如何定义RPA未来的地位和角色？| WISEx企业智能行业峰会

企业正在迎来更加“自动化”的未来，RPA正在开启智能办公新时代。9月10日，36氪在上海举办了“WISEx企业智能行业峰会”，邀请国内RPA行业主要的资本方和代表企业，共同聚焦RPA如何颠覆企业流程、推动企业智能新变革。

RPA是今年创投圈的热议话题。36氪此前也于新风向报道中介绍，RPA（Robotic Process Automation）这一概念于2000年初在国外兴起，产品形态是自动化软件，目的是替代重复、密集劳动型的工作，工作场景基于强规则进行，且需要人类在不同系统间跳转获取、输入信息才能完成。

在上午的圆桌峰会环节中，各位嘉宾分享了他们对AI在RPA当中的角色和意义、国内RPA市场的发展阶段、中国RPA市场的挑战等三个话题的观点看法。随着AI在RPA中扮演的角色越来越重要，国内RPA市场也逐渐迎来了蓬勃发展的阶段，越来越多的公司进入到这个领域。

但是，进入RPA的市场门槛是什么，RPA的未来发展趋势是怎么样的，RPA的未来发展边界又在哪里呢？在本次峰会的下午圆桌峰会环节，36氪创新咨询部总监陈宇阳与安永咨询服务合伙人陈胜德、来也科技董事长兼CEO汪冠春、艺赛旗创始人兼CEO唐琦松、云扩科技创始人兼CE刘春刚、兴业数金创新孵化中心总经理方雯璟，一起探讨这些问题。

以下为圆桌实录，经36氪编辑调整：

进入RPA的市场门槛

陈宇阳：我们36氪Kr8创新咨询平台帮助大企业在中国发现新技术、新商业模式，促成传统产业与创业生态开放交流，共同把创新落地。在与很多客户的交流过程中，我们也听到客户都在聊RPA，怎么样才能通过这些新的技术帮助我们的业务落地呢？今天我听到非常多有意思的方向，大企业去做RPA需要考虑的问题，RPA跟AI的结合，RPA自己生态的构建，包括RPA在金融方向的应用，我们都觉得是未来很好的一个方向。我拿到主办方的问题，还是有点尖锐的，是行业的一些共有问题。我想先听一下大家怎么讲。

第一个问题，RPA提到的一些关键词并不是特别新，是过去行业都在提的，包括业务流程的管理、业务流程的外包等。有一些拥有操作系统的厂家，比如拥有操作系统资源的微软、Siri等都已经参与到了这项工作中，还有一些世界五百强的公司都在开发自己的RPA。请问各位现在RPA的生态里面玩家进入市场的门槛是什么？

陈胜德：在安永，我们考虑问题有一个方法是问题追问。 如实现智能自动化，其实不一定是用RPA，也可以通过系统开发或者别的技术手段来实现的。两年前我跟一个央企的CFO聊RPA的事情，他就会讲“我们公司正在优化我们公司的ERP，所以我不需要RPA”。我就问他“优化为ERP之后，是不是可以实现全部无缝衔接？是不是不需要人来做这个事情？……”

其实，从RPA本身功能实现的角度来看，最大的卖点或者出发点还是可以替代人的工作，无论是从成本效率、还是把人解放出来等角度来看，都是免去让人去做。尤其是现在企业里的年轻一代同事，如果让他做一些太重复的工作，价值不高太枯燥他就直接“走了”，所以解决重复性的工作才是真正的出发点。

至于门槛，从我的角度来看，企业传统系统里已经固化的，如ERP做这么多年，RPA因为没有切入性，所以原有的系统什么样都不要进行改动，也不太可能用RPA把它替代掉。另一个问题是AI怎么做的更好，这是一个深度的问题，如果更多强调RPA能调用什么怎样的AI能力，那这需要一个平台搭建的考量。

简单回答您的问题，门槛确实不会很高。从市场的角度，未来可能会面临很激烈的竞争。但是一定是在规模上、在深度上涌现而出，真正大浪淘沙，留下的才是真正表现好的公司。

汪冠春：RPA中很多的概念或者技术不是全新的，这是非常有趣的现象。从技术角度来讲，技术的发展经常是循环的，比如说前两年特别热门的深度学习概念，它背后就是神经网络技术。神经网络技术在二三十年前就已经存在了，甚至火过一段时间。但是现在它换了一个马甲又重新出现，但是它确实增加了很多的其他方面内容，结合的计算机资源更加丰富了，相比于之前它就变得非常有用了。

RPA确实也不是一个新的技术。针对UI自动化，刚刚讲到来也科技创始人曾经做过按键精灵，2018年之前这款产品已经服务几亿用户，有数百开发者的社区。用按键精灵做的自动化脚本，更多用在游戏等场景。过去十多年一直有20%的用户用按键精灵做办公场景，只是没有达到今天的安全性要求，可能做的是满足比较简单的上班打卡自动化的需求。在所有企业中，信息化进程是非常快的，用信息化的系统把基础的环境准备好，用RPA把人做的重复枯燥的工作替代掉，就变得很有价值。

那么这个产品不需要创新吗？像来也科技做的UiBot和按键精灵，整个产品架构上不是完全统一设计的，无论从安全性的角度还是集成各种各样新的AI能力角度来看是完全不一样的。这一款软件复杂度可以非常的高，但是适应性也可以非常的好。Excel就是这样一个例子，任何一个公司或者个人想做表格处理器很简单，但是想做Excel表格的投入就非常巨大，因为虽然它的99%的功能不会怎么被使用，但是真的想用的时候可以用到就显得非常重要了。

微软很少做SaaS其他的工具，因为他们觉得Excel就是最大的SaaS。作为人力资源的产品，或者CRM的产品，对于中小企业来讲用excel就可以做这么多的功能，既然可以做平台性的产品，就没有必要做垂直性的SaaS。为什么平台性的产品这么受欢迎，而不进入垂直领域，是因为它的产品功能，开发商做了很多的创新，构建了这个壁垒。在今天这是一样的，RPA工具上目前还是开发者、企业IT人员或者好学业务人员在用的一款产品，如果把人工智能的能力和RPA结合的足够好，就像一个机器人助手的产品，可能所有人都会在电脑上或者自己移动设备上使用。

唐琦松：我经常被问到这个问题，价值在哪里？门槛在哪里？RPA进入中国市场后在这两年突然火起来，二十年前中国有谁来对标SAP？从金蝶、用友整整二十年。这样一个产品为什么突然火起来？这项技术不是新的技术，包括gartner提出四项低代码，我们做的都是这些问题。一项技术的衍生有一个过程，没有一剑封喉，只有点滴积累，这里面涉及到的问题特别多，而且复杂。Excel有非常多的功能，我们必须要理性来看。

第一步在中国互联网和全球平起的情况下，首先我们看产品，那个时候我想用SAP，没有云，现在大家都可以体验到。为什么把云端免费开放出来，因为我们有大量的生态合作者，包括合作伙伴从来没有用过我们的控制端，市场上大家都在尝试，每个机器人咨询公司帮我们做。服务端不是太贵，而是他不知道怎么用，不知道怎么理解它，这是一个引导的过程。

新的有新的好，老有老的好。我们进行框架设计、开发语言，然后在大数据时代我们用什么？应该是py(英文)。无论从哪个方面来看，在中国这样一个发展中的市场，作为在这个行业的厂商，我们是不是应该有一点自己的思想呢？这个门槛从产品开始到你的生态，以及到未来的AI，是一条要走的路。

我在OCR领域整整二十年，现在OCR给我们带来在RPA领域最大的用处就是验证码，其他的我还没有看到。目前来看，现在的发展和二十年前是不一样的，现在是在同一个起跑线上，在中国怎么样走出来，我们可以放眼看全球的变化。以上就是我的一些感受。

刘春刚：很多人关注RPA技术壁垒高不高，或者有没有难点。在国内存在一些人认为什么东西的技术壁垒都不高，甚至有人觉得云计算技术壁垒不高。从做一个产品的角度来讲，要做产品就要有敬畏心，对产品每个功能都要有敬畏心。如果公司员工讲他的东西技术难度太低，我讲你是对自己的产品要求太低，如果他讲技术难度门槛不高，我会讲他对自己要求太低。

我们的产品名字叫天匠，一是希望天匠RPA能够给我们的客户带来机器人，带来能够替代重复性工作的机器人，像天上派来的工匠一样帮你做事情。二是希望每个产品团队成员有一颗匠心，对自己做的事情，对自己所做的产品保持一个敬畏心，把每个细节做到极致。

RPA这个产品，里面有非常多的技术参数，无论是不同产品兼容性、执行稳定性、空间识别度，从这些需求入手要做出一个原形产品并不难，相信这几位友商有做过。但是要做到适配不同行业内部信息化系统、各种网络系统，做成让业务人员、不懂编代码人员都能够使用的一款产品是有技术难度的，任何一款技术产品都是有难度、有壁垒的。

方雯璟：我们是金融科技公司，所以在做集成服务的时候，公司内部也会有不同的声音。我们可以不可以自己做，如果门槛不高，为什么集成，我们可以从原生态开始，从0开始，只要有十几个人投入进去，从核心软件到交付服务全都由我们自己提供，我们的回答是no。

主要有两个方面的考虑，一个方面是门槛的问题，无论是汪总讲的excel的例子，还是刘总讲的匠心的问题，对做软件的企业来说，原生性和第一性的原则很重要。你到底擅长什么，比如说你是从按键精灵出发到其他相关产品，这就是自然过渡，就是它非常执著、非常专注的一个领域。但是对于其他的软件公司来讲，并不是能够做所有的事情。

我们兴业数金的定位是给金融机构提供金融科技服务，但它服务的目的是什么？其实是解决客户的痛点，所以并不是把他的软件从头到尾做一遍就能解决他的痛点，而是利用术业有专攻，利用专业的软件，加上自身比较专业的服务去解决他的痛点，这是我们考虑的第二个方面。

RPA的未来发展趋势

陈宇阳：下一个问题，如果我们往前看一步，从未来的发展趋势上来看，我们会认为RPA这个产品包括与之相关的服务在价值链条里边最核心的节点在哪？是说流程引擎的开发，还是AI具体的技术，这些我们怎么看？    

陈胜德：RPA的未来是什么样的？我个人认为给每个人配备一个机器人助手，这是一个初级的阶段，或者满足中小型企业比较小的需求的阶段。我坚决认为未来更深度的是在大型的to B的业务里面。在我刚刚举的例子里，未来机器人不仅仅是辅助人，而是替代人的概念。跟多人讲这不是裁员，而是一个让机器人自己能够运作运转的情况。

在以前的管理变革中，为了提升效率做共享，就需要把组织做剥离、做集中，然后再把流程完全统一化、标准化。又比如说做ERP实施，ERP难的不是产品功能，而是BPR（流程再造）的问题，而是企业流转优化的问题。中国行业很广，市场很大，我觉得未来完全可以把一个东西做的很复杂，也很深。我觉得RPA未来发展背后的业务逻辑构建也是这个样子。

与此同时，场景化是非常关键的东西。你到底帮助客户在什么样的场景解决什么问题，针对的又是怎样的对象。在面对大型的企业，如何真正意义上去解决在企业横纵向复杂的架构下运作整个机器人团队的问题。未来更重要的东西是，差异化并不是在产品本身，而是在于整个生态，包括整合资源的能力，以及大家的合作和对企业的了解。

刚刚大家提到RPA很贵，但是为什么很多客户愿意选我们。有的大客户是有钱也懒，但是更深层次的原因是“希望你们进来不是告诉我们你们的产品是什么样的、我怎么来用，而应是了解我们公司、我们行业特点是什么样的，你告诉我应该做什么样的东西。”我希望我们的机器人往前做到这个地步，这是其中很重要的一环。当然产品是一个基础，与此同时还要加深行业专业的深度，加深生态整个的运作。

汪冠春：听陈总介绍，很大的增强了我们做机器人平台产品的信心。在来也科技的未来畅想当中，每家企业都会有机器人的团队、机器人的铁军，这件事情是我们相信能够实现的，但是它现在还是在社会早期阶段。刚刚唐总提到，大部分企业用一两个机器就可以了，然而每个部门都有机器人，很多部门都有机器人的情况，安永已经为我们描绘了这样一个未来，这也是我们相信能够实现的未来。今天上午讲到了狭义RPA和广义RPA，今天做UI自动化的RPA是相对简单的机器人助手，就是笨徒弟。

来也科技的广义RPA或者RPA是在不断的演进，我认为它是新型人力资源，就是一个机器人的员工，它可以在部门扮演角色，真人做创意性的事情，机器人解决简单重复的工作。来也科技在规划自己产品线的时候，我们需要可以按照流程RPA的机器人，企业前端业务需要跟外部的顾客进行沟通对话的机器人，这是今天拥有更多NLP、语音对话技术的机器人。企业岗位如果是一个话务员，又需要做交互又需要做业务，需要两类业务结合才可以完成，从替代工作10%、50%到80%，是这样逐渐替代的一个过程，最终我们看到的是机器人人力资源的社会演进的阶段。

微软作为世界上最伟大的软件公司，第一款软件是编程软件，今天做的RPA的产品——UiBot也是一个编RPA的机器人编程软件。随着个人电脑生态越来越丰富，个人电脑走到所有企业当中时出现了很多的应用，Excel、Word、PPT等，这些应用都是杀手级的电脑软件，所以未来也有杀手级的机器人应用。机器人应用要做到要和数据、应用结合在一起。要实现这样的一个目标，还有很多的元素没有准备好，无论是市场需要被更好的教育，还是需要有更多RPA的人才、RPA的技术、AI的技术。市场会推动产品不断向前迭代和发展。

唐琦松：艺赛旗是做To B的一家公司，我们一直是在用户的领域做私有化部署。今天为什么做共有化，让大家免费来使用？用户应该是分层的，每一家公司都应该确定谁才是你的用户，谁才是让公司产生利润的用户。

我们从三个方面来理解这个情况。一是对做软件的公司，我们定位产品公司，我们拿出来的第一个公司印象就是产品。产品如何做？让大家体验、评测，甚至做到产品开放。我们怎么样相互集成、相互调用，首先从产品来看，我们第一关——相互集成必须要做完。刚刚陈总讲到生态，大型企业从私有化到共有化，这些经验是不是用这些小企业也可以呢？既然是公有云SaaS，就没有自主权，因为SaaS升级是集中大家优点取一个共性来做的，如果想私密性、个性化只能是私有化。二是生态，怎么样定位你的生态取决于哪些是你真正的用户。三是AI是未来的发展方向，但是如果AI真正帮我们写代码了，是不是可以实现在很多方面的解放。这是我的观点，从三个方面来看，产品、生态、AI。

刘春刚：RPA技术中很多的技术原理历史比较久，但是作为完整的产品，在全球出现没有几年。我们坚信RPA技术会不断演进，作为一种产品不断演进。RPA未来能够在企业内部适用的场景越来越多，当前来看RPA技术更多是解决一些重复性的工作，但是未来不管是在银行业或者是更多别的行业，它帮我们做不仅仅是重复性的工作。在未来，RPA理解企业内部流程，理解企业内部数据，可以替代人类或者辅助人类员工去做一些分析，甚至是做一些决策。

从云扩的角度来分析未来RPA的方向，未来分为三个层次，一是执行性RPA机器人，当前的能够帮助人类，帮助企业员工按照固定的规则执行流程；二是感知机器人，RPA把它赋予传统AI的算法，比如NLP能抽取文本中的信息，OCR识别文档，识别图象信息，让RPA机器人在非结构化的数据中把执行中的数据拿出来，这就是感知机器人，赋予感知数据的能力。三是认知RPA，RPA现在在执行流程过程中是基于规则，是执行的录入的信息，它并不理解它在干什么。未来RPA能够理解这个流程，它在SIP里可以录，在ROC也可以录。人工在录入员工信息过程中，不是录入一个一个参数，而是人理解每个参数的意义，RPA机器人也像这样变得越来越聪明，最终能经历这三个阶段，给每个企业带来更大的价值。

方雯璟：从金融机构的角度来讲，RPA的发展还是会越来越广。随着深入的应用，对机构内部，对RPA自己的用户内部来讲在管理方面是很大的挑战，一个是技术架构的管理。像唐总刚才提到的不再是小助手，而是要有控制台，要有机器人管理机器人。几千个员工都有自己的助手，这几千个虚拟的员工干什么，谁知道什么时候空闲、什么时候忙碌、有没有把它控制好，这是一个技术架构方面比较大的话题。

二是流程方面的管理，尤其对金融机构。例如：发版这件事在银行来讲是非常重要的，研发团队和生产运行团队要完成很规范的发版流程，才能进行版本的发布和迭代。而这种情况在RPA都被打破，这个就是在银行实施过程中碰到的一个非常重要案例。我们要做用户培育的事情，我们做了RPA管理规范、管理制度，把机器人当作虚拟员工的时候，它是研发+生产运行岗位的集成，如何对它进行管理，需要做流程制度上的跟进。

RPA的未来发展边界

主持人：我对RPA市场做了一点功课，很多报告的口径差异相差很大，特别是市场规模这一点，包括安永这边也有报道，我相信每个报告都会有自己的依据。我们作为RPA领域的从业者，我们是怎么看RPA的边界呢？RPA市场未来在整个企业服务生态里面的位置是什么样的？我们怎么看？

方雯璟：边界这个事很难一概而论，企业内部什么时候该用RPA，什么时候不该用RPA，这个没有标准答案。可以用一些矩阵的方式去分析，比如说它对于增收、增效、成本节约方面是一个维度，对于技术实现方面是一个维度。同时，除去这些直接效应，它还有间接效应，外部客户的满意度，内部员工的幸福感指数，都是平衡这个流程该上或者不该上的因素。其实我没有标准答案。

刘春刚：大家关注一个产品市场规模时，很多时候会统计一些数据，你的产品卖了多少，在不同的客户当中卖的多少等。从我们的角度来讲，一个技术一个产品的市场规模取决于帮客户解决多大的问题，你能解决的问题越大，帮更多的行业更多的客户解决的问题越多，市场规模就越大。

不同的统计口径统计RPA最后得出的结果相差非常多，如果统计现在全球的RPA厂商销售的RPA的产品，就没有那么大。如果考虑RPA这个产品将来能够给多少企业解决的问题，降低多少的重复性人力成本，这就是非常巨大的。这是我的理解。

唐琦松：我这里谈一下我的感受，在这个市场规模上，每家企业都有自己的定位。2015年在整个全球做行为分析软件的公司并不多，在美国只有三家，一共三十几个人。我们现在也是三十几个人专门做行为分析，向左走做安全分析，有行为，向右走做效率分析，也有行为，向上走走到RPA，从助手一直走到集群式。这个市场规模怎么样，你能怎么样，最终还是你的产品能给你的用户提供什么。像我们深耕那么多年，在行业里面大量的收入来源于来自用户upday，行为分析解决A问题或者B问题或者C问题。

在市场中做安全服务，一个企业投了一千万，到月底的时候，老板讲好像没有发生什么事，钱花到哪里去了？同样投一千万，今年出现几个故障，老板会问，投几千万还会发生问题。到底该投还是不该投，其实这是无解的问题。安全是一个战略事情，国家需要必须做的事情，用户隐私必须保护的问题。现在企业的资产就是数据，而不像以前的PC、不同的服务器，所以在这方面的投入是值得的。30%的企业厂商不会统一定价，实际上每家企业用RPA所带来的ROI是不一样的。中国还是有很大的特色，人员密集，我们有非常大的空间，再过三年分析预测，对中国的预测都不一定对，这是我的观点。

汪冠春：唐总在这方面做了很多年，所以他的预测比很多机构都要准确。短期来看，RPA的项目更多看中的是今天能通过RPA把一个机器人解决方案植入到一家企业当中，因为来也科技坚信每家企业都会用机器人员工。最简单最快速的方式是，能不能把安全的机器人放到企业里面。今天我们看RPA比对话机器人进入还要快，企业尝到甜头就会买第二台机器人，或者让机器人增值，这个时候就进入高价值的场景里面。像今天很多做自动化、智能化决策的公司就可以捕捉这样一个收益，这是短期看到的事情。

长期一点，RPA或者机器人解决的还是人力资源的事情，过去十年或者二十年发展最大的趋势是企业本来多是在本地自己建机房，今天都是到阿里、亚马逊、微软上买云计算，以租用方式的来，大公司不会购买固定资产建机房。人力资源这件事情未来也科技是一样，未来在扩容过程中，今天看到的是弹性用工，未来很可能租用机器人，可以是在云端租用一个机器人。或者对私秘性要求比较高，或者占有欲比较强，放到本地做机器人也是可以的。

这件事情就像今天企业把机房放在云上一样，未来更多的企业会用机器人方案解决临时扩容的需求。大家想一下，买机房的预算只是公司的IT预算，但是人力资源的预算，任何一家公司，无论做的是不是跟科技相关的业务都是很大的预算。未来服务型的企业或者科技企业，人力资源占成本的80%甚至更多。如果机器人解决方案在这里能创造价值，企业肯定愿意投入，这个规模比一家公司IT预算大很多。

陈胜德：刚刚唐总讲的预算做不准，其实基本上预算总是不准的。如果再回头看20年前通信行业做预测的时候，有谁能想到移动通信能发展到今天这个规模，已经开始成熟甚至要下降了吗？趋势比预测数字更重要，现在大家还是处在一个比较好的市场发展氛围中的，包括大家对RPA的认识和了解，大型企业从工作层面到管理层面，以及国外公司做数字化变革带来的对国内企业需求的引导和影响。

无论是RPA还是IPA，有两个字母还是没有变的。人本身是很懒的，这是人类进步的动力，我不管是替代20%的工作还是50%的工作，从做顾问的角度，有时候企业的流程本身是低价值，或者没有价值，原来的其本身的做法就是有问题的，以前就是一直在做流程优化和自动化的这个事情，但是现在要开始想用更聪明的方式做，就是RPA的工作。

自动化在大型企业系统里还是比较重的一块，我们不可能把系统都推翻，全部工作让RPA来替代。RPA核心理念在于虚拟劳动力，我让他干什么，他最好就能干什么，这个也是做RPA的目的，比如说招人，财务招人和人力资源部招人是不通用的，但RPA是通用的。这里面又有两个层次：

一是在替代流程自动化工作和系统实现之间既互补又相互替代的关系。有客户企业本来这个工作是在IT系统里做，后来讲这个项目太重，钱太多，而且没有排期，干脆先用RPA做，做一年之后，一次系统大的升级再考虑系统自动化提升。这个都是企业整体来考虑的问题。

二是AI的问题，RPA都是在调用这个能力。AI太见仁见智了，因为企业有很多各种类型的建模，因为决策的方法不一样，决策阶段也不一样，所以有很多可以想象的空间在里面。

从市场数字来讲，无非就是需求方或者提供方的数字。需求方就是客户有多少钱花在什么上面，提供方就是有多少厂商，就看大家怎么定义。只要围绕这两个部分来进行扩展，我相信这个市场会越来越好。

陈宇阳：今天由于时间原因就讨论到这里，非常感谢大家的观点，非常受益。谢谢！