#老王科技#会成为风口上的猪吗?,疫情下“出圈”的RPA( 二 )


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 。
#老王科技#会成为风口上的猪吗?,疫情下“出圈”的RPA
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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 。
#老王科技#会成为风口上的猪吗?,疫情下“出圈”的RPA
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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 。