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根據IDC發布的《中國RPA+AI解決方案市場份額報告，2023：需求回暖，市場增速有望迎來拐點》，2023年，中國RPA+AI的市場規模同比增長15.9%。其中，RPA+AI軟件產品市場（包括但不限于RPA+AI一體化平臺授權許可、RPA應用開發工具使用以及各類AI工具套件的銷售，不包含咨詢服務、實施服務等服務性收入）占比45%。

中國RPA+AI 解決方案市場份額概況，2023 來源：IDC, 2024

中國 RPA+AI 產品軟件市場份額概況，2023 來源：IDC, 2024

根據IDC的報告分析，中國RPA+AI市場將步入快速發展軌道，而產品軟件市場的擴展將尤為顯著。IDC認為，“伴隨市場競爭的白熱化，市場對價格透明、快速部署、高度集成且具備 AI 智能功能的標準化 RPA 產品的需求呈現井噴式增長。”并且，IDC預計，未來產品市場在整體RPA+AI市場的占比將持續提升。

可以說，在RPA+AI市場的競爭中，產品能力將成為未來競爭的焦點。那么，RPA（其最新進化版本是超自動化平臺，以下主要分析超自動化平臺）的“產品力”體現在哪些方面，其與AI（尤其是大模型）的融合又會迸發出哪些火花？接下來，我們就這些問題來進行探討。

產品力，是超自動化平臺的立身之本

根據IDC發布的報告，隨著RPA產品的逐漸普及和成熟，未來幾年RPA市場的服務收入占比將會持續降低。這意味著，RPA廠商將更多地依賴于產品本身的競爭力，而非售后服務或其他增值服務。產品能力將成為市場競爭的關鍵焦點，而易學易用性、標準化和云化、AI能力，將成為評判產品能力的重要標準。

具體來看，隨著市場的不斷發展，超自動化平臺需要具備以下幾個重要特性，才能在競爭中脫穎而出。

易學易用，超自動化平臺的“基本功”。

傳統的RPA平臺往往需要用戶具備一定的技術背景，這無形中限制了技術的普及和應用。而現代超自動化平臺則通過低代碼或無代碼的方式，讓更多非技術背景的員工也能輕松上手。例如，低代碼拖拽式設計器，能夠使用戶無需編程背景即可快速構建自動化流程，通過簡單的拖拽和排列組件，就能創建復雜的業務流程，大大降低了技術門檻。

而且，操作簡單、界面友好的平臺更容易被用戶接受和使用，促進流程自動化工具在企業內的廣泛應用。用戶通過統一的操作界面，能快速找到所需功能，并進行高效操作。這種設計不僅提升了用戶體驗，還降低了學習和使用門檻，幫助企業更快地實現自動化轉型。此外，通過豐富的模板和預構建組件，用戶可以直接使用或稍作修改，大大減少了開發時間。預構建的RPA組件覆蓋廣泛的業務需求，幫助用戶快速實現業務流程自動化，提升了整個企業的自動化水平和效率。

標準化、云化，超自動化平臺的進階技能。

通過提供標準化的流程模板和組件，企業可以快速實現自動化部署，減少開發和維護成本。此外，通過統一的標準，企業可以更好地控制流程自動化項目的質量，減少因流程差異導致的問題。標準化不僅幫助企業實現高效的自動化部署，還能保證在運營過程中保持一致的高質量標準。

云化是超自動化平臺發展的另一個重要趨勢，并且，隨著云計算滲透率的提升，云原生超自動化平臺的優勢會越來越明顯。

通過云端部署，企業無需投入大量資源進行本地IT基礎設施的建設和維護，降低了總體擁有成本。云化平臺支持遠程協作和跨地域部署，使企業能夠更靈活地應對全球化運營和分布式團隊的需求。通過云化，企業可以實現更高效的資源管理和調度，進一步提高自動化系統的響應速度和處理能力。而且，云服務提供商通常會提供多層次的安全保障和數據備份措施，確保企業數據的安全性和業務的連續性。

可以說，超自動化廠商的競爭，核心就是產品力的競爭，誰在這些方面能夠做到極致，誰就能在接下來的競爭中占據先機。

AI尤其是大模型，成為超自動化平臺的戰略高地

除了上面提到的“產品力”外，隨著技術的不斷發展，AI已成為超自動化平臺的重要組成部分。某種意義上，在接下來的超自動化競爭中，得AI者得天下。

具體來看，RPA、超自動化平臺，與AI的融合創新，可以分為兩個階段。

在初級階段，通過將AI技術（如NLP、CV、OCR、機器學習等）與RPA融合，提高業務流程的智能化水平。

例如，NLP技術賦能超自動化平臺，使其能夠理解和處理人類語言。這一能力使得平臺可以自動處理客戶服務請求、郵件分類、合同審核等任務，顯著提高了處理效率和準確性。通過NLP技術，平臺不僅能理解結構化數據，還能解析非結構化數據，從而擴展了其應用場景。

CV技術為超自動化平臺提供了圖像和視頻數據處理的能力，例如，在制造業和醫療行業，CV技術可以幫助平臺自動檢測產品缺陷或進行醫學影像分析，減少了人為錯誤，提高了質量控制水平。

OCR技術使得超自動化平臺能夠高效地將紙質文檔轉換為電子數據，從而實現文檔管理和數據輸入的自動化。OCR技術在銀行、保險等行業中具有廣泛應用，能夠自動處理大量的客戶申請、發票和報告，提高了運營效率。

機器學習技術為超自動化平臺提供了自我學習和優化的能力，通過分析大量的歷史數據和用戶行為，機器學習模型能夠預測未來的業務需求，自動優化流程，并在異常情況下提供智能決策支持。這使得平臺能夠在不斷變化的業務環境中保持高效運作，并持續提升自動化水平。

需要指出的是，以上多種AI技術的應用，還只是處于超自動化平臺智能進化的初級階段。

在高級階段，超自動化平臺與AI大模型的融合成為當下競爭的焦點。以藝賽旗為例，其將AI大模型與自身的iS-RPA和iS-RPM產品融合，用戶通過自然語言即可配置和管理自動化流程，大大簡化操作。AI大模型增強了數據處理和分析能力，使iS-RPM能夠自動識別和優化業務流程中的瓶頸。

在超自動化平臺的基礎上，融入AI大模型已經成為提升平臺能力的重要手段。具體來看，將大模型技術融入超自動化平臺，能帶來三個方面的好處：

融合大模型后的超自動化平臺，用戶門檻更低，更易學易用。

借助AI大模型強大的自然語言理解與生成能力，使用戶可以通過自然語言與系統進行交互，降低了操作難度。用戶無需掌握復雜的平臺功能組件與操作技巧，更無需掌握技術和編程語言，只需通過對話即可實現流程的自動化配置和管理。

此外，系統能夠實時學習用戶行為和流程數據，持續優化和改進自動化流程，使得系統使用越來越簡便。超自動化平臺本身也在持續進化，平臺與用戶在相互“磨合”，用戶用得越多，平臺就對用戶越了解，使用起來也越順暢。例如，系統可以根據用戶的操作歷史，自動調整界面布局和推薦最常用的功能模塊，提高用戶的工作效率和滿意度。

從簡單規則驅動到智能決策驅動，實現長鏈條流程自動化，可以應對更復雜的業務場景需求。

傳統RPA依賴簡單規則，無法處理復雜場景。而AI大模型可以進行復雜的決策和推理，自動選擇最佳流程路徑，提高了自動化流程的效率和準確性。通過AI大模型的支持，平臺可以在處理過程中動態調整流程路徑，確保每一步操作都是最優選擇。例如，在客戶服務中心，AI大模型可以根據客戶的歷史記錄和當前情緒，自動選擇最適合的客服代表和處理方式，提高客戶滿意度和服務效率。

更進一步，融合AI大模型后，平臺能夠處理更長鏈條、更復雜的業務流程，實現超過幾十甚至上百步驟的流程自動化。例如，在金融行業，復雜的風控審核流程，一般鏈條都比較長，動輒需要進行幾十上百步操作。通過AI大模型的智能決策，有望實現整個長鏈條流程的自動化處理，從數據采集、風險評估到決策執行，全程無縫銜接，大幅減少人類介入的情況，提高了審核效率和準確性。

超自動化平臺實現“破圈”，打開數倍的市場空間。

用戶使用門檻越低，越易學易用，用戶的滲透率就越高。假定目前以點選、拖拉拽操作方式的超自動化平臺使用門檻不到10%，那么人機對話方式的超自動化平臺，用戶滲透率有望提高到60%甚至80%以上。再加上平臺能力的提升，能解決更多樣化、更復雜的業務場景，用戶滲透率有望提高到90%以上，這將極大擴展超自動化平臺的市場空間。

不同平臺的用戶滲透率情況來源：數據猿

更大規模的藍海市場，將重塑超自動化市場的競爭格局，誰先搶占這個藍海，誰就將獲得領先優勢。

需要指出的是，超自動化平臺的“產品力”，并不是為了“炫技”，而是更好的服務客戶的業務流程自動化需求。因此，產品到底好不好，客戶最有發言權。不管是易學易用、標準化、穩定性這些基本能力，還是更高階的AI能力，都必須在真實的客戶業務場景中經受住考驗才行。

接下來，我們就從一個典型客戶案例，來分析超自動化平臺如何更好服務業務流程自動化的需求。

太平洋保險“黑燈工廠”——超自動化平臺應用的典型范本。

中國太平洋保險（集團）股份有限公司（以下簡稱“太平洋保險”），是業界領先的保險集團，連續七年入選《財富》世界500強。太平洋保險在業務運營中，面臨業務人員大量重復操作、業務流程效率低、客戶響應慢等問題。為了提升業務效率、降低運營成本并確保操作的一致性和準確性，太平洋保險迫切需要一個高效、統一的業務流程自動化解決方案。

為了解決這些問題，2018年，太平洋保險與藝賽旗攜手合作，并率先在上海營運分中心試點應用RPA技術。通過在客服、理賠業務部門應用助手機器人，實現跨頁面整合、規則提醒等業務流程的自動化。

2019年，RPA應用范圍進一步拓展。一方面，公司范圍拓展到華南分中心、山東分中心；另一方面，RPA機器人場景數量增長至35個，包括數據案頭小結機器人、數據集中質檢機器人、作業行為數據分析機器人等。隨著藝賽旗的產品能力得到持續驗證，其易學易用、標準化、穩定性等產品能力，得到太平洋保險的認可。進入2020年，太平洋保險進入RPA大規模應用階段，其產險開啟集約化思維的RPA項目建設。

需要指出的是，基于藝賽旗產品使用門檻低的特性，太平洋保險開創了“業務工程師”模式，讓業務人員參與到RPA機器人場景的開發中，這成為RPA機器人實現應用普及的關鍵“一招”。截至2023年10月，培養了2859名初級業務工程師、195名中級業務工程師、13名高級業務工程師。通過“業務工程師”模式，無論是RPA的用戶規模，還是自動化業務流程的滲透率，都得到顯著提升。

為了推動RPA機器人的普及應用，太平洋保險還舉辦了“太保壽險數字員工開發大賽”，重慶、河南、浙江等分公司誕生了一系列創新成果，在提高業務效率、節省員工時間方面成效顯著。例如，河南分公司開發的《新保保單全流程追蹤平臺》，為該轄區每月釋放1715人時。

基于前期的試點與應用，2021年，太平洋保險與藝賽旗的合作更進一步，推出了“黑燈工廠”項目，開啟產險RPA卓越中心服務模式：將共性的RPA機器人場景，實現集約化運行與管理。之后，黑燈工廠項目快速推進。到2022年，黑燈工廠內部設置了個客、法客、農險、營運、財經等“八大車間”，并在這些“車間”挖掘出“太小嘿1號-企財險保單影像智能質檢機器人”“太小嘿2號-雇主責任投保用印智能質檢機器人”等明星RPA場景。

從2023年開始，正式進入黑燈工廠2.0階段，其顯著特征是平臺化、AI化：在原因基礎上，建設了“監控平臺、調度平臺、服務平臺、管理平臺”四大RPA平臺為核心的超自動化平臺；與此同時，這些平臺還與太保科技AI、產險大腦AI能力融合，并引入流程挖掘技術。

在“黑燈工廠”項目中，藝賽旗的產品方案也在不斷演進，其中重要的一項內容就是AI能力的持續提升。藝賽旗在產品中不斷融入AI原子能力，通過模擬人工進行自動化操作的流程機器人，來完成大量的業務流程自動化運營。例如，實現客服語音自動質檢、票證識別自動錄單、OCR識別自動報價、證照OCR識別自動錄入等。

目前，在“黑燈工廠 2.0”階段，一個重要任務是通過AI尤其是大模型技術，來更好實現業務數據分析、流程挖掘、流程優化的能力，以此來改善運營和管理流程。AI大模型可以根據實時數據和用戶反饋，動態調整流程路徑，確保每一步操作都是最優選擇，提高流程的準確性和效率。以農險理賠流程為例，通過對流程各節點的數據分析，養殖險進一步優化了標準業務流程，針對案值規范了各個環節的耗時要求，也為全國各層級機構提供流程優化的抓手。

在太平洋保險的黑燈工廠項目中，藝賽旗的解決方案得到了充分應用。這一項目的成功實施，不僅幫助太平洋保險解決了運營難題，還為其數智化轉型提供了堅實基礎。

太平洋保險黑燈工廠的成效

智能體集群、人機協同，智能超自動化平臺的進化才剛剛開始

隨著技術的不斷進步和企業需求的多樣化，超自動化平臺的發展方向也在逐步演進。未來，智能體集群和人機協同將成為超自動化平臺的重要發展方向。

以智能體打造全入口，通過智能體集群的協同來實現多任務處理。在未來的超自動化平臺中，每個流程機器人都可以被視為一個智能體。這些智能體通過AI技術進行管理和協作，形成一個強大的智能體集群。智能體集群通過共享數據和協同工作，能夠更高效地處理大型復雜項目，實現整體業務流程的優化。例如，在金融行業，智能體集群可以同時處理不同的交易、風控和客戶服務任務，通過實時數據共享和智能協作，提高整個系統的響應速度和服務質量。

這種系統化協作不僅提高了工作效率，還減少了由于信息孤島和數據斷層導致的錯誤和延遲。智能體集群通過AI技術實現的協同工作，能夠更好地適應變化和挑戰，幫助企業在動態環境中保持競爭力。

定義人機能力邊界，實現更好的人機協同。

人類的歸人類，AI的歸AI。AI大模型賦予系統更強的自主決策能力，使其在處理復雜任務時能夠更靈活地應對變化，提高整體效率。然而，在某些關鍵環節和需要決策的地方，人類的介入依然是不可或缺的。例如，在醫療診斷中，AI可以輔助醫生進行初步分析和篩查，但最終的診斷和治療方案仍需由醫生決定。這樣的分工不僅確保了AI系統的高效運轉，也保證了重要決策的準確性和可靠性。

在未來的超自動化平臺中，人機協同將變得更加重要。通過AI技術，系統可以自動判斷哪些任務需要人類介入，哪些可以完全自動化，提高協同效率。在實際應用中，人機協同的有效實現可以顯著提升工作效率和質量。例如，在金融行業的風險管理中，AI系統可以自動監控和分析大量交易數據，實時發現潛在風險，并生成初步的風險報告。而金融分析師則可以基于這些報告，進行深入分析和決策。這種協同方式不僅提高了風險管理的效率，還大大降低了操作風險。

展望未來，隨著大模型的蓬勃發展、云端部署的便捷性以及自然語言處理的廣泛應用，人機交互正經歷著深刻變革，技術門檻顯著降低。用戶僅憑日常對話，即可輕松享受智能科技的強大功能。AI智能體（Agent）的廣泛應用，猶如一股強勁的催化劑，加速了LLM（大型語言模型）與RPA、超自動化平臺的融合步伐，不僅極大地提升了工作效率與創造力，更引領我們邁向一個更加智能化、便捷化的新時代。

超自動化平臺在此浪潮中持續進化，其能力邊界不斷拓寬，能夠應對的任務日益復雜多樣，自動化流程鏈條更加深入細致，平臺效能實現了質的飛躍。智能體集群的蓬勃興起與人機協同的深度結合，更是極大地拓寬了超自動化平臺的應用領域，深化了業務層面的滲透力。而且，隨著超自動化產品力的提升和AI應用的不斷深化，易學易用、標準化的產品將能完成越來越多的工作，而平臺服務實施的需求將降低。隨著超自動化平臺智能程度的提升，需要人介入的環節會越來越少。這種能力進化，為企業數智化轉型奠定了堅實的基礎，加速了新質生產力的孕育與成長，為數字經濟的發展注入了源源不斷的動力。

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