今年八月，調查機構Gartner發布了2022全球RPA魔力象限。

數據顯示，2021年，中國RPA市場規模達到28.8億元，較2020年增長了55.7%。RPA中國關于“2022年RPA投入規劃”的調研顯示：76.1%的受訪者計劃擴展RPA技術應用并逐漸加大技術投入；預計至2024年，中國RPA市場規模將達到81.8億元。

RPA的價值在哪里？

數字時代，我們常常會看到一些訴求，例如如何讓員工從機械、重復的勞動中解放出來，去從事更有創造性的工作。但對于企業主而言，他們的側重點其實是如何最大程度的節約公司的人工成本。

實際上，RPA（機器人流程自動化）的表現令人矚目，并已逐漸成為當今最熱門的技術趨勢。

映射到增長上，報告表明，RPA軟件市場仍然是企業軟件中一個快速增長的部分市場。RPA軟件部門的收入在2021年增長了31%，達到24億美元高于16%的全球軟件市場平均增長率。

而在這增長背后，正在發生一些變化，最為明顯的變化體現在調查機構的評估標準上。

今年，Gartner發布的RPA報告特別提出，“到2024年，95%的RPA將通過API(應用程序編程接口)和UI集成”。與去年相比新增了“通過API”。

報告強調，“RPA市場的新進入者，包括集成供應商和大型軟件供應商，正在成功推廣API優先的過程自動化方法”。

另外，Everest 2022 RPA報告與2021年版評估項也發生了幾點變化。

具體來看，首先是COE（卓越管理中心）的管理能力，這點主要針對大型企業推廣RPA很有必要；其次，導入PM（項目管理）/TM（團隊管理）的結果，生成bots（自動程序），這應該是為了擴大RPA的使用場景；再有就是內置一些智能化的工具來幫助開發者，而這意味著更低代碼化。

總體來看，API這種能力如果說在2021年并未成為“剛需”，那么在2022年已然成為“必需品”，是RPA廠商入選調查機構魔力象限的標準。

在RPA行業這種變化背后，隱藏的是企業對RPA的“又愛又恨”，更是RPA廠商不斷進化的縮影，同時也暗示著RPA未來的發展趨勢。

RPA的未來十年，將會路向何方？

一

63%“爛尾”率，RPA走歪了嗎？

RPA作為企業數字化轉型升級過程中必不可少的一種產品或解決方案，確實在降本增效、提升運營能力，優化組織流程等方面有著相當不錯的應用效果。

企業對RPA的認可度也逐步提升，越來越多的企業正在組織內引入或計劃引入RPA或IPA機器人。

遺憾的是，到目前為止，企業引入RPA的應用效果并不理想。德勤的一項調查給出了不太樂觀的答案。在400家公司中，30%到50%的初始RPA項目失敗，63%的RPA項目沒有按時交付。

顯然，RPA領域，當下仍有一些問題亟待解決。

具體來看。首先，因為大部分RPA實施廠商都不懂企業的業務，更無法站在企業全局和管理層視角下看問題，只做一些零散的點。

加之，很多企業沒有意識到RPA對于企業數字化轉型的重要性，在選購RPA的時候也會因為不夠了解而對于需求的表述不夠明確

因此，在沒有科學的規劃，體系化的思維下，解決的單點問題，并不會給企業帶來質的飛越，效果就突顯不出來。

但其實，企業的業務實際上是非常復雜的，多面的，組織結構、業務流程、IT架構、應用系統、網絡架構、安全管理、風險管控、經營要求等都決定著要想做好RPA的項目，必須深入了解企業的業務，挖掘、梳理企業管理的核心訴求和痛點，明確其組織結構，流程和IT體系等。

“RPA的難度，不在于技術開發能力，在于整體規劃的產品能力。”一位業內人士在某論壇上直言。

其次，很多RPA項目交付人員都會深有感觸，RPA機器人所依賴的應用系統或環境等只要有一丁點變化，整個流程就會停滯，導致其使用人員經常抱怨，其后續維護成本居高不下。

“根據我們的經驗，當我們把RPA工具交到辦公室職員手中，大多數人都會很快把它放回去。和任何軟件一樣，尤其是那些具有很多技術細節的軟件，RPA需要大量的奉獻精神和承諾來學習如何熟練地使用它。”某公司CEO解釋道。

究其原因，主要是因為RPA項目實施選擇的產品功能覆蓋不全。RPA的執行也不具備擴展性和靈活性，對于同一個機器人，如何動態參數化執行、如何按需執行，沒有很好的滿足用戶差異化、便捷的使用訴求。

總體而言，未能制定實施戰略、無法實現自由部署、與系統融合意識不強，都是企業實施RPA“爛尾”的重要原因。

因此，RPA項目落地的關鍵在于，RPA廠商要教會客戶如何用、用在哪，以及用得好。

目前，RPA領域的玩家主要分為6個陣營，且各有優劣。

在產業家看來，目前RPA競爭格局尚未穩定，機會尚多，重要的是玩家們如何加強產品的擴展性、靈活性，尤其是流程挖掘的能力。以此獲取客戶青睞的重要能力。

從這一點來看，有著較高產品度以及深耕RPA產品技術的RPA廠商，或將更有發展前景。

二

“RPA+N+流程挖掘”的落地可能性

E餐飲集團創立于1999年，是中國餐飲業知名品牌，業務涉及餐飲相關的6大業態，至今已在北京、上海、天津、深圳等城市擁有近百家門店。企業在職員工3000余人，年接待量近500萬人次。

因餐飲行業的特殊性，企業信息化程度尚處于起步階段，公司日常運營主要依賴于三套信息化系統，分別是定制開發的供應鏈管理平臺、財務系統和OA系統。供應鏈管理平臺是企業的業務核心系統，與財務系統之間沒有開通數據接口，仍然通過傳統的人工方式完成數據搬運。

開票工作量繁重，工作效率低且質量難以保證，成為主要的痛點。

為了解決財務人員發票開具的痛點，E公司通過調研，了解到RPA的優勢，希望通過RPA優化發票開具流程，提高員工工作效率和準確率，使財務人員從繁重的開票工作中解放出來，并且以開票機器人為起點，逐步挖掘其他可應用RPA的流程，實現公司財務共享中心的自動化、數字化轉型。

RPA項目組通過對發票開具業務流程的分析，識別出可由RPA替代人工的操作，梳理出適用于RPA的流程。并在此次實施方案中，項目組還考慮到各種客戶需求加入邏輯判斷、容錯的節點。

例如，出庫單與銷售訂單匹配成功，則開具發票。匹配不成功，則不開具發票；根據支付賬戶不同，將發票銷售明細表分為公司抬頭表和個人抬頭表......

另外，項目組通過其靈活的可擴展性，RPA將原本單獨鼓勵的軟件連接起來，使RPA能夠輕松集成在ERP、OA、供應鏈系統上，解決了接口集成的尷尬，打通數據流通壁壘，讓管理者實時全面掌握運營數據。

例如在開票業務中，銷售人員接收客戶訂單，會將信息傳遞給會計部門，并在特定時間開具發票。RPA能夠幫助銷售人員將信息輸入系統時，同步反映在會計系統中，RPA機器人還可設置在特定時間自動開票。

通過RPA在發票開具流程中的應用，整個開票流程全程自動化，耗時由原來的20分鐘縮減至5分鐘，效率提升了75%。并且RPA極大地提升了開票的準確率，幫助企業擺脫了人工輸入出錯頻率較高的困擾。在RPA上線后，開票人員無須按照固定周期開票，而是根據業務需求隨時開票，做到了對業務的及時支持。

很明顯，流程挖掘有著重要作用，即發現流程的“痛點”。進而找到效率低下的根源并確定包括自動化在內的改進機會，是RPA項目落地的基礎。

流程挖掘的價值也正在被更多的機構和企業認可。2021年發布的《流程挖掘行業掃描》報告數據顯示，78%的流程挖掘客戶表示流程挖掘是實現RPA工作的關鍵。這個數據進一步表明，流程挖掘正在深度影響RPA。

Gartner研究報告顯示，預計到2025年流程挖掘市場將達到22.5 億美元，2021年至2025年的復合年增長率高達32.6%，其中大中華區增速為37.2%。

毋庸置疑，流程挖掘解決了RPA用在哪的問題。

其次，RPA與ERP、OA等系統的融合，打破了數據壁壘，擴大了RPA的應用場景，使系統管理員管理自動化程序更加便利，創造更高的勞動生產率，從而提升業務附加值，以便企業更好地擴展業務、擴大規模。

由此可見，這種可擴展性解決了RPA如何用的問題。

值得注意的是，無論是流程挖掘抑或是可拓展性等能力都是相輔相成的。一個可以看見的底層邏輯是，RPA如同膠水，正在以流程挖掘為基礎，以各類系統軟件為“節點”，將企業內部“粘連”，形成企業內部全面自動化。繼而打造了一個“RPA+N+流程挖掘”模式，在此模式下，實現了RPA項目落地的最大化。

雖說，RPA是企業優化流程，降低用工成本的秘訣，但RPA并不是萬能的，PRA的實際運用，存在較大的局限性。

三

AI，能否成為RPA的下一步？

事實上，RPA流程自動化主要針對規則性的工作，所以說RPA最大的局限性就是對那些沒有規則性的工作流程，無法實現自動化。

以金融場景為例，隨著銀行應用深入及需求進一步挖掘，RPA的弊端和局限性顯現。

RPA主要處理大量重復、規則化、結構化的數據。然而在銀行，這類數據的業務只占一小部分，剩下的則大量涉及圖片、文字甚至音視頻等非結構化數據，且非結構化數據每年都在快速增長。

這也意味著，RPA在金融場景的應用并不多。因此，RPA只能成為數字員工的四肢，處理一些簡單業務。

而隨著AI技術的興起，其可以讓程序具有一定的認知、學習、推理能力，通過輸出一些決策，讓過去單一化、機械化的軟件流程自動化技術變得更為靈活。RPA得此搭檔，便能打破限制，擁有來自于“大腦”的智慧，可進行思考決策，處理更復雜的數據。

簡單來說，RPA就像一個人的四肢，可以做機械性的動作，具有賦予業務流程自動化的能力。人工智能則是人的大腦，可以賦予RPA聽覺、視覺、表達等能力，以及不斷學習和糾偏的能力，以管理更復雜的決策和分析任務。

即RPA的執行能力、快速的檢索能力、準確的判斷能力、自動化的處理能力，再結合AI技術強大的學習能力、計算能力和邏輯推理能力，可以實現數據集成、自主學習、預測性分析，將依靠經驗的決策的流程，轉化為基于數據洞察的決策，助力企業更有效地預測和應對環境變化、優化配置資源、重塑自身競爭優勢。

“RPA+AI”下，“知行合一”，遂實現了“1+1>2”的效果。

目前，諸多廠商已經布局。以弘璣為例，其在RPA領域已經融合了人工智能和機器學習等技術，RPA產品線囊括NLP、機器學習、計算機視覺等一體化AI技術；來也科技于2019年就已進入RPA+AI市場，打造了基于“RPA+AI”的智能自動化平臺，并應用于銀行、保險、政府等領域；達觀數據的銀行機器人解決方案，集成流程機器人、計算機視覺、NLP、知識圖譜等技術，賦能信貸審批、國際業務、風險管控、智能營銷、運營管理、財務稅務等業務。

另外，已有多家銀行打造RPA和AI融合的項目。例如工行以機器人流程自動化服務平臺為基礎，集成計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術。以RPA技術作為更多AI技術落地應用的加速器，實現RPA控制力與AI認知力相互融合，從而解決傳統業務場景的非結構化數據操作、跨系統連接、人工決策等問題。

無論是“RPA+N+流程挖掘”，還是“RPA+AI”，其實都明確指出RPA想要發揮最大價值，必然不能單打獨斗。這也解釋了為何諸多調查機構在在2022年將“API”放到了一個新的高度。這里“API”亦可以把它看作ERP、流程挖掘、AI等N個選項。

AI智能、API連接，縱向和橫向交替中，RPA正在迎來企業數字化潮水中的真正藍海。