如果说，API这种能力在2021年并未成为“刚需”，那么在2022年其已经一跃成为RPA进入企业真正场景的“必需品”。

作者｜斗斗

编辑｜皮爷

出品｜产业家

今年八月，调查机构Gartner发布了2022全球RPA魔力象限。

数据显示，2021年，中国RPA市场规模达到28．8亿元，较2020年增长了55．7％。RPA中国关于“2022年RPA投入规划”的调研显示：76．1％的受访者计划扩展RPA技术应用并逐渐加大技术投入；预计至2024年，中国RPA市场规模将达到81．8亿元。

RPA的价值在哪里？

数字时代，我们常常会看到一些诉求，例如如何让员工从机械、重复的劳动中解放出来，去从事更有创造性的工作。但对于企业主而言，他们的侧重点其实是如何最大程度的节约公司的人工成本。

实际上，RPA（机器人流程自动化）的表现令人瞩目，并已逐渐成为当今最热门的技术趋势。

映射到增长上，报告表明，RPA软件市场仍然是企业软件中一个快速增长的部分市场。RPA软件部门的收入在2021年增长了31％，达到24亿美元高于16％的全球软件市场平均增长率。

而在这增长背后，正在发生一些变化，最为明显的变化体现在调查机构的评估标准上。

今年，Gartner发布的RPA报告特别提出，“到2024年，95％的RPA将通过API（应用程序编程接口）和UI集成”。与去年相比新增了“通过API”。

报告强调，“RPA市场的新进入者，包括集成供应商和大型软件供应商，正在成功推广API优先的过程自动化方法”。

另外，Everest 2022 RPA报告与2021年版评估项也发生了几点变化。

具体来看，首先是COE（卓越管理中心）的管理能力，这点主要针对大型企业推广RPA很有必要；其次，导入PM（项目管理）／TM（团队管理）的结果，生成bots（自动程序），这应该是为了扩大RPA的使用场景；再有就是内置一些智能化的工具来帮助开发者，而这意味着更低代码化。

总体来看，API这种能力如果说在2021年并未成为“刚需”，那么在2022年已然成为“必需品”，是RPA厂商入选调查机构魔力象限的标准。

在RPA行业这种变化背后，隐藏的是企业对RPA的“又爱又恨”，更是RPA厂商不断进化的缩影，同时也暗示着RPA未来的发展趋势。

RPA的未来十年，将会路向何方？

一、63％“烂尾”率，RPA走歪了吗？

RPA作为企业数字化转型升级过程中必不可少的一种产品或解决方案，确实在降本增效、提升运营能力，优化组织流程等方面有着相当不错的应用效果。

企业对RPA的认可度也逐步提升，越来越多的企业正在组织内引入或计划引入RPA或IPA机器人。

遗憾的是，到目前为止，企业引入RPA的应用效果并不理想。德勤的一项调查给出了不太乐观的答案。在400家公司中，30％到50％的初始RPA项目失败，63％的RPA项目没有按时交付。

显然，RPA领域，当下仍有一些问题亟待解决。

具体来看。首先，因为大部分RPA实施厂商都不懂企业的业务，更无法站在企业全局和管理层视角下看问题，只做一些零散的点。

加之，很多企业没有意识到RPA对于企业数字化转型的重要性，在选购RPA的时候也会因为不够了解而对于需求的表述不够明确

因此，在没有科学的规划，体系化的思维下，解决的单点问题，并不会给企业带来质的飞越，效果就突显不出来。

但其实，企业的业务实际上是非常复杂的，多面的，组织结构、业务流程、IT架构、应用系统、网络架构、安全管理、风险管控、经营要求等都决定着要想做好RPA的项目，必须深入了解企业的业务，挖掘、梳理企业管理的核心诉求和痛点，明确其组织结构，流程和IT体系等。

“RPA的难度，不在于技术开发能力，在于整体规划的产品能力。”一位业内人士在某论坛上直言。

其次，很多RPA项目交付人员都会深有感触，RPA机器人所依赖的应用系统或环境等只要有一丁点变化，整个流程就会停滞，导致其使用人员经常抱怨，其后续维护成本居高不下。

“根据我们的经验，当我们把RPA工具交到办公室职员手中，大多数人都会很快把它放回去。和任何软件一样，尤其是那些具有很多技术细节的软件，RPA需要大量的奉献精神和承诺来学习如何熟练地使用它。”某公司CEO解释道。

究其原因，主要是因为RPA项目实施选择的产品功能覆盖不全。RPA的执行也不具备扩展性和灵活性，对于同一个机器人，如何动态参数化执行、如何按需执行，没有很好的满足用户差异化、便捷的使用诉求。

总体而言，未能制定实施战略、无法实现自由部署、与系统融合意识不强，都是企业实施RPA“烂尾”的重要原因。

因此，RPA项目落地的关键在于，RPA厂商要教会客户如何用、用在哪，以及用得好。

目前，RPA领域的玩家主要分为6个阵营，且各有优劣。

一是RPA厂商，大多专注于深耕RPA产品技术，产品成熟度高，通用性和稳定性方面优势较强。代表企业有弘玑、来也、云扩科技、金智维等；

二是AI厂商，通过RPA＋AI为RPA应用提供更强的AI能力，代表企业有达观数据等；

三是云计算厂商，提供云计算输出能力，代表企业有阿里云、华为云等；

四是RPA集成商，RPA作为公司集成的产品之一，并不是该公司的核心业务或唯一业务。代表企业有用友、金蝶等；

五是RPA咨询实施方，与RPA厂商战略合作，具备RPA解决方案咨询和实施的能力。代表企业有德勤、普华永道等；

六是垂直领域RPA厂商，垂直领域敏感度高，竞争优势明显。代表企业有平安科技、宏桑软件等。

在产业家看来，目前RPA竞争格局尚未稳定，机会尚多，重要的是玩家们如何加强产品的扩展性、灵活性，尤其是流程挖掘的能力。以此获取客户青睐的重要能力。

从这一点来看，有着较高产品度以及深耕RPA产品技术的RPA厂商，或将更有发展前景。

二、“RPA＋N＋流程挖掘”的落地可能性

E餐饮集团创立于1999年，是中国餐饮业知名品牌，业务涉及餐饮相关的6大业态，至今已在北京、上海、天津、深圳等城市拥有近百家门店。企业在职员工3000余人，年接待量近500万人次。

因餐饮行业的特殊性，企业信息化程度尚处于起步阶段，公司日常运营主要依赖于三套信息化系统，分别是定制开发的供应链管理平台、财务系统和OA系统。供应链管理平台是企业的业务核心系统，与财务系统之间没有开通数据接口，仍然通过传统的人工方式完成数据搬运。

开票工作量繁重，工作效率低且质量难以保证，成为主要的痛点。

为了解决财务人员发票开具的痛点，E公司通过调研，了解到RPA的优势，希望通过RPA优化发票开具流程，提高员工工作效率和准确率，使财务人员从繁重的开票工作中解放出来，并且以开票机器人为起点，逐步挖掘其他可应用RPA的流程，实现公司财务共享中心的自动化、数字化转型。

RPA项目组通过对发票开具业务流程的分析，识别出可由RPA替代人工的操作，梳理出适用于RPA的流程。并在此次实施方案中，项目组还考虑到各种客户需求加入逻辑判断、容错的节点。

例如，出库单与销售订单匹配成功，则开具发票。匹配不成功，则不开具发票；根据支付账户不同，将发票销售明细表分为公司抬头表和个人抬头表．．．．．．

另外，项目组通过其灵活的可扩展性，RPA将原本单独鼓励的软件连接起来，使RPA能够轻松集成在ERP、OA、供应链系统上，解决了接口集成的尴尬，打通数据流通壁垒，让管理者实时全面掌握运营数据。

例如在开票业务中，销售人员接收客户订单，会将信息传递给会计部门，并在特定时间开具发票。RPA能够帮助销售人员将信息输入系统时，同步反映在会计系统中，RPA机器人还可设置在特定时间自动开票。

通过RPA在发票开具流程中的应用，整个开票流程全程自动化，耗时由原来的20分钟缩减至5分钟，效率提升了75％。并且RPA极大地提升了开票的准确率，帮助企业摆脱了人工输入出错频率较高的困扰。在RPA上线后，开票人员无须按照固定周期开票，而是根据业务需求随时开票，做到了对业务的及时支持。

很明显，流程挖掘有着重要作用，即发现流程的“痛点”。进而找到效率低下的根源并确定包括自动化在内的改进机会，是RPA项目落地的基础。

流程挖掘的价值也正在被更多的机构和企业认可。2021年发布的《流程挖掘行业扫描》报告数据显示，78％的流程挖掘客户表示流程挖掘是实现RPA工作的关键。这个数据进一步表明，流程挖掘正在深度影响RPA。

Gartner研究报告显示，预计到2025年流程挖掘市场将达到22．5 亿美元，2021年至2025年的复合年增长率高达32．6％，其中大中华区增速为37．2％。

毋庸置疑，流程挖掘解决了RPA用在哪的问题。

其次，RPA与ERP、OA等系统的融合，打破了数据壁垒，扩大了RPA的应用场景，使系统管理员管理自动化程序更加便利，创造更高的劳动生产率，从而提升业务附加值，以便企业更好地扩展业务、扩大规模。

由此可见，这种可扩展性解决了RPA如何用的问题。

值得注意的是，无论是流程挖掘抑或是可拓展性等能力都是相辅相成的。一个可以看见的底层逻辑是，RPA如同胶水，正在以流程挖掘为基础，以各类系统软件为“节点”，将企业内部“粘连”，形成企业内部全面自动化。继而打造了一个“RPA＋N＋流程挖掘”模式，在此模式下，实现了RPA项目落地的最大化。

虽说，RPA是企业优化流程，降低用工成本的秘诀，但RPA并不是万能的，PRA的实际运用，存在较大的局限性。

三、AI，能否成为RPA的下一步？

事实上，RPA流程自动化主要针对规则性的工作，所以说RPA最大的局限性就是对那些没有规则性的工作流程，无法实现自动化。

以金融场景为例，随着银行应用深入及需求进一步挖掘，RPA的弊端和局限性显现。

RPA主要处理大量重复、规则化、结构化的数据。然而在银行，这类数据的业务只占一小部分，剩下的则大量涉及图片、文字甚至音视频等非结构化数据，且非结构化数据每年都在快速增长。

这也意味着，RPA在金融场景的应用并不多。因此，RPA只能成为数字员工的四肢，处理一些简单业务。

而随着AI技术的兴起，其可以让程序具有一定的认知、学习、推理能力，通过输出一些决策，让过去单一化、机械化的软件流程自动化技术变得更为灵活。RPA得此搭档，便能打破限制，拥有来自于“大脑”的智慧，可进行思考决策，处理更复杂的数据。

简单来说，RPA就像一个人的四肢，可以做机械性的动作，具有赋予业务流程自动化的能力。人工智能则是人的大脑，可以赋予RPA听觉、视觉、表达等能力，以及不断学习和纠偏的能力，以管理更复杂的决策和分析任务。

即RPA的执行能力、快速的检索能力、准确的判断能力、自动化的处理能力，再结合AI技术强大的学习能力、计算能力和逻辑推理能力，可以实现数据集成、自主学习、预测性分析，将依靠经验的决策的流程，转化为基于数据洞察的决策，助力企业更有效地预测和应对环境变化、优化配置资源、重塑自身竞争优势。

“RPA＋AI”下，“知行合一”，遂实现了“1＋1＞2”的效果。

目前，诸多厂商已经布局。以弘玑为例，其在RPA领域已经融合了人工智能和机器学习等技术，RPA产品线囊括NLP、机器学习、计算机视觉等一体化AI技术；来也科技于2019年就已进入RPA＋AI市场，打造了基于“RPA＋AI”的智能自动化平台，并应用于银行、保险、政府等领域；达观数据的银行机器人解决方案，集成流程机器人、计算机视觉、NLP、知识图谱等技术，赋能信贷审批、国际业务、风险管控、智能营销、运营管理、财务税务等业务。

另外，已有多家银行打造RPA和AI融合的项目。例如工行以机器人流程自动化服务平台为基础，集成计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术。以RPA技术作为更多AI技术落地应用的加速器，实现RPA控制力与AI认知力相互融合，从而解决传统业务场景的非结构化数据操作、跨系统连接、人工决策等问题。

无论是“RPA＋N＋流程挖掘”，还是“RPA＋AI”，其实都明确指出RPA想要发挥最大价值，必然不能单打独斗。这也解释了为何诸多调查机构在在2022年将“API”放到了一个新的高度。这里“API”亦可以把它看作ERP、流程挖掘、AI等N个选项。

AI智能、API连接，纵向和横向交替中，RPA正在迎来企业数字化潮水中的真正蓝海。

       原文标题 : 数字化升级里，RPA的下一步正在走向哪？