RPA：AI落地的接盘侠 | 甲子光年

    
    “我们刚进，下一轮又开始了。”
    作者｜小沐
    编辑｜火柴Q
    文内一手信息来自「甲子光年」对近10名RPA领域厂商、客户方、代理方和投资人的采访。
    趋势与洞见No．48
    今年上半年，中国一级市场的整体情况非常惨淡，多项关键指标同比下跌超50％：
    · 完成募集的VC／PE基金共271支，募资总规模544．38亿美元，分别下降51．69％、30．17％；
    · D轮以前的融资事件数1910起，融资规模232．04亿美元，融资均值1214．87万美元，亿美元级别大额交易39起，分别下降50．52％、54．46％、7．98％、45．07％。
    一度是科技投资风口的AI行业也继续受挫，2019年1－5月，AI行业投资总额为163．4亿元人民币，平均投资额为2．1亿元／笔，较2018年下跌50％。［1］
    而结合了软件流程自动化和AI技术的RPA（Robotic Process Automation，流程自动化机器人）赛道却一枝独秀，犹如沙漠里冒出的一点水花，引各路投资人争先恐后。
    仅在6月份，就有三家RPA厂商接连融资：
    · 弘玑Cyclone获DCM、源码资本千万美元A轮融资；
    · 云扩科技获金沙江创投、明势资本千万美元A轮融资；
    · AI公司来也科技与RPA公司奥森科技合并成“新来也”，同时获凯辉创新基金、双湖资本和光速中国3500万美元B＋轮融资。
    明势资本创始合伙人黄明明告诉「甲子光年」，他在6月投资云扩科技时，面临着至少十家一线基金的竞争，从见到团队到确定投资总共就花了7天。“这个项目还不算快。我们刚进，现在又有机构要进来了，下一轮又开始了。”
    不仅各类投资机构对RPA争夺激烈，连市场侧的客户方都在暗中较劲。
    2019年5月25日，中国建设银行总行RPA系统和某银行软件中心RPA系统同时上线。建总行的项目，从去年11月招标到实施、上线，花了半年；而某行的项目从招标到上线，历时仅1个月。这是因为他们不想落于人后——在得知建行RPA可能于5月底上线后，某行实施团队直接把工作群名改成了“5月25日太久，我们只争朝夕”。
    跟UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere等海外知名RPA产品都有合作的普华永道风险及控制服务部高级经理许馨中告诉「甲子光年」，从去年下半年起，中国市场的RPA需求开始爆发，并已从大企业蔓延到中小企业：“现在各行各业，要么有很多RPA案例在落地，要么已把RPA纳入企业计划。”
    与过去3年来的许多技术投资热点不同，RPA如今被资本侧和市场侧双双看好，寄予厚望，享受着加倍的推力。
    原由之一，在于RPA很好地结合了软件流程自动化技术与AI这两个互补概念：前者已发展了十几年，对应着现成需求；后者有科技光环加身，指引着未来趋势。看起来，RPA给暂时困于美妙未来和惨淡当下间的AI描绘出了一个广阔、切实的落地新方向。
    一些在AI领域经营多年的公司，也开始进军RPA赛道。6月，专注对话机器人的来也科技与在流程自动化领域深耕多年的奥森科技合并，正式入局RPA；深耕文本智能处理的达观数据也从去年底开始推出RPA产品，并即将在7月下旬举行RPA产品发布会。
    掌管软银愿景基金的孙正义甚至夸张地表示：“世界经济将在RPA和AI的帮助下，迎来第二次大飞跃。”
    RPA，真能成为让AI落地赚钱的那个“接盘侠”吗？
    1．蛰伏十年
    2018年11月27日，位于厦门的中国建设银行子公司，建信金融科技的办公大楼里，出现了一群新面孔，他们参加的是一场别开生面的“大考”——建总行RPA选型测试。
    9家公司同场竞技，包括国内的阿里云、艺赛旗、金智维、诺祺和海外的UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism、Kofax、NICE。
    按测试规则，各公司需派2名工程师连续打卡11天，每天工作时间固定为9点到18点，不得加班；工作期间不可携带任何移动通信设备，由建行提供统一的办公环境和软硬件设施。
    为了拿下这个标杆客户，有厂商提前派专员与建行多次沟通，也有海外厂商调动全球资源，找来了日本、印度的工程师外援；这是目前热潮汹涌的RPA市场的一个缩影。
    9家竞标公司中的UiPath，正是带起全球RPA热潮的源头之一。
    这家成立于2005年的公司，演绎了什么叫惊艳逆袭。2016年到2018年的3年里，UiPath的营收一路从350万美元，增长到3100多万美元，又跃升至2亿多美元，总增幅超5000％，跑出了to B慢赛道里的“博尔特速度”。公司总部也从偏安一隅的罗马尼亚布加勒斯特搬到了宇宙中心纽约。
    资本闻风而动。去年，UiPath先后获GV（谷歌风投）、红杉等顶级机构的两轮融资；今年5月，UiPath又完成5．68亿美元D轮融资，估值直上70亿美元，超过了此前的以60亿美元问鼎人工智能估值冠军的商汤。
    UiPath能在多年蛰伏后爆发，是因为等来了技术和需求的双重变量。这家公司的经历，恰可勾勒RPA兴起的逻辑。
    2005年最初创立时，UiPath其实只是一家软件外包公司，主营业务是为IBM、谷歌、微软的产品开发嵌入式自动化库和软件开发工具包。
    一个典型的嵌入式自动化库，是Word中的“宏”功能。用户可以直接编写自动化指令，来代替部分费事、重复的操作，比如对大量数字的自动抓取、公式化处理，以及批量统一文本格式。
    这些功能最早出现于上世纪90年代，可被用于办公、软件测试（软件测试需要测试人员反复点击一些按钮，以检验是否有bug）、IT运维等场景，下文将统一称之为“软件流程自动化”。
    总而言之，它是通过模拟人类对键盘、鼠标的操作，来代替人完成计算机系统上的重复工作，这是RPA的前身。
    从产品形态里，可看到软件流程自动化对应的市场需求的本质就是“解放人力”，让高素质的白领劳动力免除重复、枯燥的人机交互，这样他们才有时间、精力投入更能发挥价值的创造性工作。
    与UiPath同期，中国也出现了一批软件流程自动化公司。
    他们中有人走上了to C之路，一个著名产品是前奥森科技CTO、现来也科技高级副总裁褚瑞在大学宿舍里编写的共享软件“按键精灵”。这款软件上线于2001年，被广为人知的使用场景是游戏自动化操作，当玩家专注战斗时，按键精灵可模拟鼠标的点击，帮玩家自动补血或加buff。另外，也有20％的用户，将按键精灵用在办公、自动化测试等领域。
    按键精灵找到了一个非常大众、刚需的场景。褚瑞告诉「甲子光年」，直到现在，按键精灵每年仍在创造收入。
    另一批公司则早早扎根于to B服务。
    在去年底的建总行RPA招标中，一家名不见经传的中国公司金智维，以黑马姿态打败了UiPath，最终中标。
    金智维创始人廖万里从2010年起，就开始做面向金融机构的运维自动化工具，他推出的第一款产品是“一键开闭市（在开闭市前调试好各个交易系统）”机器人。
    此前，券商每日开市时，需要4到5名IT部员工在凌晨6点准时到岗，操作一系列软件完成复杂流程，耗时耗力。而一键开闭市机器人能同时操作上百个软件系统，实现自动开闭市。且该产品包含纠错功能，能避免工作人员的操作事故，甚至达到完全取代人工的效果。
    据廖万里透露，目前，中国的131家券商中，有86家在使用金智维的开闭市机器人。
    与早期的“宏”相比，此时的软件流程自动化工具已相对复杂，能进行跨软件、多线程的操作，发展到了较为成熟的阶段。
    不过，在软件流程自动化时期，虽然UiPath、金智维、奥森等公司可以自给自足地活着，却并未走上高速增长的快车道，也向来不是聚光灯里的资本宠儿。
    2．一朝蝉鸣
    转机发生在2015年前后，一个新变量登场，AI。
    RPA，即“流程自动化机器人”的概念开始流行。
    我们可以把过去的软件流程自动化工具想象成“一条线”，在处理财税、人力等有明确IT流程的业务时，这条线能串起各个场景、各个环节，自动替代人完成点鼠标、敲键盘等人机交互工作，以辅助、甚至完全替代人力。
    但当时，能让这条线充分发挥能量的场景非常有限，必须满足两个条件：
    1．有非常明确、固定的流程和步骤；这样程序才能根据既定规则自动完成任务；这也是为什么，目前使用RPA最多的业务环节，是流程明确的财税、人力领域。
    2．该流程中不能涉及复杂任务，也不能涉及线上、线下的融合；这是因为过去的软件流程自动化工具主要是在模拟人对鼠标、键盘的操作，它无法处理线下世界的信息，也不能处理非结构化数据等较复杂的对象；一旦场景中除人机交互外，还包括把纸质信息录入电子系统等打通线上线下的交互，或在单点环节涉及复杂任务，则“线”会断掉，无法实现整个流程的自动化。
    AI的到来，刚好给这些限制条件松了绑，使RPA的场景格外广阔。
    一是AI可以让RPA处理一些流程相对灵活的业务。
    AI技术的特征之一，是令程序具有一定认知、学习、推理的能力，通过输出一些决策，让过去单一化、机械化的软件流程自动化技术变得更为灵活。
    “如果说AI技术是机器人的大脑，那RPA就是机器人的四肢。”金智维创始人廖万里做了一个形象比喻。
    二是语音识别、物体识别、图像识别、OCR（文字识别）等AI技术能处理更复杂的非结构对象，并连通物理世界和信息世界。这些AI技术就像单点环节的珍珠，自动化的线通过串起粒粒珍珠，能形成整体上价值更高的产品和解决方案。
    以今年初，达观数据为上海政府提供的一个RPA系统为例，它解决了外籍人士工作许可申请中的各种信息录入和汇总问题。在RPA中结合OCR、NLP（自然语言理解）等技术，让以往需要工作人员对照纸质文件录入、核对的信息实现了自动录入，并能根据字段特征，自动填写到相应系统的相应位置。
    使用这套新系统后，整个工作许可申请流程从以前的1个月缩短到了一周。
    “在某些场景中，RPA能100％实现人类处理的效果，同时速度比人成倍提升，出错率还更低。”达观数据副总裁贾学锋告诉「甲子光年」。
    技术质变，进一步导致需求量变。
    解放人力，更好发挥人才的创造性价值，一直是现代企业的诉求。AI加持下的RPA，由于能适应更广泛的场景，快速点燃了市场热情。
    据HFSResearch的研究数据，RPA的全球市场规模已从2016年的6．12亿美元增至2018年的17．14亿美元，近3年的年增速均超过50％；预计到2022年，市场规模将达到43．08亿美元。
    
    UiPath也是在近年来，在原有流程自动化技术的基础上增加了AI能力，推出了面向财务、人力资源、法务、供应链、营销等场景的RPA产品，才打了场漂亮的翻身仗。
    目前，UiPath已发展出了非常友好的交互界面，用户可以通过录屏的方式，先自己在电脑上演示一遍某操作，让UiPath能跟着学一遍，并存储成一个流程模块，再进一步将多个模块组合、重置，形成复杂的工作流程。
    在国内，最早引入RPA的，也是作为需求方的四大会计师事务所。
    2015年前后，普华永道、德勤、安永、毕马威开始在中国区使用RPA产品，率先应用在审计、财税等业务中。随后，四大也开始自己参与RPA业务，比如普华永道就与UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism等知名RPA公司都有合作，为最终客户提供自动化规划、咨询、实施等服务。
    多家RPA厂商都对「甲子光年」表示，从去年开始，客户需求和订单明显增加，有时都对接不过来。
    UiPath中国代理商之一荣之联RPA负责人黄小明判断，未来，RPA还可以渗透到更多场景：“串起了AI等技术的RPA，它的应用场景可以从审计、人力、财务等扩展到各种边边角角的业务。”
    从一个冷门赛道，到被客户和资本同时看好的香饽饽，十年蛰伏，一朝蝉鸣，乐观的的从业者相信，RPA的故事才刚刚开始。
    3．接盘AI？
    然而，蒸蒸向上的RPA，真的能带着AI，在中国市场落地赚钱吗？
    现已加入来也科技的褚瑞坦言：“RPA今天热，是提前蹭了未来AI的热度。”
    在风口难觅的此刻，投资人和市场对RPA的热捧，有一定的非理性因素。
    投资人的心态带着点FOMO（害怕错过）。而且对RPA的FOMO中，还附加了一层为AI回春的色彩。
    逻辑上，RPA＋AI，两个概念非常互补：沿袭了流程自动化的RPA对应着现成需求，务实，但少了点drama；暂时进入低谷期的AI对应着长远趋势，性感，但缺了些支撑。RPA之于AI，像一个骑着七彩祥云而来的接盘侠。
    在需求侧，常年思考如何应用新技术的CIO群体也在“追风口”，不过出发点不是焦虑，而是为了推动内部决策。
    有时，一个时髦的产品和概念，更容易被内部决策者接纳；这又反过来促使一些技术供应商给自己贴上新标签，使整个市场“看起来很美”。
    审视全球RPA行业，目前确实浮现了一些过热的势头：
    以最头部RPA公司UiPath来看，2亿美元收入配上70亿美元估值，市销率高达35倍；而同期，纳斯达克全球精选市场的平均市销率仅在2倍左右。
    目前唯一的RPA上市公司是成立于2001年的BluePrism。上市3年，其股价从2．8美元涨到了17．6美元，在2018年9月还一度达到33．35美元的峰值，比发行价翻12倍，行情堪比数字货币。但这家公司一直亏损，尚未证明盈利能力。
    回到对产品和商业层面的理性审视，RPA在中国的发展同时面临着利好与不确定性。
    利好是，在当下中国，RPA可借两股东风。
    首先，经过近20年的IT建设，中国企业信息化水平有所提升。办公场景加速在线化，白领在电脑上花的时间越来越多。
    而RPA最直接的功能就是减少重复的人机交互，人们越是在电脑上花时间，越对RPA有需求。
    IT水平提升，还使企业内部积累了数量繁多的各种工具，导致产品、人员、固定资产等关键数据四散在不同软件系统里，流通时容易出岔子。高效整合这些数据已成为部分企业的刚需。
    而RPA可以通过模拟“人肉搬运”的方式，直接让机器人与前端界面交互，在各系统间转录、核对数据，这样就不需要改变原有系统，也不涉及对CRM、HR、财务等各产品的接口打通和二次开发；部署快、成本小、灵活性高，目标客户群体大，可触及更长尾的市场。
    黄小明告诉「甲子光年」，类似的项目，如果用传统的软件集成方式去做，没有一年很难搞定：“但RPA出现之后，能省一半力气。RPA解决了人与信息系统交互的‘最后一公里’。”
    同时，中国经济发展方式正从粗放走向集约，再加上攀升的人力成本和经济下行的压力，各公司都想开源节流、提高人效，具有人力代替作用的RPA正当其时。
    在德勤2017年的一项调研中，当被要求评估，有多少人力工时能被机器替代时，被访企业给出的平均值是20％。
    “现在这个比例可能还不到1％。”投资了RPA厂商云扩的黄明明告诉「甲子光年」。
    然而，上述两股东风并非RPA独有。所有基于IT系统的、能提升效率的技术手段都符合这一市场大机会，RPA能不能跑出来，关键要看它的产品和应用特点，要看它能吃到那20％中的多少？
    恰好是在这个层面上，RPA能否达到市场的高预期，还面临诸多不确定性。
    在其应用较成熟的领域，如财税、人力等业务环节上，RPA客单价不高，市场分散，从业者和投资人都很难摸清准确的竞争格局、市场空间以及未来盈利能力。
    在结合了AI的RPA新场景，如上文提到的跨系统数据融合上，目前也能找到数据中台等其它方案。
    不同方案各有优劣：RPA部署更快，成本更小；数据中台则能给客户带来大量其它价值，且对大型企业来说，他们也愿意进行IT系统的整体更新换代，而不是用RPA打补丁的方式，实现数据互通。所以这些新兴场景，也暂时不能算成RPA吃定的蛋糕。
    华创资本谢佳从2018年底开始看RPA赛道，至今未出手，他告诉「甲子光年」，在他看来，RPA目前更像一个过渡性解决方案，没有非它不可的新场景：“我还在观察，能不能在国内市场找到几个场景，特别适合RPA去做深。”
    同一种不确定性，也正是其他投资人押注RPA的原因。模糊意味着风险，也意味着有可能获得超额收益。
    身在RPA厂商的褚瑞，更多感到了发展业务的紧迫：“资本没有耐心等待增长缓慢的事业，给RPA落地的时间可能就只有三年。”
    4．条条大路
    路是人走出来的，对已入局RPA的公司来说，他们考虑的核心议题已不是远方有多远，而是如何走脚下路。
    从背景看，目前国内的RPA玩家主要有4类。
    第一类是异军突起的新公司，如2015年成立的弘玑信息、2017年成立的云扩科技。
    弘玑的商业背景更强，CEO高煜光和COO程文渊分别来自惠普与IBM，有服务大客户和政府的经验。弘玑于去年推出RPA产品Cyclone，高煜光曾透露，该产品CTO是来自某明星AI公司的研发负责人。目前，弘玑正在BOSS直聘上招募RPA工程师。
    云扩的基因则更偏技术，CEO刘春刚和CTO史秋芳都曾在微软供职多年，有云计算、流程自动化等技术的积淀。云扩正在招募算法工程师、RPA咨询总监等多个职位；AI算法工程师的招聘启事是特意用英文写的，意图吸引世界级人才。
    
    云扩科技的AI算法工程师招聘启事
    第二类是有丰富to B经验的软件行业老玩家，如艺赛旗、金智维。
    成立于2011年的艺赛旗在2017年推出RPA产品前，业务包括录屏文本分析、大数据采集、安全合规等；成立于2016年的金智维，骨干人员来自廖万里在2010年时组建带领的流程自动化团队，拥有长期服务金融客户的经验。
    第三类是切入RPA市场的AI公司，如达观数据、来也科技。
    深耕NLP，主要业务是文本智能处理的达观数据在2018年年底开始推RPA产品，目前已积累了多家客户；而专注于对话机器人平台的来也科技，早在2017年就开始与开发了按键精灵的奥森合作，今年6月，两家公司合并，正式进军RPA＋AI市场。
    最后，还有个哪儿哪儿都能碰上的巨头。
    阿里云、平安科技、兴业数金等公司已在去年底相继推出RPA产品。早在2011年，淘宝技术团队就做过一款对内使用的软件自动化测试工具，因此阿里有一定的自动化技术和产品积累；而在AI方面，阿里也颇具实力。不过RPA业务，并不是巨头们的核心战场。
    从不同的背景、路数，大致可勾画出目前玩家的不同优势。
    围绕着客户体验这个竞争关键点，本身起家于流程自动化，或是在某个细分行业里深耕多时的软件团队，具有行业认知上的优势。
    他们更知道某行业、某业务中，哪些流程适于被RPA处理，也深谙与四大等大型专业组织打交道的商业身段。
    此外，工程化能力与交付经验也能帮这些老派玩家获得客户。
    廖万里告诉「甲子光年」，在过去近10年的从业经历中，他和团队积累的一个独特能力，是摸清了Windows、Linux等主流操作系统和各类ERP、财务系统的底层，通过直接调用计算机窗口句柄，做到对各类软件程序以及网页的直接操作，“不论窗口是否存在焦点，分辨率是否发生改变，系统是否被锁屏，都可以实现精准操作控制”，安全、稳定、高效，这是被低容错率的金融场景锻炼出来的能力。
    而有更强AI能力的团队，则在解锁新场景，实现更长流程的自动化上更有优势，尤其是他们能搞定线下和线上的融合。
    比如来也科技的RPA流程自动化平台UiBot为银行客户部署的开户机器人，就能实现信用卡开户的自动审核。其中流程自动化的部分，负责按照办卡流程，在IT系统的表格上录入各种信息；AI的图像识别、人像识别、文字识别、语义解析能力，则负责从身份证、工作证明原件等物理文件上把关键数据抓取到信息世界。整个产品能减少，甚至替代人工的核对、比较工作。在使用此工具后，每个网点能省下一个员工的成本。
    目前，各公司已陆续拿下了自己的天使客户，初步证明了RPA产品可以从市场上收到钱。下一步的重点，是更持续、舒服地收钱，即减少定制化的占比，把产品做标准，把盈利空间做大。
    在这方面，先行者UiPath的做法可以为中国玩家带来一些借鉴。
    在产品和商业模式设计上，从2017年起，UiPath开始加强平台＋开发者社区的打法。
    他们一边专注于通用能力，打磨RPA技术平台：如2018年的RPA平台升级中，UiPath增强了AI能力；今年6月的新升级中，UiPath又推出云端RPA平台公测版，进一步推动标准化和轻量化。
    一边通过运营UiPath论坛，吸引到了总计40万开发者用户，并在2017年4月启动了UiPath Academy在线教育项目，为开发者提供RPA课程和认证证书。截止2018年，已有5万多学员从这里“毕业”。这些开发者，将成为UiPath和大量长尾客户、需求之间的桥梁，这有利于减少UiPath自己铺在前端的服务和实施人员，使公司收入模型更健康。
    国内已有一些玩家实践着类似做法，比如目前来也科技的UiBot产品线就运营着国内最大的RPA开发社区。
    在to B、to D（开发者）之外，RPA还有一个“脑洞更大”的远景——延续以前按键精灵的路，to C。
    当年的按键精灵处理的是相对简单、固定的任务。而业界在描绘未来的to C RPA图景时，则强调结合了AI后，它会更聪明、智能，且能让每个普通人实现便捷的个性化定制，包办各种生活琐碎。
    即使具体技术路线会改变，RPA背后的理念，以机器或其他技术替代无意义的重复劳动，一定会是越来越强的刚需，因为当人数日益壮大的办公族和自由职业者脱离了体力劳动后，下一个令他们无法忍受的枷锁便是重复、枯燥的人机交互。谁不想要一个包办生活琐碎的24小时小助手呢？
    这样的RPA，也许真能发挥出“带动第二次经济飞跃”的巨大威力。
    那时，RPA接盘的就不仅仅是AI，而是你生活的方方面面了。
    END．
    ［1］ 亿欧：《2019中国人工智能投资市场研究报告》