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06-17
RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化），又称数字化劳动力，最近悄然成为京城生力军市场上，已有多家RPA初创公司获得A/B轮融资，规模在千万美元量级。
据雷锋网观察，RPA的火爆与UiPath大洋彼岸的传导效应密不可分。
全球机器人流程自动化公司UiPath科技5月宣布完成5.68亿美元D轮融资，投后估值70亿美元。
RPA已经成为AI领域具有巨大增长潜力的细分场景。
针对这一热点话题，雷锋网独家专访了阿博茨CEO杨永智，探讨RPA火爆背后的深层次原因。
阿博茨不是 RPA 公司。
涉足RPA领域更多的是企业核心能力到一定阶段的延伸和演进，这也提供了不同于旧RPA的新视角。
阿博茨CEO杨永志技术门槛低，为何如此受欢迎？即使你不了解RPA，你也可能接触过这项技术。
例如，用于 Word 和 Excel 的 VBA（也称为宏）是初级 RPA。
微软主要用它来扩展Windows应用程序的功能，特别是Microsoft Office软件。
RPA 系统通过观察用户在应用程序的图形用户界面中执行该任务来开发操作列表，然后通过直接在界面中重复这些任务来执行自动化。
在2017年发布的Excel 5.0版本中，微软为其配备了VBA宏功能。
通过一段VBA代码，可以实现屏幕切换、复杂逻辑统计等功能。
核心是提高Office运行组件的效率。
这与RPA当前的核心目标——提高效率、降低成本是一致的。
阿博茨科技副总裁李红亮告诉雷锋网，传统RPA技术门槛主要包括三个方面：UI自动化、界面自动化。
这部分有现成的开源自动化框架，大部分厂商只是对其进行修改；流程配置和执行引擎，决定如何配置RPA流程以及如何运行RPA流程？市面上有开放流引擎，可以进行二次开发。
RPA平台拥有的节点数量和功能决定了业务支持的广度，需要一定的时间来覆盖。
“最大的门槛还是在AI部分，即处理非结构化数据的能力。
如何利用视觉、NLP等技术来理解文档内容，进而结构化数据，决定了RPA能否打通非结构化数据。
现场。
”李洪亮说道。
目前，RPA厂商大致分为四类。
一个是原来的测试自动化技术相关厂商，即UI Automation，这也是RPA的核心技术。
这些公司也最了解 RPA。
二是一些大公司，由于自身技术发展需要，对RPA有需求，并且掌握了比较完整的RPA技术，比如阿里云；三是咨询顾问公司，或者说提供大客户解决方案的公司；第四是必须转型的2C型AI企业。
人工智能很难在一般环境下落地。
一些在市场竞争中处于劣势的厂商尚未完成商业转型，不得不转型。
RPA的出现恰逢其时。
由于竞争壁垒并不明显，相关企业也可能向这一赛道转型。
国内和国外的环境有很大不同。
RPA 适应了吗？据MarketsandMarkets发布的市场研究报告显示，预计2018年至2020年全球机器人流程自动化（RPA）市场规模将以30.14%的复合年增长率发展，到2020年将达到24亿美元。
该市场的增长得益于 RPA 提供的业务流程便利性以及 RPA 与传统业务流程行业的融合。
看起来RPA是一门好生意，但在中国可能会遇到水土不服的问题。
杨永志介绍，这几年RPA在国外市场非常受欢迎。
中国市场在过去的六个月里确实迎来了RPA的普及。
在欧美等发达市场，高昂的劳动力成本是RPA普及的直接原因。
其次，发达国家的IT系统建立较早，遗留系统较多。
这些系统已经老化、年久失修，集成成本非常高。
RPA可以很好地解决这两个问题。
首先，RPA的诞生是为了降低劳动力成本。
其次，RPA可以在不修改旧系统的情况下实现系统集成，避免过多的修改成本。
杨永志还提到了第三个原因——人工智能。
“第三个原因我觉得是人工智能这几年发展非常快，以前的很多问题现在都可以和AI、RPA问题结合起来，大家都看到了巨大的空间，最后每个工作都有每个人的潜力未来会有机器人辅助，大大提高了效率，AI的认知能力正在逐步升级。
“中国市场相对容易获得的人力与国外的外部环境不同。
市场。
据雷锋网了解，目前RPA。
在稍微过热的层面上，杨永志还提到，国内很多系统可以直接由供应商修改，因为它们比较新。
“但对于很多大型领先机构，尤其是金融领域的机构来说，机会还是相当大的。
当然，我觉得可能没有国外那么大，但是从长期来看，市场肯定还是蛮大的，但是从短期来看，确实没有国外需求那么刚性。
“与国外相比，中国市场仍然存在一个独特的最大挑战——支付习惯。
在传统RPA没有技术壁垒的情况下，RPA厂商最终可能不可避免地会打响价格战，这客观上会影响市场竞争格局的形成。
”相对健康的RPA行业。
“传统RPA公司可能会越来越多，可能有一百个，也可能有两百个。
最终大家为了竞争，一定会打起价格战，将商业模式改为一次性支付。
那么这个下半年的一段时间市场会比较差。
“这就是我们看到的，因为这种情况已经发生了，而且不是我们想象的那样。
”杨永志关切地说道。
RPA的AI方法论正如之前提到的，是一项技术门槛较低、国内应用尚未探索的技术。
前景值得很多初创公司看吗 雷锋网认为，RPA不是基于技术壁垒的竞争，而是一种商业模式的二次开发。
目前RPA的很多投资标的看起来都不错，而且国外也有明确的标杆，这是中国特有的现象。
”杨永志给出了自己的判断。
这在一定程度上会引起资本的担忧。
如何避免RPA像很多技术一样误入歧途，在市场上重获新的活力，是RPA厂商共同需要思考的话题。
“并不是因为我们认为这是一个热点，所以我们选择它。
这条赛道。
主要是因为我们在财务金融领域做了很多事情，包括财务报表、财务报表、经营报表、招股说明书、债券招股说明书、各种财务文件以及财务文件的分析。
经过分析后，很多客户要求我们将数据输入到他们的系统中。
下一步是做自动匹配、训练，或者集成到他们现有的工作流程中，这必然会涉及到所谓的RPA。
“这个领域，我们顺势而为。
”阿博茨拥抱RPA是因为在客户层面，客户需要一个完整的解决方案，而不是片面的解决方案。
它是从上游到下游的自然衍生过程。
阿博茨的比较有特点的角度是搭建RPA平台。
目前，很多厂商的RPA平台都没有开放给第三方接入。
阿博茨的RPA平台主要有两点——帮助完成“最后一公里”。
首先是开发者社区，比如模型训练，开发者可以开发自己的模型来训练非结构化数据，并与平台的其他能力对接，部署到实际的业务场景中。
可以接入的系统有很多，依靠一个厂商来做所有的工作是不现实的；另一种是渠道合作伙伴接入，会提供很多工具集，包括第三方插件，渠道合作伙伴经过一定的培训后即可自行实施。
生态由此而生。
据阿博茨官方信息显示，阿博茨科技已与数十家领先金融机构合作，推出多种标准化SaaS产品，打磨出成熟的“AI+金融”解决方案体系。
基于机器视觉、自然语言处理、知识图谱等人工智能前沿技术，阿博茨建立了非结构化数据机器学习引擎、结构化数据搜索可视化引擎、知识图谱引擎三大核心技术引擎，由此智能智能投资研究、智能风控、智能运营等结合不同使用场景的行业解决方案。
杨永智透露了阿博茨下一步的计划，“我们将继续在机器视觉、自然语言理解、知识图谱等方面投入最多的人力物力。
然后我们会用这些技术来构筑特定领域的技术壁垒，服务越来越多的人。
客户积累行业知识，进一步优化算法引擎。
”毫无疑问，人工智能是振兴RPA的关键要素。
因此，RPA发展的天花板受到人工智能技术本身的限制。
据观察，RPA厂商已经开始将人工智能融入到自己的产品中，专注于构建“认知”功能的认知机器人过程自动化（CRPA）概念已经开始出现，这与阿博茨的进化路线类似，通过整合机器视觉、自然语言处理、知识图谱等认知能力实现RPA的“智能” 杨永智表示，RPA将成为一种三明治饼干的“三明治”，三明治的两面都是阿博茨这样的AI公司，自然会延伸到。
RPA，发展数据认知能力，将RPA融入到业务流程中一类是从事财务、ERP的公司。
他们从事业务系统并拥有结构化数据。
他们需要解决输入问题，自然延伸到RPA来开发AI能力，比如UIbot和来也助手的合并。
雷锋网认为，当前人工智能技术本身还处于探索期，CRPA还处于早期阶段，而RPA更像是“IA”（Intelligence Automation，简称IA）。
RPA包括CRPA的应用范围需要进一步扩大，依赖于人工智能技术。
只有在业务流程上有所突破，增强灵活性和广度，业务模式才能得到广泛推广。
否则，这一波小高潮过后，RPA将继续回归冷静期。
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