去年5月份锤子发布TNT(Touch and Talk)系统时,网络上一片嘲讽,不过有企业服务行业里的人指出,TNT其实是一款RPA产品。这是RPA概念第一次进入普通用户视野,正值此时,UiParth B轮融资估值增长迅速和进军中国的消息,也引发了资本市场的关注。
融合AI概念,专攻企服赛道,市场前景巨大,服务大企业客户,门槛还很低,这令关注企服和人工智能赛道的投资人都为之振奋。但当时市场上RPA企业标的太少,还未出现能引发大规模关注,而今天中国的投资人们已经把大把资金投入到RPA创业者身上,弘玑Cyclone、云扩科技、来也科技UiBot接连拿到千万美金级别的融资,RPA也已经在金融、财会、电信、能源、制造、物流等市场生根发芽。这在当下遇冷的资本市场环境下显得格外耀眼。
时间回拨到2018年,市场能看到的RPA项目,还只有阿里云码栈、艺赛旗、云扩科技。
理论上,当下的RPA技术可以替代各行业企业内部软件中所有需要人工重复操作的工作。但受限于行业与具体应用场景的不同,RPA软件还需要进一步行业化、定制化,才能满足市场需求。正因为如此,整个RPA市场处于极为宝贵的发展初期。
如果每一个行业都有自己的RPA产品与平台,每个行业的公司都需要大批咨询公司或者纯粹的SI(系统集成商)开发具有强竞争力的RPA服务,这样的生态规模想象力巨大,基于此甚至有人喊出「RPA市场潜力无穷大」的言论,但同时也有人认为「RPA已死」。
这些观点上的剧烈冲突,源自于大家对RPA的理解不统一,把不准RPA核心价值。在云服务、SaaS、PaaS发展初期,市场对于相关概念争议不断,最终眼光独到的Amazon、Salesforce抓住相关概念背后订阅制这种核心的交付模式所带来的强大客户需求,成长为企服市场的巨头。
同样,我们只有弄清RPA的核心是什么,具有什么样的特点,才能准备抓取RPA背后的市场趋势。那RPA到底是什么?
虽然RPA是一个具有年代感的业务,日常生活中接触到的按键精灵就属于典型的RPA,但与AI融合之后的RPA却是不折不扣的新生事物,新技术之下的RPA定义开始泛化,形态也处于快速演变中。
与1994年根植于微软Excel的Macro相比,今天大部分RPA工具都是基于微软.NET Framework的WorkflowFoundation开发,整合OCR、NLP等AI技术,能够以弱耦合(不改变现有软件系统部署)形式跨软件执行且实现「零出错率」。在技术上,RPA早已不是单个企业的定制化功能,事实上已经生长成融合AI技术、系统级的跨软硬件、多账户的服务。
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