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蹿红的RPA赛道,正成为巨头和创业者围猎的百亿美元新机会

2019-10-12 15:12 · 稿源:小饭桌公众号

机器人、人工智能

声明:本文来自于微信公众号 小饭桌(ID:xfzmedia),作者:石富元,授权站长之家转载发布。

数字机器人员工正在代替白领加速进入职场。

四大会计师事务所之一的安永公开资料显示,其过去两年在中国落地了超过一百个RPA(Robotic Process Automation,即流程自动化机器人)案例,服务的对象是大型国企和民企,以及政府机构。

另外有业内人士反馈,跟随头部标杆企业,大量中小企业也在积极尝试RPA服务。对应井喷的需求,过去一年市面上的RPA厂商以肉眼可见的速度增长了逾 3 倍。

RPA这个一年前对于创投圈还很陌生的概念,进入 2019 年后迅速成为了热门赛道。

据不完全统计,今年以来在RPA领域发生的融资总额已经超过 10 亿人民币,近一年完成两轮融资的企业也不在少数。

但与此同时业界也出现了质疑之声,认为十几年前就已经出现的RPA概念只不过是借AI炒了一把冷饭,当前的热潮只不过是在国外知名RPA厂商UiPath的高估值带动下,由资本市场非理性投资推动的短暂风口。

RPA究竟是供需双方共同推动的创业新机会,还是资本市场正在酝酿的新一轮概念炒作,身处其中的创业者与投资人,甚至于客户企业和代理商都在摸着石头过河。

为了一探RPA之究竟,方便各参与方做出更符合趋势的选择,小饭桌采访了:

  • 云扩科技创始人兼CEO刘春刚

  • 来也科技联合创始人兼高级副总裁、RPA负责人褚瑞

  • 容智信息创始人兼CEO柴亚团

  • 达观数据副总裁陈文彬

  • 明势资本合伙人曾颖哲

本文要点提示:

1、已经创生十几年的RPA为什么会在 2019 年突然爆火?

2、RPA有哪些今时不同往日的能力?

3、RPA创业的终极护城河是什么?

4、to B与to C哪个才是RPA的最终归宿?

5、RPA当前的竞争格局如何?

6、RPA究竟有多大的想象空间?

铁树开花的“老技术”

今年 5 月,美国知名RPA厂商UiPath完成了5. 68 亿美元的D轮融资,投后估值达到了惊人的 70 亿美元,全球RPA领域为之振奋。

而 3 年前的 2016 年,UiPath还只是一个年营收仅 350 万美元的小企业,且当时其已经创立了 10 年之久。

按容智创始人兼CEO柴亚团的话讲,RPA在国外其实已经有十几年的发展,但是国内最近才在资本的助推下变得异常火爆。“目前中国RPA市场还处于初期阶段,随着中国人口红利的逐渐消失,未来中国有可能成为全球最大的RPA市场。”

已经创立了十几年的RPA行业,是不可不扣的“老”技术。

如果要追根溯源,RPA始于微软内部检测软件bug的软件流程自动化技术,软件流程自动化技术可以模拟人手点击鼠标和键盘的动作,反复进行某些操作以检测即将上线的程序是否有bug。

“Microsoft office办公软件中的‘宏’功能就是软件流程自动化技术的一个典型应用,其开放出了自动化接口,供用户根据需求自主设计需要自动化运行的各种操作。”来也科技联合创始人兼高级副总裁、RPA负责人褚瑞进一步解释道,“这可以算是第一代RPA。”

进入 2000 年后,跨软件进行自动化操作的RPA开始出现,只不过最初主要应用于C端。

其中的代表产品就是由褚瑞在大学时就开发出来的“按键精灵”,这款应用 2001 年上线后就被广大网友用于在电脑游戏中自动打怪、在办公软件中自动转换数据、自动收发邮件等一系列代替人手的重复性操作。

据悉,截至目前按键精灵每年仍在被大量用户使用,且每年仍在产生收入。

但一直以来C端的商业空间有限,而且初期的RPA只能处理规则明确的简单操作,以及结构化的数据,碰上灵活多变的复杂性操作或者非结构化数据便无能为力,因此RPA的发展一直受到制约。

2015 年是RPA领域的一个里程碑,以UiPath为代表的行业先驱纷纷把焦点转向B端企业用户,而且当时出现了一个重要变量,AI。

“RPA解决的是hand work,AI解决的是head work,两者结合才能创造出完美的数字机器人员工。”褚瑞向小饭桌解释道。

正是借助AI的能力,和向B端的转型,UiPath的年营收一跃从 2016 年的 350 万美元,猛涨至 2018 年的超过 2 亿美元,增幅超过 57 倍,这也是资本市场愿意给出其 35 倍市销率的原因。

至此,一项十几年来不温不火的“老技术”铁树开花,迎来了春天。

AI和RPA究竟是谁成就了谁

最初的软件流程自动化是只有程序员才能用的技术,当在编程过程中遇到需要重复操作的流程时,一些聪明的程序员会开发一些脚本让程序去自动运行这些操作。

对于大量不会编程的网民而言,他们也希望能使用这项工具,因为他们日常在电脑上操作各种应用时也会经常要做重复性的动作。

后来有了最初版本的RPA,可以跨应用模仿人的动作,去执行规则明确的重复性操作。

发展至今PRA已经相对成熟,主流的产品模型有三个部分组成:编辑器、机器人和控制器。编辑器负责设计业务流程,并传达给机器人执行,机器人会把执行的过程和结果上传给控制器,用户可以通过控制器调配机器人资源按计划完成各类工作。

看到了RPA技术的便利性, 2015 年前后四大会计师事务所(下文简称“四大”)开始把RPA引入它们的业务当中,用于审计、对账等工作中需要重复执行的流程。

进入B端商业场景后,四大开始对RPA厂商提出了更高的要求,希望后者能不断拓展边界,让RPA能处理更复杂场景。

2016 年 3 月,AlphaGo打败了围棋世界冠军李世石,让AI这个已经被提出来 60 年的“老技术”重新回到了大众视野。

RPA厂商适时地引入AI能力,顺利实现了边界扩展。

最初的RPA技术只是模拟人的手去完成各种操作,因此仍需要人事先为其设计好需要执行的流程规则。但OCR、NLP等AI技术拓展了RPA自动化的边界。

“引入NLP、OCR、语音识别、语音合成等AI技术后,RPA正在变得更智能,运用范围更广,也能承担更多复杂的业务工作。”达观数据副总裁陈文彬解释道。

NLP技术就像机器人的大脑,可以处理有关逻辑判断与分析的工作;OCR技术就像机器人的眼睛,可以将实物文件或图片上的信息转化为结构化的数据;语音识别技术就像机器人的耳朵,可以识别各种声音信息;语音合成技术则是机器人的嘴巴,可以“说话”。

有了这些能力,在RPA编辑器的流程设计环节,就可以通过录屏的方式记录人的操作,然后让机器人自主学会操作的步骤,再通过功能模块拖拽的方式排列组合出复杂的操作,快速完成流程设计,甚至让机器人自主发现企业中可优化的流程,并一键创建流程,帮助企业更快更准确找到能降本增效的自动化高潜场景。

云扩科技的客户中有一家供应链信息服务平台企业,其员工每天需要从邮件中提取订单信息,再在Excel表格中把这些信息做一定规则的梳理,然后上传到供应链数据平台上。

整个操作虽然并不难但很复杂,需要频繁重复地做同样的事情,云扩帮助其梳理了工作流程,然后在设计器中制作成机器人可以操作的程序,帮助客户缩短了30%的处理时间,通过替代人工节省了25%的成本支出。

技术能力到位后,四大等咨询公司开始把RPA这个原本内部使用的技术对外输出。

企业端其实一直以来也有很多痛点。过去的 20 多年中国企业在进行风风火火的信息化改造,部署了大量IT系统用于辅助业务和管理。

随着IT系统增多,员工就不免需要在各个系统之间来回操作以完成某些工作,比如从各ERP系统中导出数据绘制报表、从订单邮件中提取用户信息录入CRM系统等。

这些工作需要经常做,往往操作起来还很复杂,人做起来还容易出错,RPA则能很好的替代人工完成这些任务,且效率更高、成本更低、几乎零错误率。

“当前的市场行情,一个RPA机器人一年只需要3- 5 万元的年订阅费用,对比一个人类员工一年的工资支出,RPA要划算得多。”柴亚团进一步解释道,“和雇佣一个人类员工几乎一样,只不过前者是一个采购合同,后者是一个雇佣合同。”

另外随着 90 后进入职场,其对重复性工作的忍受程度要远远弱于前几代人,这也为企业的对内管理提出了更大的挑战。

通过RPA机器人去处理重复性工作,把员工从低附加值的重复劳动中解放出来,去从事更加有价值的工作,这对企业而言则是一件既降本又增效的投入。随着企业数字化转型的推进,RPA在企业的使用将会逐步提升。

正因为如此,四大等咨询公司对外输出RPA业务时才会得到市场的积极响应,同时中小企业也快速跟进,市场需求在短短一年时间内呈现出井喷之势。

但与此同时行业内也出现了一些主导权的争议,即究竟是AI成就了RPA,还是RPA成就了AI。

这个直接决定了,RPA企业是否有独立发展壮大的机会,还是会被AI公司降维打击替代掉。

云扩科技创始人兼CEO刘春刚认为,当前众多RPA厂商中能把流程自动化引擎这个核心技术做好的并不多,当前阶段打磨出好的产品才是关键。

“当前RPA主流厂商主打的并非AI技术,而是其RPA产品在兼容性、稳定性、灵活性等方面的核心能力。”立足当前,刘春刚认为RPA企业和AI企业彼此合作才是主流,“RPA需要集成更多成熟的AI技术,而AI可以借助RPA实现更好的落地。”

AI技术虽然近几年发展的如火如荼,但在实施环节也会存在一些“断点”,需要用户基于原有的信息系统进行一定程度的定制化开发。

而RPA作为数字员工,具有跨系统执行任务和不需要改造用户原有信息系统的“非侵入式”特性,能很好地解决AI落地“最后一公里”的问题,从而在更多场景中发挥出AI的价值,辅助AI更好地实现商业化落地。

做好产品虽然是当前的重点,但却无法在商业的维度构建起长期的护城河。因为当前的主流RPA都是在微软.NET框架下开发出来的,技术上的优势长时间而言必然会被拉平。

作为行业领导者的UiPath则已经给出了建立长期护城河的答案,即围绕自身标准化的RPA产品建立起一个广泛合作的生态。

生态之战

RPA有编辑器模块,理论上用户可以自主完成工作流程的设计,但是当前处于RPA发展的初期阶段,产品的成熟度和用户的认知程度都还不够高。

因此在为企业客户部署RPA机器人时,需要帮助客户梳理工作流程,现场设计好各个任务程序。因此就免不了要针对用户的个性化需求做大量定制化程序开发。

如果靠自身完成所有的项目交付,RPA厂商就沦为了一个项目实施的企业,不仅要养一支规模庞大的交付团队,而且很难实现规模化扩张。

为了应对这个挑战,UiPath广泛地寻求外部合作伙伴,其只负责技术研发提供标准化产品,合作伙伴负责项目落地和大量个性化开发任务。

前文提到的四大等咨询公司,就是负责对接客户实施RPA部署任务的重要渠道之一,其它的渠道还有各类区域代理商、三方IT系统集成商、to B的平台企业等。

“这些合作伙伴有更多的客户资源和更强的客户关系,也更了解客户的真实情况和需求,借助他们的力量RPA厂商更容易打开市场,而且彼此可以合作共赢。”刘春刚对小饭桌说道。

而且这些生态合伙伙伴有一定的独占性,谁先快速布局完成卡位,其它的厂商就很难插足进去。“toB服务的替换成本普遍很高,彼此之间一旦建立起信任和合作关系,一般不容易替换合作商。”明势资本合伙人曾颖哲进一步补充道。

在中国市场,各RPA厂商已经开始在快速布局,拥有渠道资源的厂商往往能获得一定程度的先发优势。

据曾颖哲介绍,明势资本有大量咨询公司的行业资源,可以为自己投资的项目输送大量资源。

除了商业合作伙伴外,UiPath在生态内还招募了大量技术合作伙伴。

这些技术合伙伙伴既包括各类合作的AI等技术企业,也有大量对RPA感兴趣的个人和客户企业。

为此UiPath开发了一个开发者社区,在社区内提供免费下载的测试版产品,也提供各类关于RPA的课程,参与者既可以下载免费版软件尝试使用,也可以学习课程自主掌握一些RPA知识,UiPath会为完成了课程学习的学员用户颁发认证证书。

开发者社区的作用一方面能用于教育市场,另一方面能为行业培养更多技术人才。在社区内,用户的广泛交流还能加深其对UiPath产品的忠诚度,另外企业客户很多使用过程中出现的问题也可以在社区寻求帮助,社区还承担了一部分售后的工作。

在国内市场,各RPA厂商也都在积极建立自己的开发者社区,据褚瑞介绍,来也科技建立的UiBot开发者社区是目前国内最大的RPA开发者社区,拥有超过 10 万注册用户、完成了超过 30 万次下载量、积累了 6000 多家企业客户的有效信息。

对于合作的分成方式,双方各取所需,RPA厂商每年收取产品订阅的使用费,合作伙伴收取一次性的产品部署和个性化程序开发的服务费。

而这套被RPA企业广泛采用的收费模式,也从另一个角度助推了RPA行业的爆火。

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