公开课实录（三）：中国 RPA 市场最近发展情况

中国 RPA 市场发展

这张图是中国 RPA 市场的份额在全球所占的位置。

上图可见，欧美依然是占了非常大的份额，其次是日本，第三名是中国。

国内的数据其实是没有想象的那么多，可见中国的市场目前还比较滞后，我们现在整个的行业的渗透率其实并没有超过 5%。RPA 整个产业还是需要慢慢培育、发展的。

目前，中国 Vendor 的情况，我把它归为四类。

第一，综合生态型。综合生态型包括了本身提供 RPA 产品，包括商城，也就是 SaaS 服务。在具体的模式上，有做执单的，也有做生态建设渠道合作伙伴的。

第二，客户型。我们一些比较优质的合作伙伴会提供他在细分领域的一些产品。

第三类是试图转型做 RPA 的 AI 企业，他们的业务和客户基础主要还是 AI 部分，RPA 只是这类 AI 企业转型尝试中的一个创新领域，所以 AI 企业做 RPA 或许会受到很多因素，诸如转型时间、客户需求量及投入精力的限制。

第四，定制型，所谓的定制企业是比较客气的一种说法，更多的是因为没有产品。

在整个的领域里面，RPA 带动了国内合作伙伴技术的发展，比如带动了 Python 语言。

Python 在 RPA 领域里用的很多，艺赛旗最早的产品就是用 Python 去做的。

OCR 在某一些领域是特别成熟的。我们的上百家客户中，用 OCR 技术的非常多。

我举个例子，你在登录的时候，遇到了验证码。验证码是否是字符型的？应用了哪种运算？OCR 都可以帮助解决。

第二，RPA 本身对数据的捕获也会起到非常关键的作用。

因为 RPA 要想用的好，你必须把数据采的好。

这样的一个技术，不仅仅是应用到票据，还可以应用到许多其他领域。我们也欣喜的看到，现在国内国外有非常多的厂商在做 OCR。

第二个就是 ML，机器学习会在我们 RPA 的下一阶段起到非常大的助推器的作用。

比如说我举几个例子，RPA 可以进行行为训练，解决资源有限的问题，减少人力成本。

RPA 是机器人，应该是不出错的。但是不出错又是不可能的，任何机器都多多少少存在一定的问题，有的是人为错误、有的是逻辑上的、有的可能是突发事件导致的。

所以这个时候就需要一个智能化的技术做预判，然后做进行自动修正。

NLP 在这个行业里，应用范围广泛。我们在具体的应用场景里面也经常会碰到，比如合同文本的比对、固定化的字段、合同的审核等等。

我们发现很多学术机构、高校的研究机构也大量用到 NLP 技术进行文献的自动比对。

我们在和 Gartner 专家聊天的时候，聊到 Hyperautomation，确实跟报告中解读的是一样的。

RPA 是超自动化的一个载体，但是超自动化又不仅仅拘泥于 RPA。

我们可以感受到的是，RPA 是在不断的叠加其他技术或者产品的。

我举个例子，我们最近推出一个非常强大的解决方案——机器人工厂。

机器人工厂，RPA 在里面占到 30% 以下的功能。它更多的围绕着组织的变革、组织的调度、组织的定义、流程的再造以及自动化的中心化处理。

我刚才讲到，未来组织里面有虚拟员工，那么虚拟员工需要去考核，也可以做集中化管理。

如果你需要一名员工，我们可以从机器人工厂调度给你，实现弹性化的管理。所有的任务由我的机器人工场中心为你匹配、处理。整个的事情如果离开了集中化，考核将是一个问题。

机器人工厂建设好之后，我们可以以工厂这个载体，给企业客户更多资源，比如 OCR 等，都可以进行对接。

此外，我给大家再讲一个新的概念——RPAaaS。

机器人工厂和 RPAaaS 是一个共同体，也都是一种新的模式，这种模式以技术为载体，以管理为手段，以中心化为方式。

RPAaaS，通俗的理解就是，RPA 的 SaaS 化。

我买了一个 RPA 的产品，不知道怎么用。

RPAaaS 可以聚焦生态，如果大家有兴趣的话，可以登录我们艺赛旗的官网，上面有我们 RPA Store。

比如你叫什么名字？多久入职的？生日是哪一天？HR 想给你发通知或者给你礼物，可以购买 RPA 机器人。到了那一天，系统会自动给你发放慰问或者礼品。

在财税领域，也可以用到 RPA。每个月企业都要有一两天去集中报税，RPA 可以帮你设置好交税那天自动读取数据、自动报完税、自动提醒你已经报完税。

我们现在的整个的 RPAaaS 里面有 60% 以上的应用机器人，都是我们的伙伴开发的。

如果在座的有兴趣，也可以去学习和开发服务，然后放在我们平台上。这个平台的交易有分成模式，你将服务放在上面，就可以获得分成，这样使得我们共同促进生态的成长。