【老王科技】会成为风口上的猪吗？，疫情下“出圈”的RPA( 二 ) 科技云报道原创。减薪、裁员、转型

换句话说，三百六十行，行行皆可RPA 。随着中国人口红利的逐渐消失，未来中国很有可能成为全球最大的RPA市场。

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AI加持RPA拓展边界
最初的RPA技术，只是模拟人的手去完成各种操作，因此仍需要人事先为其设计好需要执行的流程规则。
然而， OCR、NLP等AI技术的加入，拓展了RPA自动化的边界。
NLP技术就像机器人的大脑，可以处理有关逻辑判断与分析的工作；OCR技术就像机器人的眼睛，可以将实物文件或图片上的信息，转化为结构化的数据；语音识别技术就像机器人的耳朵，可以识别各种声音信息；语音合成技术则是机器人的嘴巴，可以“说话” 。
有了这些能力，在RPA编辑器的流程设计环节，就可以通过录屏的方式记录人的操作。
然后让机器人自主学会操作的步骤，再通过功能模块拖拽的方式排列组合出复杂的操作，快速完成流程设计。
更进一步，还可以让机器人自主发现企业中可优化的流程，并一键创建流程，帮助企业更快更准确找到能降本增效的自动化高潜场景。
引入AI技术后， RPA正在变得更智能，运用范围更广，也能承担更多复杂的业务工作。
事实上，很多AI企业已经把RPA技术运用在AI产品中了，如：对话机器人、客服机器人、财务机器人等等。
反过来， RPA厂商也会通过部署NLP,OCR等AI技术，来增强RPA产品能力，提供更为完善的解决方案。
在这样的趋势下， AI企业与RPA厂商，当前已形成难分难解的竞合态势。
AI企业的“AI+RPA”模式，是在自研AI技术的基础上，让RPA更好地串联公司原有业务。
RPA企业的“RPA+AI集成”模式，则是在已有的RPA平台上，集成合作方的AI能力。
这两种模式，孰优孰劣还未可知。毕竟，谁也没有能力把两种技术都完全吃透，技术的积淀需要时间。
不可否认的是， RPA已经成为AI技术落地重要载体， RPA+AI的模式一定会成为RPA产品的常态。

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RPA盈利难关键在于标准化
虽然RPA企业受到了资本的热捧，但是在短时间内能否盈利，仍受到人们的质疑。
以这个赛道中唯一上市的企业BluePrism为例，根据其2019年的财报（截止2019年10月31日），全年收入为1.01亿英镑，但销售、管理、研发等支出费用1.82亿英镑，亏损高达7820万英镑。
而从2016年至2019年，其财报一直显示处于亏损状态。
德勤在一次调查中发现，在使用RPA的400家公司中， 30%-50%的RPA项目在一开始便失败了， 63%的RPA项目没有按时交付。
定制化程度高、难以规模化，是现阶段RPA项目最大的痛点。
由于每一个企业的需求千差万别， RPA业务其实更像咨询业务，在为每一个企业做定制化服务。
RPA服务商要想服务好一个行业，做成通用化产品，需要大量时间的积累。
但是，具有可复制性的方案，才更容易实现产品的标准化，从而实现规模效应。
因此，能否将产品做到标准化、规模化，成为RPA行业潜在的准入门槛。
此外，这个产业仍处于初期阶段，项目失败率高、售后维护频繁，也都是亟需解决的问题。
Genpact首席数字官SanjaySrivastava曾表示：“在这个行业工作5年的时间里，在1000多个企业的机器人部署中，鲜有成功案例......机器人在工作中需要不断的管理和维护。 ”
随着AI技术的加入， RPA行业的准入标准进一步被拉高。今后，在AI能力上的差距，将直接决定着RPA服务商能走多远。
总体而言，如何解决通用场景和产品标准化的问题，建立RPA和AI能力的护城河，将是RPA行业下一步竞争的关键。