数字化升级里,RPA的下一步正在走向哪?

产业家

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· 2022.12.05 19:03

智能,和连接。

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数字化升级里,RPA的下一步正在走向哪?

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图片来源@视觉中国

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文 | 产业家,作者 | 斗斗 ,编辑 | 皮爷 

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”。 

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?

01 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。

02 “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。

03 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。

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