其实 RPA 并不那么需要 AI

　　在过去数月里，AI+RPA 这对组合收到的，并非都是赞美。

　　“AI 是不够成熟的，但 RPA 已经很成熟了——为什么非要把一样不稳定的事物贴到你那个稳定的产品里去呢？”艺赛旗联合创始人兼高级副总裁胡立军在接受雷锋网 AI 金融评论专访时说道。

　　有了 AI 光环加持的 RPA，确实受到了更多新玩家和资本的青睐。不过在胡立军看来，AI 并非万金油，用户确实需要 AI 的技术能力，但软件服务商也应当更专注 RPA 产品的成色和自我迭代。

　　“可投标的太少，投资人太多，跟风说明行业缺少一个准确的认知，这是需要通过时间或者经过一些教训才能沉淀下来的。”他强调。

　　在 RPA 行业扎根多年的艺赛旗，上个月刚推出了 iS-RPA 10.0 版本和应用机器人商城。雷锋网 AI 金融评论也借此机会与胡立军聊了聊，他眼中的 RPA 有着哪些机遇与陷阱，以及艺赛旗的重要布局。

　　其实 RPA 并不那么需要 AI

　　艺赛旗联合创始人兼高级副总裁胡立军

　　做 RPA，AI 有多少分量？

　　站在一个传统玩家的角度来看，今年的 RPA 热潮意味着什么？胡立军坦言，这只是行业起伏的一部分，无须特殊对待；当下的热度更多的是有 AI 的催化因素在，但他认为并没有必要在 RPA 领域特地标榜 AI 的存在。

　　“RPA 已经很成熟了，而且是一个能够做得很聚焦的产品，为什么非要把一样不稳定的事物‘贴’到稳定的产品里去呢？不管是投资者，还是新进入者，可能都是想通过 AI 去获得一些关注，但也说明一些问题：之前的 AI 是不是没有做好？AI 落地出现了问题，就转投 RPA？”他这样表达了自己的疑虑。

　　不过，他同时也指出，AI 的进步和算法的革新会有助于 RPA 实现更多流程上的目标，增强其解决能力，但二者并非一种强依附的关系。“AI 发展得越快，RPA 会和 AI 一起走得更远——但如果没有 AI 的发展，它也一样会向前走。 ”

　　聚焦到艺赛旗，这一资深 RPA 玩家在 AI 领域又有哪些布局和思考？胡立军强调，“像艺赛旗产品上也有 AI 技术的支撑，但不会强调自己是一家 AI 企业。用户更关心产品怎么帮他们解决掉痛点。”

　　雷锋网 AI 金融评论了解到，艺赛旗已在机器学习领域有所投入，试图将 RPA 中的识别动作问题研究得更透彻。

　　“识别动作是 RPA 的基础。”胡立军告诉雷锋网 AI 金融评论，“RPA 既然要解决人和计算机打交道时的流程难点，归根结底要让机器识别应用，小到‘认识’一个按钮，一个输入框。这对人来说很简单，但机器人要怎样判断精确？用什么方法识别？”

　　在艺赛旗看来，如果连用户操作流程里的界面都识别不准确，之后流程简化等一系列问题也就无从谈起。以艺赛旗此前的一项技术专利为例，以用户行为识别技术为基础，将采集的用户行为关键节点数据进行组装，同时与录制的图形进行关联，从而精准记录用户操作行为，这项技术为艺赛旗 RPA 奠定了基础。

　　“越基础的东西，越是可以拉开距离。基础功能往往才是提升产品优势的关键。”胡立军这样总结。

　　应用商城 + 机器人工厂，生态上的内外兼修

　　在业界将注意力放在 AI+RPA 上的时候，艺赛旗正在逐步完善自己的技术生态，打造竞争壁垒。今年 9 月，应用机器人商城作为 iS-RPA 10.0 版本的一部分，正式推出市场，成为这场生态布局里一次极具战略意义的落子。

　　胡立军给商城的定义是类似于“RPA 领域的 APP Store”，借由商城这一渠道建立伙伴企业和艺赛旗产品之间的紧密关系。

　　商城将财务、税务、人事、电商、运维、物流等数十个机器人场景独立出来，试图为开发者提供丰富且高适配度的自动化业务场景应用。据雷锋网 AI 金融评论了解， C 端开发者在完成商城所需的 RPA 学习认证之后，就可以根据自己所学，专注于自动化流程的设计，独立开发出机器人，并发布于商城中，获得开发收益。

　　与此同时，艺赛旗也鼓励更多的第三方开发者和技术供应商加入，让 AI 技术进一步渗透到艺赛旗的 RPA 生态中来。供应商将自身 NLP、OCR 等多项相关技术打包输出，相当于形成一种 RPA 的供应链条，以实现资源嫁接的最优化。

　　“应用机器人商城就是作为生态的一个落地载体，也是我们向前推进的一个增长点。”胡立军表示，如果先做整个的生态模式再下放到具体的业务单元或是某个行业，未必能适配；而艺赛旗的路子是将持续布局生态，在此过程中发现了这些落地的方向：

　　如果说应用机器人商城的推出更聚焦外部的交流合作，那么机器人工厂则是艺赛旗在业务内部实现更高维度的创新。

　　这一需求首先来自于与艺赛旗合作的各类大型机构。由于 RPA 产品不像传统软件那样可以提前敲定所需的功能模块，流程机器人的生成受到需求的不确定性影响，大型企业对 RPA 的要求可能每天都有变动——企业需要的不仅仅是数个分别优化不同流程的机器人，更迫切需要一种类似于研发中心的功能，来响应对 RPA 的加工型需求，对业务流程进行集中梳理。

　　艺赛旗的机器人工厂则指向更为明确，定位在售后服务环节里为用户“实现对机器人的弹性管理和配置”。

　　“机器人工厂，是围绕企业去单独设计组织架构的，相当于一个二级部门。企业可以预估自己需要的机器人规模，但当出现业务单元的新增需求时，由工厂对需求进行评估，并统一调用机器人。”胡立军这样阐明了机器人工厂的使用逻辑。

　　以财务领域 RPA 为例，财务机器人只是 RPA 产品中的某个功能点，而大公司的财务部门可以组建财务共享中心，将与财务有关的业务单元都纳入管理范围。艺赛旗在出售 RPA 产品的同时，也会为企业搭建这样一个相关的机器人集散地，提供从咨询到实施再到落地的全流程服务。

　　胡立军强调，机器人工厂并非一套单纯的技术解决方案，而是倾向于咨询形式的整体化解决方案；在应用机器人商城上线之后，二者也形成了艺赛旗战略布局上的互补。他向雷锋网 AI 金融评论透露称，已有部分大型企业和开发园区希望在自己内部完成艺赛旗这套工厂 + 商城的部署。

　　“为什么企业现在会去选择建立 SaaS 或是大数据处理中心？目的都是希望能把资源集中起来，在现有的 IT 架构里进行管理权限的集中和资源的再分配。”胡立军总结道。

　　RPA 这块蛋糕到底有多大？

　　而对于国内 RPA 的未来发展，胡立军也认为行业仍具有极大的上升空间。

　　“其实 RPA 在全球都还没有实现大规模应用，欧美和日本的普及率大约在 20-30% 左右，中国就更少。但中国的市场规模理论上应该比欧美更大，即便是在这么多厂商近几年的集中开发推广之下，现在的中国市场至少还有 95% 尚未被覆盖。”他表示，这样庞大的市场份额不会在短短几年内就被消化殆尽，而会是一段较长的行业红利。

　　RPA 茁壮成长的势头，从 Gartner 给出的数据也可见一斑：RPA 是全球软件中增长最快的软件，同比增长超过 63%，目前市场仍处于发展阶段。但 2018 年全球的 RPA 总收入也只是接近 8.5 亿美元；预计 2019 年这一数字将达到 13 亿。

　　此外，数字化转型的持续推进也将为 RPA 带来增量市场。胡立军称，目前国内 IT 基础设施仍有未普及的领域，当行业完成“传统 IT 架构——数字化”的成功转型时，原先并不在 RPA 服务范围内的行业，也就有望成为下一处新的市场。

　　但即便是有着可观的营收增速，也并不意味着在 RPA 领域存活下来是一件轻而易举的事情。在胡立军看来，这片蓝海很难在两三年之内就诞生一个实力强劲的独角兽，新玩家入局就要做好在行业长期扎根的准备。

　　值得一提的是，RPA 企业目前的收费方案里，除了按年限付费的订阅模式，其实还保留着一部分直单销售，即直接将软件作为产品单次卖出。胡立军直言，中国不少客户仍未能适应以服务费为主的形式，RPA 行业或许能够在商业模式和盈利方式上实现创新。