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#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 。


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