“数字员工”加强版来袭,超自动化才是未来
18世纪60年代,第一次工业革命以后,机器代替了手工劳动,生产力大幅提升,劳动者从繁重的工作中摆脱出来;如今,在大量重复、繁琐的工作面前,数字化劳动力革命正在办公室悄然上演。RPA技术的出现,给企业提供了一个新的解决思路。
如果用MBTI人格测试来形容,RPA很可能是严谨的ISTJ:
第一,7*24小时全天候服务,在疫情反复的情况下,确保业务正常运转;
第二,严格遵循设计人员的运行脚本,大幅降低人为疏忽的错误率;
第三,所有操作均可实时记录,便于工作人员随时追溯;
第四,以“外挂”形式部署,不影响企业现有的IT架构,可快速投入使用。
尽管在最近几年,RPA才被大众广泛熟知,实际上,这项技术在国内已经有20年的历史,它脱胎于2001年出现的“按键精灵”,起初应用于个人游戏操作,后来才逐渐渗透到企业的业务场景。
2011年,为了帮助淘宝运营小二提升运营服务效率,阿里内部孵化出自动化产品“码栈”(2017年更名为阿里云RPA)。同年,国内第一家RPA服务商艺赛旗成立,更多企业获得了使用RPA的机会。
对新技术较为敏感,且存在大量重复劳动的金融领域,率先成为RPA的忠实客户。随着四大会计事务所的普遍应用,IBM、埃森哲等巨头在国内提供相关产品的咨询服务,Blue Prism、UiPath、Automation Anywhere等海外知名产品由此被引入国内,进一步刺激了本土服务商的繁荣。这一时期,奥森科技(于2019年与来也合并)、来也、弘玑、云扩等服务商陆续涌入市场。
2019年,Gartner首次发布RPA魔力象限,国内对RPA的关注度越来越高,服务商队伍也逐步扩大。现如今,国内RPA服务商已形成三大梯队。
第一类是专注于RPA的垂直厂商,如艺赛旗、弘玑、云扩、来也、影刀、实在智能、容智信息、金智维等;
2021年RPA客户之选(图源:Gartner)
随着RPA市场热度与日俱增,传统RPA在落地时也暴露出一些问题:
第一,咨询重,交付重,前期需要大量专业人员进行流程梳理与重构;
第二,与模拟人类智慧的AI不同,RPA只关注人类行为,因此灵活性较差。当软件界面发生变化时,操作人员需要及时做出调整。
2020年,Gartner首次提出超自动化的概念,将RPA与人工智能、机器学习、流程挖掘、低代码等技术深度融合,打造出一个巨无霸式的技术合集。
Gartner认为,任何单一工具的使用,只能实现特定场景的自动化,很多情况下还需要人工干预,无法实现整个流程的智能化运行,这就是超自动化与传统自动化的本质区别。超自动化不仅能在执行层面提升人效,还有望在管理决策上发挥更大的作用。
过去几年,AI、机器学习与RPA的结合,已经赋予企业非结构化数据的处理能力。目前,一些服务商开始探索新的技术组合与赋能场景:
今年4月,来也科技全资收购法国对话式AI公司Mindsay,深入布局由对话式AI驱动的聊天机器人,以减少企业客服投入,提升用户自助式服务体验。
云扩科技打造的“AI+低代码”超自动化RPA平台,让每一个非技术人员都能轻松使用,利用全栈式低代码应用平台云扩ViCode,员工可以自主开发出应用界面,快速满足不断变化的业务需求。
目前,国内RPA市场处于发展初期,企业的关注点仍集中在降本增效,解决劳动力短缺的问题上。特别是对于业务流程相对简单的中小企业,RPA可以有效解决繁重的信息处理工作,比如跨系统操作、数据集成等,有效降低运营成本。然而,RPA的意义并不局限在任务流程环节。根据Forrester的预测,到2025年,全球RPA市场规模将达到225亿美元。届时,如何通过超自动化更大程度地驱动组织转型,将是值得每一个RPA服务商思考的问题。