AI金融評論：咨詢機構、CIO和用戶眼中的RPA

藝賽旗聯合創始人胡立軍：咨詢機構、CIO和用戶眼中的RPA「理想型」

RPAaaS，行業必經之路？

 編輯  周舟 

近期，藝賽旗聯合創始人胡立軍做客雷鋒網AI金融評論公開課，以“RPA的產業化與CIO選擇”為題，詳盡地講解了RPA行業現狀、咨詢機構眼中的行業態勢、中國RPA市場發展、CIO眼中的選擇等內容。

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以下為胡立軍演講全文內容與精選問答：

大家晚上好，我是胡立軍，來自藝賽旗。

在RPA產業化的道路上，藝賽旗已經走了很久。我今天也是借助這個機會，分享一些我們的想法和觀點。

在這一個小時的公開課里，我為大家準備了一些內容，也會從用戶的角度出發，給大家來做一些分享。

在這本《成為領導者》的書中，作者講了一個故事，非常有意思。

有一家工廠，引入了大量機器人，所有的工作都由機器完成。這些機器，需要一個人來管理。但是如果這個人干擾了機器人工作的規則流程，機器將沒法工作。

所以，誰來監督這個人呢？最終，工場引來了一條狗，狗看人，人喂狗。

這看似是個笑話，但是我通過書里的故事，發現了幾點有意思的內容。

我們今天要講的主題是虛擬機器人。而很多制造型企業，已經有機器人這樣的一個概念了，比如工業機器人、交互式機器人、對話機器人等等。

另外一個問題，如何對這些和普通員工不一樣的“虛擬員工”進行管理？

第三個問題，如何在管理虛擬機器人的同時，保證組織的可持續發展？這些問題希望大家思考一下。

回到我們今天的主題：虛擬員工。

虛擬員工又叫機器人流程自動化。我們今天的公開課會圍繞幾大模塊，其中之一就是RPA行業。

目前很多人都說RPA這個行業很熱，那么RPA這么熱的原因是什么？這個行業到底是一個什么樣的行業？難道比AI還熱嗎？

第二，我們將從IT最頂端的咨詢服務提供商的視角，看一看他們是如何看待RPA行業的。

第三，也是我相信在座各位特別想關注的一個話題。中國的RPA市場目前到底發展到什么階段了？

最后，我們會給大家講一講CIO是如何選擇對應的RPA服務的。

RPA行業現狀

RPA行業，現在處于一個什么樣的狀態？這得從三個IT講起。

起初，人們對Internet Technology的解釋是互聯網技術。

到了2010年左右，我們把大數據為基礎的叫信息技術，即Information Technology，這是IT的第二個階段。

而如今，IT被人們稱作Intelligence Technology，也就是智能化的技術。

這三個概念是我自己總結的，不是特別新的名詞，但是我希望通過對這三個IT的闡述，讓大家認識到隨著時間的遷移，人們對IT的認知發生的巨大變化。

其實，IT釋義的不同，背后投射出來的是我們對訴求的變化。

AI大家已經非常熟悉了，但其實在每一個階段，每個人對AI的認知是不一樣的。

今天，很多人認為AI即人工智能（Artificial Intelligence）；也有很多人認為AI是電影里我們所表現出來的科幻；也有人認為，先有電影里面科幻的東西，才有我們今天生活里面的AI，比如人臉識別、語音交互等。

我們期待把AI轉變成IA，從學術的角度，我們把AI分成了強人工智能和弱人工智能。

那么無論是強人工智能還是弱人工智能，大家都希望去研究出一種技術，代替人類工作。

技術的本質，是希望以人為本，增強人類自身的能力。

IA（智能增強）這個概念不是我首先提出的，很多的學術機構也提過這樣一個概念。

IA和AI之間有很多本質上的區別，智能增強的本質是希望能夠去做智能引用，把智能的技術引用到我們具體的生產勞動里，增強我們的能力。

我們認為RPA衍生出的一些工具，所帶來的這樣的一些增強的能力，恰恰屬于AI和IA的范疇。

RPA這個詞是近幾年才提出來的，但是如果去溯源的話，它從很早就存在了。當IT人員需要在計算機上進行批量處理時，會做一些腳本，這種操作其實已經在接觸RPA的某些邏輯了。

那么我們今天再提這個事，其實是賦予了RPA不同的概念，把人工智能、RPA等諸多因素綜合到一起，我把它歸結為三點。

第一，行為的學習，這點非常重要。

不管是在在公司里，還是在生活中，每個人有一定的行為模式。

人可以學習自身行為，機器人也可以，這就是RPA最早的一個標準。

標準是我可以通過了解自己的行為模式，然后把它固定成流程。

把一個行為標準化后，我就可以模擬它的操作，用技術去實現，進而將它做的更標準、更安全、效率更高，最終實現用機器人替代人類進行某些工作。

現在很多人非常忌諱說“替代”這個詞。其實我們不用否認，反而我認為“替代”會倒逼我們人類進步。

我們需要正面面對技術給我們帶來的優勢和價值。

人們很早就給技術進行了分類，如上圖，RPA在人體所代表的器官是手，AI代表的是大腦，IVSR代表的是雙耳。

目前，語音技術是人工智能發展領域里公認進步最快的。

語音的進步使人類在聽力上的能力提升了60%以上。舉個例子，如果你不懂英文或者日文，語音技術可以幫你翻譯。

通過這張圖對各類技術的整理、劃分，我想讓大家了解RPA和其他新興技術的聯系和關系。

IT腳本時代，是人類最早開始進行自動化操作的時期。

第二個時代的主要特征是輔助操作，現在的RPA廠商，很多都沒有經歷過這個時代。

在我們做呼叫中心等人機交互的時候，RPA輔助操作能加倍提升效率。但是它對于RPA廠商的要求非常高。如果做輔助，我一定要足夠理解業務，并且能分析業務流程。

不管是國內還是國外的RPA廠商，產品做得好不好，很重要一點就是你能不能對流程的分析特別透徹。

你對整個的流程的捕捉，對每一個點的動作、每一個按鈕、每一個復選框單元格、每一個數據，這是人的操作，還是計算機本身程序，這些細節必須分析的非常清楚，并不是我現在重新開始去做，就能做的特別明白。

但是，經過這個過程之后，輔助操作這個步驟是可以跨過去的，做一些增強的工作不是很好嗎？所以很快就進入了RPA全自動化時代。

RPA輔助操作，2015年國外就有很多人去做，中國也恰巧是在這個點推出了基于針對呼叫中心輔助型機器人的智能助手。

大概到2017年，中國開始有全自動的RPA。再往后，AI開始賦能RPA。

2019年Gartner最新發布的報告將Hyperautomation（超自動化），放在未來十大技術趨勢之首。它未來能走多遠，能走到什么程度，大家拭目以待。

說完了演變過程，我再給大家講一講RPA和相關行業之間的聯系。

以RPA為核心已經衍生了非常多的相關行業，比如做RPA內容的新媒體、投資機構、咨詢機構還有服務商等等。

咨詢機構中，安永、畢馬威、普華永道以及艾森哲、Gartner等都在嘗試提供RPA服務。

再比如新媒體，近幾年來中國催生了很多新的媒體，一兩個人就可以做一個公眾號，推出一些服務。而現在有很多新媒體都是圍繞RPA去做。

還包括投資機構，這幾年國內外RPA企業的商業估值猛升。通過投資機構，RPA企業獲得了很多新的機會，這個也是我們一直關注的。

但無論是咨詢機構、投資機構還是媒體，對RPA真正的產品和行業情況，都沒有非常清晰的認知。

咨詢機構眼中的行業態度

讓我們從咨詢機構的視野來看看行業的態勢。

2019年，Gartner在全球舉辦了4~5場“2019年IT黃金海岸討論會議”（IT Symposium in Golden Coast），這應該是公認的全球最大的咨詢服務峰會。

我去年10月參加了“IT黃金海岸討論會議”，發現RPA話題占到了整個會議20~30%的內容，所有的話題中大概有50%提到了RPA，重點描述了RPA在整個的行業的應用案件、技術以及趨勢和建議。除此之外，這場會議還探討了CIO的一些內容，

可想而知咨詢機構對RPA的關注度有多高。那么，為什么咨詢機構對RPA如此關注？

首先，RPA不等于AI，這一點需要清楚。

不管是媒體、咨詢機構還是投資人，2019年我接觸過幾十位投資人，有的投資人上來就說AI怎么樣。

我們并不愿意把RPA和AI劃等號。AI本身并不是一個落地非常好的項目或者技術。

RPA是一個工具。AI更偏向技術，通過技術延伸出工具。

接下來，我們來看一下Gartner對RPA市場的預估。

根據Gartner報告，一直到2022年，RPA市場還會保持50%的增長。這里所說的50%的增長，其實指的是以產品為主的市場容量的增長。除此之外，它還將促進服務型市場的增長。

而圍繞著服務型市場，RPA可能還會帶來1~5倍的增長。也就是說當RPA市場達到20億美金，服務型市場可能是100億美金。這其實是一個非常大的蛋糕，值得大家一起去做。

上圖，講的就是整個RPA服務型市場為何保持高速增長的原因。

18年Gartner在報告中已經講到了RPA有45億美金的市場。

我們再來看一下服務型市場這塊大蛋糕，都被哪些公司吃掉了。

大家看到，其實還是頭部的咨詢機構，包括IBM這種服務提供商，賺到了大部分利潤。

而不管是國內的一些RPA機構，還是國外的一些代理機構，其實還達不到這么高的收入。

其實這個也很好理解，頭部咨詢機構畢竟提供了服務的本身的價值，價值密度要遠高于我們現在的很多的傳統代理商所提供的一些以產品為載體的交付或者是現場的維護費用。

我們會發現這樣一個趨勢，銀行業的后臺人員、保險的核算人員、證券交易所的員工，都已經發生了大規模的減員。不管是在中國還是全球市場，金融業一直是走在行業變革前列的。

接下來是制造業，制造業在RPA這塊的需求是僅次于金融行業的。這是因為制造業的數字化程度比較高。

從我的角度來看，中國的RPA行業目前是以產品為導向，主要還是通過提供產品來解決用戶的具體問題。

但是，大家看上圖中調研數據的第一項，企業在技術集成或者對接服務合作上需求量非常大。怎么理解？

在數字化轉型過程中，首先要去解決數據問題。然后有人做中臺、有人做管理中心、有人做管理工具等等。

在中國，目前很多合作伙伴只是用RPA來做一些比如人事、財務報表等功能性工作。但根據上圖的調研數據顯示，在國際上，RPA已經更多的被應用在企業信息技術系統集成和對接服務合作上。這也是我們目前中國市場需要思考和發力的地方。

中國RPA市場發展

這張圖是中國RPA市場的份額在全球所占的位置。

上圖可見，歐美依然是占了非常大的份額，其次是日本，第三名是中國。

國內的數據其實是沒有想象的那么多，可見中國的市場目前還比較滯后，我們現在整個的行業的滲透率其實并沒有超過5%。RPA整個產業還是需要慢慢培育、發展的。

目前，中國Vendor的情況，我把它歸為四類。

第一，綜合生態型。綜合生態型包括了本身提供RPA產品，包括商城，也就是SaaS服務。在具體的模式上，有做執單的，也有做生態建設渠道合作伙伴的。

第二，客戶型。我們一些比較優質的合作伙伴會提供他在細分領域的一些產品。

第三類是試圖轉型做RPA的AI企業，他們的業務和客戶基礎主要還是AI部分，RPA只是這類AI企業轉型嘗試中的一個創新領域，所以AI企業做RPA或許會受到很多因素，諸如轉型時間、客戶需求量及投入精力的限制。

第四，定制型，所謂的定制企業是比較客氣的一種說法，更多的是因為沒有產品。

在整個的領域里面，RPA帶動了國內合作伙伴技術的發展，比如帶動了Python語言。

Python在RPA領域里用的很多，藝賽旗最早的產品就是用Python去做的。

OCR在某一些領域是特別成熟的。我們的上百家客戶中，用OCR技術的非常多。

我舉個例子，你在登錄的時候，遇到了驗證碼。驗證碼是否是字符型的？應用了哪種運算？OCR都可以幫助解決。

第二，RPA本身對數據的捕獲也會起到非常關鍵的作用。

因為RPA要想用的好，你必須把數據采的好。

這樣的一個技術，不僅僅是應用到票據，還可以應用到許多其他領域。我們也欣喜的看到，現在國內國外有非常多的廠商在做OCR。

第二個就是ML，機器學習會在我們RPA的下一階段起到非常大的助推器的作用。

比如說我舉幾個例子，RPA可以進行行為訓練，解決資源有限的問題，減少人力成本。

RPA是機器人，應該是不出錯的。但是不出錯又是不可能的，任何機器都多多少少存在一定的問題，有的是人為錯誤、有的是邏輯上的、有的可能是突發事件導致的。

所以這個時候就需要一個智能化的技術做預判，然后做進行自動修正。

NLP在這個行業里，應用范圍廣泛。我們在具體的應用場景里面也經常會碰到，比如合同文本的比對、固定化的字段、合同的審核等等。

我們發現很多學術機構、高校的研究機構也大量用到NLP技術進行文獻的自動比對。

我們在和Gartner專家聊天的時候，聊到Hyperautomation，確實跟報告中解讀的是一樣的。

RPA是超自動化的一個載體，但是超自動化又不僅僅拘泥于RPA。

我們可以感受到的是，RPA是在不斷的疊加其他技術或者產品的。

我舉個例子，我們最近推出一個非常強大的解決方案——機器人工廠。

機器人工廠，RPA在里面占到30%以下的功能。它更多的圍繞著組織的變革、組織的調度、組織的定義、流程的再造以及自動化的中心化處理。

我剛才講到，未來組織里面有虛擬員工，那么虛擬員工需要去考核，也可以做集中化管理。

如果你需要一名員工，我們可以從機器人工廠調度給你，實現彈性化的管理。所有的任務由我的機器人工場中心為你匹配、處理。整個的事情如果離開了集中化，考核將是一個問題。

機器人工廠建設好之后，我們可以以工廠這個載體，給企業客戶更多資源，比如OCR等，都可以進行對接。

此外，我給大家再講一個新的概念——RPAaaS。

機器人工廠和RPAaaS是一個共同體，也都是一種新的模式，這種模式以技術為載體，以管理為手段，以中心化為方式。

RPAaaS，通俗的理解就是，RPA的SaaS化。

我買了一個RPA的產品，不知道怎么用。

RPAaaS可以聚焦生態，如果大家有興趣的話，可以登錄我們藝賽旗的官網，上面有我們RPA Store。

比如你叫什么名字？多久入職的？生日是哪一天？HR想給你發通知或者給你禮物，可以購買RPA機器人。到了那一天，系統會自動給你發放慰問或者禮品。

在財稅領域，也可以用到RPA。每個月企業都要有一兩天去集中報稅，RPA可以幫你設置好交稅那天自動讀取數據、自動報完稅、自動提醒你已經報完稅。

我們現在的整個的RPAaaS里面有60%以上的應用機器人，都是我們的伙伴開發的。

如果在座的有興趣，也可以去學習和開發服務，然后放在我們平臺上。這個平臺的交易有分成模式，你將服務放在上面，就可以獲得分成，這樣使得我們共同促進生態的成長。

CIO眼中的選擇

我希望能提煉一些觀點，和大家分享一下CIO是如何選擇RPA的。

如果你是CIO或者我們的一個用戶，你是如何接觸并使用RPA的？

體驗非常關鍵，我選擇一個RPA，是為了省錢，還是為了去裝門面，還是為了證明我已經進入AI行業了？都不是。

許多企業之所以購買RPA，是希望提高企業的投資回報率。

但實際上，投資回報率很難計算。我認為投資回報率它不僅僅是這個季度又多掙了多少錢。其中RPA所帶來的隱形價值，是投資回報率很難去計算的。

我把客戶體驗放在第一位。

什么叫客戶體驗？

我們引入一個先進的技術或者產品，使得我們的員工工作很快樂，讓他的歸屬感、榮譽感、滿意度提高了，這個是花多少錢都買不回來的。

我舉個例子，很多的單位招的全是211、985的畢業生。但這些員工入職后，發現每天做的工作就是數據錄入、整理材料、打卡等日常工作。

最終，這個人可能廢了，或者離職走人了。

但如果員工做的是更有意義和體現自我價值的工作，員工感到開心了，工作效率自然就高了，也就達到了降本增效。

RPA企業對產品畫像也要有深刻的了解。

第一，你的產品要有一個成熟的架構；第二，產品要有幾個部件組成，機器人是云化的管理還是非云化的管理，你需要了解；第三，RPA需要AI賦能；第四，你要有成熟度的API；第五，足夠的安全性；第六，你對你客戶的應用場景要有足夠了解，你要能夠和自動化的戰略發展趨勢匹配。

比如說大家都已經在用OCR，你還不用，一定要通過自己開發搞定，然后很久都沒能搞定，這就是沒有和自動化的戰略趨勢靠齊。

RPA廠商也是一樣，這個項目的利益相關者的價值觀是否一致，如果涉及到IT、財務、預算、管理、戰略這些要素，都需要匹配起來。

我們評估RPA廠商一個標準是什么？比如AI的增強能力，AI是否可以賦能RPA，RPA廠商是否可以自主開發AI。另外管理和安全，對于評估RPA廠商的整體實力也特別重要。

最后，講一講關于RPA服務提供商的標準。

第一，RPA服務提供商要具備一個純商業化的模式，不能打一槍換一炮。

第二，RPA服務提供商有沒有一個好的服務記錄？POC的過程是怎么樣的？它有沒有對應的合規、安全措施？

最后，產品是根本，當然，也需要很強大的團隊、有先進的技術、對當地的技術應用有足夠的了解等等。

最后我也簡單介紹一下藝賽旗，藝賽旗成立的比較早，獲得過非常多的融資。

我們現在公司的總部是在上海，研發中心設在南京，同時在海外也有自己的一些產業布局。

互動環節精選

Q1：這兩年快速發展的中國本土RPA企業非常多，藝賽旗的優勢是什么？

胡立軍：是驢子是馬，必須能拿出來溜一溜。

從幾百位選擇我們產品的客戶來看，藝賽旗還是非常有競爭力的。

我們的產品，現在基本上保持1~2個月的迭代速度。大量的客戶推著我們往前迭代。

第二，我們構建開放的合作生態，會和生態伙伴一起合作，提供更好的服務。

第三，我們的產品有非常多體現優勢的功能，包括剛才講的機器人工廠。還有對大規模數據的處理能力、先進的核心算法等等，都是我們的優勢。

為什么我們可以這么自信？因為藝賽旗做了9年，有足夠的技術和產品服務經驗積累。

Q2：如何解決高并發問題？

胡立軍：這個不是我們要去解決的，而是我們本身的產品就支持的。

Q3：當RPA遇到外網反爬蟲機制，您有什么好的建議？

胡立軍：人家本來就不允許你爬，你非要去爬，其實是被有悖于人家的機制的。我們不建議去做。

我們現在通過視覺技術可以去把一些界面的東西拿過來，舉個例子，如果您接觸過微信客戶端，就知道微信的客戶端，其實你是沒有辦法在上面直接獲取數據的。

從技術角度講，微信不允許你抓數據，這個時候如果你一定要去做怎么辦？

使用計算機視覺你可以做得到，或者是通過一些圖片的比對，只要你能解決位置、坐標的問題，那么這些都不是問題。

Q4：商城的交易的分成比例，根據什么決定的？

胡立軍：這是我們制定的市場規則，當然如果合作到一定程度，也是可以商量的。

這個規則，首先根據你貢獻的產品，然后我們通過這個產品的實際效果，和你一起談分成比例。舉個例子，你貢獻了一個產品到我們平臺上，我們按照四六分成，因為我們還要承擔著平臺的運營、市場推廣等等，那么如果這個產品賣10塊錢，你拿6塊錢我們拿4塊錢。

Q5：除了NLP這些，您覺得以后還有哪些新技術可以和RPA結合？

胡立軍：我們講來講去都是軟件，但是其實現在有很多的硬件是可以和RPA結合的。

比如，我們幾個合作伙伴做了一個非常好的軟硬件產品。通過攝像頭，這個產品能和RPA一起做安全機制的二次認證。我的產品要登陸，原來只做一次認證，不安全，我可以把RPA，結合攝像頭Face ID的接口。

RPA跟硬件的結合，我認為是一個很好的創意，

Q6：目前大型企業會購買SaaS服務嗎？有哪些阻力？

胡立軍：大型企業，更傾向于自己建一個私有化部署的SaaS。

它本身不存在去采購SaaS，而是采購服務，不是采購平臺，而是采購應用。

我覺得大型企業更可能會自己去建機器人工廠。