在2019年,RPA賺足了資本和市場的關注。
“斷崖式下跌”,形容的就是2019年的AI產(chǎn)業(yè),尤其是在資本市場,較2018年相比融資規(guī)模幾乎被“腰斬”。
相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示,2018年我國AI產(chǎn)業(yè)總?cè)谫Y規(guī)模為1189億元,但去年前三季度總和僅有577億元。更值得一提的是,即便是在5年前,AI產(chǎn)業(yè)的融資規(guī)模也有458億元,行業(yè)遇冷程度顯而易見。
不過也正是在這樣的“寒冬”中,“RPA+AI”異軍突起,在2019年賺足了資本和市場的關注,即便是在“融資極為艱難”的2020年第一季度也依舊有公司拿到高額融資,如剛剛宣布獲紅杉資本中國基金領投的3000萬美元B輪融資的云擴科技。
RPA到底有多火?
在RPA圈子里,有一個堪稱“經(jīng)典”的競標案例,就是2018年年底的建行總行招標案。
當時參與競標的一共有9家公司,國內(nèi)包括阿里云、藝賽旗、金智維、諾祺等公司,海外則有UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、Kofax和NICE。
為了能找到最合適的合作廠商,建行特地舉行了一場“RPA選型測試”。按照規(guī)則,由建行提供統(tǒng)一的辦公環(huán)境和軟硬件設施,9家公司分別派2名工程師坐班,在沒有通訊設備和不加班的情況下,連續(xù)11天集中測試各家RPA產(chǎn)品。
據(jù)說,為了拿下建行的單子,部分廠商甚至不惜高薪聘請海外高級工程師參與競標,足見RPA市場競爭的激烈程度。
而這只是從廠商和客戶競爭層面看到RPA產(chǎn)業(yè)的火爆,在商用和資本市場上,RPA近年來的受歡迎度更高。
以元老級RPA廠商UiPath為例:
營收方面,2016、2017和2018年實現(xiàn)的營收分別為350萬美元、3100萬美元和超2億美元;
融資方面,2017年4月到2019年5月,37個月時間就一共完成4輪融資,規(guī)模從3000萬美元到最后5.68億美元,估值則從1.09億美元躍升至70億美元;
客戶拓展方面,進入中國市場一年,客戶數(shù)量達千家。
UiPath之外,海外另一大RPA老牌廠商Automation Anywhere剛剛完成2.9億美元B輪融資,估值已達68億美元;國內(nèi)如弘璣Cyclone則拿到了千萬美元A輪融資,主要投資方為DCM和源碼資本;云擴科技的A輪融資則獲得了金沙江創(chuàng)投和明勢資本的支持;來也在完成合并后很快獲得了3500萬美元B+輪融資,投資方包括凱輝創(chuàng)新基金、雙湖資本和光速中國。
與此同時,軟銀還宣布投資3億美元進入RPA產(chǎn)業(yè),它們認為這將是一個有望在10年內(nèi)成長至1000億美元規(guī)模的市場,RPA則會成為AI和企業(yè)間不可或缺的橋梁。
那么RPA到底是什么,又為何能讓市場和資本如此瘋狂?
RPA由來已久,AI讓它成為了“虛擬機器人”
相較于“機器人流程自動化”這個官方解釋,RPA更通俗一點說,就是一種可以按既定流程自主執(zhí)行任務的軟件產(chǎn)品,而在AI時代行業(yè)更愿意稱之為“虛擬機器人”。
從自動化軟件到RPA,是產(chǎn)業(yè)興起的標志之一
看上去似乎有些復雜,實際上在很早之前RPA相關產(chǎn)品就出現(xiàn)在我們的生活中了,只是當時它還沒有現(xiàn)在這個學名,而是被籠統(tǒng)的歸納在了“嵌入式自動化軟件”大類里。
相信很多人都經(jīng)常使用Word,對“宏”這個功能也不陌生,其實它就是一個嵌入式自動換軟件。具體來說,“宏”是一類編程語言,用戶可以直接通過它,根據(jù)一系列預定義規(guī)則編寫一段自動化指令,例如抓取數(shù)字、公式化信息、批量統(tǒng)一格式等,以達到省時省事的目的。
除了“宏”,在互聯(lián)網(wǎng)時代,這類嵌入式自動化軟件還較多的應用于簡單的重復性辦公、軟件測試、IT運維等場景中,基本工作內(nèi)容就是按照流程“點擊鼠標”和“敲擊鍵盤”以替代人工。省時、省力、省人工成本,還高效,此類應用也越來越多,RPA因此成為了一支“獨立產(chǎn)業(yè)”。
但是不難看出,早期的RPA應用有著很明顯的限制,即:
1.流程和規(guī)則固定,應變能力弱;
2.無法執(zhí)行復雜任務,更不能處理非結(jié)構化數(shù)據(jù)。
但AI在一定程度上解決了這些問題。
AI讓RPA有了大腦
因計算機性能的提升和深度學習等相關技術的發(fā)展,如語音識別、物體識別、圖像識別、OCR(文字識別)等技術的深入應用,“軟件”學習的內(nèi)容、深度、范圍有了極大程度的提升,RPA能做的事情也越來越多。
也就是說,AI讓軟件從以前的“機器”成長為了“虛擬機器人”,它成為了RPA的大腦,在解決業(yè)務流程自動化問題方面,能看懂、學習和模擬的工作從純機械發(fā)展到了全自動化、較復雜、適當應變的層面。
更直白點,AI讓RPA有了識別、學習、推理和決策的能力,讓它可以承擔一切自動化的工作,不僅是替代人類業(yè)務員,還包括對人工的可視化質(zhì)檢、評估等,產(chǎn)品在整體價值上有了很大提升。
就當前RPA相關產(chǎn)品應用情況看,傳統(tǒng)B端廠商,也就是在過去有大量流程化工作需要人工處理的,如銀行、會計事務所、保險公司、電信運營商、工業(yè)制造商等對應用RPA都非常積極。最明顯的,就是“四大”——普華永道、德勤、畢馬威、安永都引入了RPA相關產(chǎn)品。
而具體到應用效果上,僅從UiPath Studio的操作界面看,它已經(jīng)具備了交互功能,用戶通過錄屏的方式在電腦上做一遍演示,UiPath就能完全“記”下所有操作,并將信息匯總存儲為一個個流程模塊,最終形成一個完整的工作流程。
更智能的,如在金融服務領域,因行業(yè)在合規(guī)和效率方面的要求很高,相關業(yè)務和服務部門對用戶體驗也就非常重視,便衍生出了“客戶聯(lián)絡中心可視化質(zhì)檢”這一需求。
藝賽旗創(chuàng)始人唐琦松曾在接受鎂客網(wǎng)專訪時表示,在與交通銀行信用卡中心合作時,他們就發(fā)現(xiàn)往往一個中心每天接待的客戶咨詢及業(yè)務辦理數(shù)以萬計,且辦理業(yè)務多樣,而可視化質(zhì)檢就是要通過對客服操作行為全面捕獲,并進行合規(guī)分析,甚至包括信息保護監(jiān)管。
由此來看,RPA和AI的結(jié)合,是一個雙贏的局面。在AI產(chǎn)業(yè)整體商用進程放緩的情況下,RPA帶來的是持續(xù)性增長,也給了AI一個新的契機。
商業(yè)爆發(fā),廠商蜂擁而至,產(chǎn)業(yè)已經(jīng)趨于成熟?
相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示,僅2018年RPA軟件市場規(guī)模就同比增長了63.1%,是全球軟件市場增長之最。
另一組調(diào)查數(shù)據(jù)則顯示,2016年全球RPA市場規(guī)模為6.12億美元,到2018年就增長到17.14億美元,年增速超50%,預計到2022年將超43億美元。
在這樣的市場紅利驅(qū)動下,大量廠商開始涌入RPA賽道,創(chuàng)業(yè)公司中,有來自于相關領域的老牌軟件廠商,如出身安防技術領域的藝賽旗,長期從事IT運營的金智維等;AI轉(zhuǎn)型的,有原AI文本處理公司達觀數(shù)據(jù),曾專注于C端智能助理產(chǎn)品開發(fā),后與奧森合并的來也科技;也有看準AI+RPA賽道才進入的云擴科技等。
傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)廠商中,如阿里、平安科技、興業(yè)數(shù)金等也都有RPA相關產(chǎn)品推出。也正是這些廠商的瘋狂涌入,RPA產(chǎn)業(yè)在2017年后有了快速發(fā)展。不過,依舊有人擔心,“市場期待是不是有些過熱了?”
從目前RPA的實際應用情況看,雖然有AI技術的加持,但受限于RPA本身對流程自動化要求較為明確,以及AI相關技術并不十分成熟,RPA產(chǎn)品尚不能完全如預期那樣替代人類。
與此同時,數(shù)據(jù)中臺的出現(xiàn),在一定程度上也與RPA形成了競爭。說的簡單點,RPA更像是輔助者,它成本低,且上線快;而數(shù)據(jù)中臺,則主要用于聚合和治理跨域數(shù)據(jù),但工作量大,成本高。
也因此,大多數(shù)IT大廠或者系統(tǒng)規(guī)模較大的廠商,在選擇上更偏向于數(shù)據(jù)中臺,如騰訊就推出了自己的數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品;而RPA則適用于中小型廠商,以及系統(tǒng)規(guī)模較小和復雜度低的客戶。
那么,在客戶尚有限的情況下,RPA廠商該如何擴大應用規(guī)模,降低成本呢?
對于中小型廠商來說,他們對成本、效果極為看中,剛需是“短頻快”的產(chǎn)品,也就是要“花最少的錢,做最高效的事”。所以通常情況下,這些廠商不會在一開始大規(guī)模購入RPA產(chǎn)品,而是采用“邊測邊用”的模式,最終看效果按需定制。
Gartner 也預測,2021年30%的RPA廠商將執(zhí)行“消費者定價策略”,即“區(qū)別于傳統(tǒng)工作量/工作周期的計費方式,按照場景/組件的方式進行計費,價格更低,標準化程度更高”。
這也就意味著,想要快速實現(xiàn)商業(yè)化,RPA廠商需要做的就是縮短測試和規(guī)劃周期,盡快實現(xiàn)規(guī)模采購。而在這方面,在商用上已有一定基礎的RPA廠商大多會采取以下幾個方法:
1.開放簡本,無成本測試,節(jié)省廠商與客戶的溝通成本;
2.產(chǎn)品標準化,開發(fā)固定模板,簡單易學,同類客戶均可直接套用;
3.構建平臺生態(tài),客戶自由發(fā)布需求,工程師自由接單開發(fā)。
4.加強社區(qū)互動學習,加速產(chǎn)業(yè)成熟。
不難看出,這些方法的最終目的,都是為了縮短流程、降低成本,以及提升工程師能力,而這些也都是加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵。
最后
可以看到,RPA產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,實際上是源自于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)對流程自動化的既有需求,而AI讓RPA的工作能力更強,涉及范圍更廣,市場也因此不斷擴大。
但也需要客觀承認的是,RPA+AI依舊有著場景限制,至少就目前情況看,它更適合中小規(guī)模的用戶和系統(tǒng),此時RPA廠商所要做的,就是在拿下這部分市場的同時,開發(fā)出新的應用需求。
當然隨著相關技術的發(fā)展以及新場景的發(fā)掘,未來RPA在各大產(chǎn)業(yè)中的應用必將越來越深入。
? ? ? ?責任編輯:wv?
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