资源。
要保证RPA实施后的正常运转，除了厂商们在超自动化、全生命周期等技术、产品与架构等方面的努力，也离不开相应的职能人员对其进行维护。同时RPA的大量普及，更离不开一线业务人员的参与，这就需要更多的RPA知识普及与技能培训。
1、RPA卓越中心变革组织结构
为了让RPA更好地服务企业，现在RPA厂商都在力推RPA卓越中心(RPA CoE)，企业们也在大力建设RPA CoE。
一个成功RPA CoE，不仅能在技术上保证RPA的实施，更能深度嵌入RPA运行架构，分析、挖掘与优化业务流程，以自动化优先的原则释放企业劳力资源，保证企业运营更加快速、高效，且错误更少。
RPA CoE的组织构成包括CoE主管、RPA项目经理、RPA业务分析师、解决方案架构师、RPA开发人员、运营支持人员等多个职能角色，被RPA“优化”掉的部分人员可以调入RPA CoE。
随着RPA应用的加深，成立RPA CoE是不可避免的。并且在一些应用RPA比较多的大型企业，RPA应用都是从RPA CoE开始的。RPA CoE不只是保障RPA成功实施的部门，它同时也是一个技术、人力、知识等资源的共享中心。
这个资源共享中心类似于业务与技术中台，具备一定的灵活机动性，能够承上启下地助力企业以更合理的资源配置去做更多的事情。
成立RPA CoE的企业以及在原有资源共享中心引入RPA 的企业，其组织架构将会由原本的金字塔结构变逐渐更为分散式结构或者混合型结构，使得企业组织架构向扁平化与去中心化方向发展，运营更加高效，有利于数字化转型的推进。
2、RPA释放劳动力促进组织转型
RPA作为数字员工，将人力资源从大量简单、重复的工作中解放出来，去从事具有决策性的更有价值的工作。
所谓决策性工作，并不是很多人认为的管理型工作，而是区别于简单“复制与粘贴”的需要动脑思考的工作，比如某业务流程中需要人工去辨别与分析的工作等。RPA与人力员工组合工作，RPA做其擅长的重复性工作，人力做需要决策的工作。双方各司其职，工作效率大幅提升。
这种工作形式对于RPA是有人值守，对于人力则是人机协同。人机协同属于人工智能领域，而在强人工智能到来之前，人机协同将是未来组织经营的主要工作模式。
事实上，当代因为平台经济与人工智能技术的大量应用，人与平台、PC及更多生产设备之间已经多了一个“人机协作”层。它将人与设备之间连接的更加紧密，也让生产经营更加高效。
人机协同减少了大量重复枯燥的工作，提升了员工的愉悦指数，减少了频繁离职带来的组织不稳定性。在促进组织数字化转型的同时，也为组织进一步实现数字化与智能化打下更好的基础。
3、新的企业管理方法论：自动化优先思维
自动化优先思维(automation first mindset)要求组织在设计、改进或转换工作流程时优先寻求自动化解决方案，能够用自动化解决的问题都交给自动化来解决。这意味着，将自动化优先作为管理方法的组织，经营中的各业务流程能够实现自动化的都用自动化，以确保业务流程的最优化。
自动化优先思维让企业能够更快、更有效地发展，帮助企业更好地服务客户，同时提高运营效率。它能够把员工从简单重复的工作中解放出来，让员工专注于解决问题及创造价值。
自动化优先思维将自动化作为组织运营的基因，使得企业所有项目、业务流程等都以自动化为基础。这样做的必然结果就是，企业的每一项业务流程都能实现最佳效率。随着AI等技术与RPA融合，RPA不仅成为组织实现自动化的切入点，认知型RPA更能为组织带来智能化的发展契机。
广大组织通过业务驱动，以 RPA为起点逐步完善数字化转型架构，步步为营实现自动化与智能化，进而达到企业数字化转型的最终目标。
重点在于，自动化优先作为一种管理思维，是可以写入组织的经营战略的。如果说业务流程优化给了组织变革的机会，自动化优先思维则可以成为组织文化。当组织的管理人员自上而下都具备这种思维后，自动化也就跟着无处不在，数字化转型也就不再是“一把手”必须亲力亲为的事情。
RPA如何参与数字化转型战略
很多的应用案例证明，RPA并不只是自动化工具那么简单。它既可以作为业务流程管理的一部分支撑企业数字化转型，也可以成为自动化战略主导企业的数字化转型。前提在于，企业制定什么样的数字化转型策略。
对于业务流程驱动的数字化战略，RPA是业务流程优化不可或缺的一部分。对于架构驱动的数字化转型战略，超级自动化架构也可以融入其中。如果组织的数字化战略更侧重于效率驱动或者以流程自动化切入，则可以直接应用超自动化架构。
1、RPA与业务流程驱动的数字转型战略
业务流程驱动的数字化转型，简言之就是通过业务需求场景倒逼组织经营中的一系列内部变革。其最终目的是以客户为中心，面向客户需求建立更为敏捷的组织。对外而言，客户优先接触的是产品与服务的业务流程。而组织的数字化转型成果如何，用户体验是最好的检验准绳。
想要提升用户体验，首先要做的是精简与优化业务流程，这样从业务流程优化切入引导组织进行一系列的数字化变革，最终实现数字化转型。在这个进程中，业务流程优化起到了主导作用，作为不可或缺的流程自动化工具，RPA正在受到更多组织的青睐。
2、RPA与业务技术双轮驱动战略
技术是数字化转型必不可少的手段，企业利用信息技术为数字化转型赋能。业务与技术正在不断地融合，企业的成功往往依赖于业务与技术以可信及可控的方式进行有效整合。实施新技术、业务全球化以及应对不断更新完善的法律法规和专业准则的合规要求，已经成为企业经营的新常态。
因此，业务与技术双轮驱动的数字化转型，也正在助力很多企业回归业务本质，进而为客户和用户创造更多价值。
业务与技术驱动，实则也是将多样化、复杂化的业务流程通过更先进的技术进行优化，最终实现对外提升客户满意度，对内提升效率和效益。显然，在技术与业务两个层面，融合AI等先进技术的认知型RPA是都能胜任的。
3、超自动化架构支撑的数字化战略
如果组织想进行数字化转型但还没有成型的数字化战略，不妨选择引入超自动化架构，从业务流程自动化开启数字化转型之路。
包含RPA、AI、低代码、iBPMS等技术在内的超自动化，能够为广大组织提供覆盖全生命周期的端到端自动化解决方案，帮助组织解决没有转型思路以及转型方案实施后短期没有效果的难题。
超级自动化不仅提供了基于自动化的数字化转型架构，还能从业务流程优化方面助力组织快速实现增效降本。从架构与业务两个维度对组织的数字化进行双重驱动，以保障组织的数字化转型更加高效。
超级自动化不但能帮助组织提升业务敏捷性、效能以及效率，同时具备更高的IT价值。它通过超自动化架构帮助组织优化原有复杂的IT架构，并通过非侵入式的功能降低技术复杂性，快速实现业务敏捷性。
因此，企业只需搭建超级自动化架构，就能更快速、高效、低成本地实现业务流程自动化，进而通过业务流程优化开启数字化转型征程。
关于RPA在数字化转型中的应用，这篇文章就写到这里。限于篇幅，本文没有放太多的案例。后面王吉伟频道会撰写数字化转型与RPA的系列文章，感兴趣的朋友可以继续关注。同时大家想了解关于RPA的哪些内容，可以留言与我探讨。
我们平时在使用计算机软件时，常常遇到大量机械重复而又繁琐的操作。如果都依靠人工来操作，不仅很容易感到疲劳和厌烦，还经常会出错。比如，对于财务工作人员来说，常常需要使用网上银行，给很多客户转账，转一笔账也许并不算麻烦，但如果每天要转成百上千笔账，那就是一件摧残人性的工作了。更可怕的是，有时候头晕眼花，在“金额”一栏中多输入一个零……不必吃惊，这样的事情已经发生过很多次了。
为了应对财务领域这种简单重复的体力劳动，在2017年，作为财务方面的绝对权威，国际著名的四大会计师事务所（安永、普华永道、德勤、毕马威）先后把国外已有初步应用的“财务机器人”概念引入中国，试图制造一个“ 软件机器人 ”，或者叫“ 数字化劳动力 ”，自动完成这些计算机上的机械重复工作。
后来，大家逐渐发现：其实“软件机器人”在财务之外的领域也大有可为，物流、销售、人力资源等很多工作领域中都大量存在简单重复的体力劳动，而偷懒是人类共同的天性，于是，这些软件机器人很快在国外和国内的诸多领域都得到了大量应用，而且有愈演愈烈之势。当然，此时已不局限于财务领域了，“财务机器人”的说法显得有些不合时宜。于是，从美国开始，大家普遍把制造各种“软件机器人”当成了一个新的行业，称之为Robotic Process Automation，中文翻译为机器人流程自动化，简称 RPA 。
来也科技是中国乃至全球的 RPA+AI 行业领导者，为客户提供变革性的智能自动化解决方案，提升组织生产力和办公效率，释放员工潜力，助力政企实现智能时代的人机协同。
来也科技的产品是一套智能自动化平台，包含机器人流程自动化（RPA）、智能文档处理（IDP）、对话式AI（Conversational AI）等。基于这一平台，能够根据客户需要，构造各种不同类型的软件机器人，实现业务流程的自动化，全面提升业务效率。
目前，来也科技帮助保险、通信、电力、金融、零售等多行业的企业客户，以及智慧城市、政务服务、医保社保、公共医疗、院校在内的公共事业领域，实现了各种业务场景的深度突破与打通，构建起了端到端的自动化解决方案，已服务超过 200 家 500 强企业，200 余个省市政府及上千家中小企业，2021年《财富》世界500强榜单前十名企业中，7 家在使用来也科技的智能自动化产品。
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谢邀。上面的回答对RPA的定义已经介绍的很清楚了，因为从事的是IT行业，对RPA最近的热度增长还是有蛮深切的体会的。RPA就是一个机器人，不像AI那样具备自主意识，好处在于可以完成你指定的那些重复度高、具备规则的、价值较低的工作，比如粘贴表单、填写报销单等等，目前在行业内的应用很广，除了四大主推的财务机器人，比如营销链数据采集、供应链数据联动，IT系统性能监控等，RPA可以存在于每个部门中，当然对于财务部门而言它的作用更为明显，因为财务部有很多是要重复操作的工作，RPA还能将错误率降到最低，对于满足企业合规性有极大帮助。当然缺点就在于机器人没有自主的意识，当规则中出现变动了，它们不会处理“意外”，这还是需要人工来完成的。
RPA，即Robotic Process Automation，全称“机器人流程自动化”，它让蜗居在罗马尼亚一间公寓里的软件外包公司Uipath，一跃成为市值360亿美元的IPO明星。
Uipath蛰伏10年默默无闻，转折发生在2015年。这家原名为DeskOver的公司更名，从科技巨头的自动化软件外包服务商，华丽变身为全球性的RPA平台，旨在帮助其他企业将重复性、耗时的任务自动化。
说是“机器人”，其实Uipath和它的RPA同行们并不会在客户企业里放置实体机器人， 帮助用户的是一套可以模拟人类工作方式的程序，将员工从那些基于规则、重复但繁琐的业务流程中解放出来，从投入到更有价值和创造力的工作中。
2018年，Uipath成为罗马尼亚第一家独角兽。今年4月，登陆纽交所，当日股价飙升23%，成为交易所历史上第三大的软件IPO。
RPA行业并不是Uipath的独角戏：
企业端强劲的数字化需求，加上已被海外资本市场证明的高估值，让这个本不为大众所熟知的自动化方案赛道在国内也频频出现大额注资。
今年以来，据不完全统计，就有专注财税场景的令才科技、招商局旗下的九科信息、较为领先的云扩科技和来也科技、曾在2016年短暂新三板的软件运营商艺赛旗、深耕电商领域的影刀RPA、无代码平台轻流等获得融资。
国内推出RPA相关产品和功能的还有近屿智能、融易算、达观数据、软通动力、弘玑Cyclone、轻流、金智维、实在智能等。
扯上“数字化”，谁都不愿意掉队。 传统软件厂商、AI厂商、低代码平台、云计算公司、初创企业、BAT都在RPA赛道上争先恐后地下注。
而RPA也值得如此的关注：它通过自动化重复性高、附加值低、规则统一的工作，消减人的工具属性。在人力成本逐步增加的今天，好用的产品能帮企业和用户个人降本增效。
“第一，RPA能给客户带来价值，而每个企业都有类似场景，市场容量大；第二，做一款具自动化能力的产品技术门槛不高，很多公司都能做；加上Uipath的上市确实起到标杆作用。几点结合，导致RPA市场现在的火热。”影刀RPA创始人金礼剑在与「深响」的采访中总结道。他曾在阿里负责RPA相关产品，在2019年带着“做一款业务人员玩转”的产品初心成立RPA工具公司影刀。
金礼剑把RPA比作类Office Suite的生产力工具，“不分行业，上手就能用”是最终目标。
你的机器人同事走进办公室，开始处理越来越复杂的业务场景。现在，“他们”究竟能多聪明？RPA行业往下走，会是什么样子？
金礼剑说，他自己在2017年才知道RPA这个术语。阿里很早就有自己的RPA产品码栈，但其实它的最初形态非常朴素，就是客服小二们常会用到的自动化消息群发工具，后来类似需求越来越高频，来自内部和外部，于是团队将其打造成一个“智能软件的机器人”，也就是一款软件自动化工具。
海外市场对RPA逐渐成熟的认知，叠加资本市场的一些动作，使其成长为一个独立的行业，越来越多的玩家带着“RPA”这一关键词入局。
RPA是一套自动化技术的整合。结合UI（User Interface）和API（Application programming interface)，RPA使用了跨程序应用的自动化，使其使用场景得到极大扩展。
在具体操作中，RPA可以模拟前端的人机交互，记录使用者的操作行为，比如键盘录入、鼠标移动和点击的、触发操作系统、调用应用程序，在捕捉到这一流程后，RPA可以按照规则代替人来自动执行这些步骤。例如读取邮件、对账报销、生成报告等，机器人都可代劳。
落实在场景中，举个例子，在银行报税季，银行需要对纳税机构进行税项的分配计算，涉及的数据量庞大，但其实工作机械，难度不高。RPA机器人可以自动下载进项转出表，生成报表，进行数据处理。
在电商场景里，同样，比如运费险已经很普及，但操作起来会让运营人员很头疼。跟进订单情况，与保险公司同步赔付进度，查看保单信息等琐碎的工作占用了大量时间，RPA产品可以替代人工的去进行查询、下载和汇总信息，只要预先设计好使用规则。
可替代昂贵的人工，效率更高，又不容易出错。这是RPA的核心价值。
RPA使用起来是个低IT成本的事情，和近几年流行的概念低代码/无代码（low-code/no-code)有颇多共通之处。与传统开发模式相比，低代码/无代码允许用户使用的低门槛、可视化（常常是可拖拽）的工具完成开发。
易用性也是RPA产品所追求的。 因为在大量数字化转型诉求强烈的企业，产品的使用者是每一位员工，而非IT人员。而且除了标准化的流程场景之外，还有大量需要用户/企业根据自身需求去搭建的，RPA厂商无法进行全部署，所以降低使用门槛成为必然。
过去几年，行业里已经跑出几家头部RPA公司。
诚如上述， 现在国内RPA赛道越来越拥挤，虽然第一梯队渐成雏形，但是尚处分散状态。投资机构也还在观望，不愿把鸡蛋放在一个篮子里。
但是预测未来，明显的领跑者会出现。
首先，RPA产品会有磁铁效应，用户量越大，被吸引的新用户越多。而较大的用户基数意味着足够多的数据，更保证流程稳定。“因为影刀有很多电商客户，所以我们实时监控天猫页面的变动，如果它变动了，我们及时调整，保证用户使用不受影响。”金礼剑说。
其次，更大用户量在某种程度上等于等多开发者，应用生态形成，搭建流程场景的速度会越来越快。
而且，投资也正在向头部聚集。已经过了最初发掘新项目的阶段，知名投资机构在portfolio里大概率都已落子几家。在企业自身造血能力不足的阶段，有没有外部资金支持可能会是个关乎生死存亡的问题。
毕竟，营收飞速成长的RPA行业标杆Uipath至今还尚未盈利。其财务数据一路向好，截止 2020 财年和 2021 财年，UiPath 的 ARR 分别为 3.514 亿美元和 5.804 亿美元，增长率为 65%；收入分别为 3.362 亿美元和 6.076 亿美元，增长率为 81%；净亏损分别为 5.199亿美元和 9240万美元。细看， UiPath 的销售费用一直居高不下，占费用的近60%，远超研发费用。
数字化、自动化早已是企业共识。转变从不是在一瞬间发生的，但是疫情这样的黑天鹅事件确实让公司们的实际行动提速了。RPA相关产品的市场规模持续扩张 。
据IDC数据，到2023年，全球RPA软件市场规模将达到39亿美元，2018-2023年复合增长率达36%。中国RPA市场也将高速发展，2023年市场规模将达到10.2亿美元，2018-2023年复合增长率为64%。
新世界不会那么快到来。“艰难”是中国SaaS公司前期发展的共同关键词，传统企业岂是那么容易就被“赋能”的？
中国社会的数字化步伐快且猛烈，计算机和互联网基本上是差不多时间进入大众的视野，当企业还没好好消化信息化，数字化、云计算又接踵而来，这里，不管是用户还是创业者们都享受到了巨大红利，但是遗留问题是，各行业企业接受这些新事物的速度不一样。而且整体对于工具和其他SaaS服务的付费意愿还是较低。
相比美国同行们，中国SaaS公司除了产品，还得在服务上下更多功夫。行业目前也有产品同质化严重，打不合理价格战的现象。
RPA公司们还有一个充满想象力的故事要贩卖，就是RPA+AI，即IPA（Intelligent Process Automation）。 这是在RPA基础之上，接入OCR、图片识别、自然语言理解（NLP）等AI能力，允许机器人完成更多任务。比如图片信息扫描录入，或是接听电话/外呼。
作为从业者，金礼剑认为，一家RPA公司应该更聚焦在RPA的能力，目前OCR、NLP等AI技术在与RPA产品的结合上，还非常初步。而且AI能力需要数据喂养，在这点上，小公司会处于明显劣势。但是，由于相对成熟的技术，和明朗的商业前景，会让RPA成为AI落地中低垂的果实。
人和机器的共生，来日方长。
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