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目前，中国正处在人口红利消失以及人口老龄化加速的关键转折期。据国家统计局数据，中国自2012年起，劳动年龄人口总量开始减少，而正值数字化转型浪潮当下，如何提高人效成为了企业新的命题。
随着年轻的数字原住民们成长为劳动主力，通过技术路径提升员工效率逐渐成为了企业解决人效难题的路径法则，这其中，RPA因为与业务紧密结合，成效显著，为一众企业提供了新的方向选择。
RPA，即机器人流程自动化，指使用软件机器人自动执行高度重复性的日常任务，以此节省时间和成本，从而使得员工能够去从事更高价值的工作。
根据IDC预计，到2023年，全球RPA市场规模达39亿美元。而据麦肯锡调查，全球RPA市场规模将在2025年达到1000亿美元，以保持着每年64%的增速。可见，RPA已在全球范围内蔓延开来。
2021年4月，RPA巨头UiPath在美国纽交所成功上市，为尚处高速发展阶段的RPA产业打开了新纪元。
然而，数字化转型浪潮所涉行业众多，RPA作为早已存在却于近年在国内突然爆火的领域，很难彻底匹配各个行业的方方面面，而如何发现自动化机会、提升产品适配性，自然成为了RPA企业所需解决的问题。
为此，数据猿采访到了UiPath中国区全球服务总监陈磊，听他讲述UiPath作为全球RPA巨头是如何发现自动化机会、实现技术耦合，以及海外企业进驻国内市场所面临的挑战。
发现自动化机会
作为连接服务与设备的桥梁，技术形态层面，RPA大多用于应对企业内部机械繁琐且重复性高的工作，发现此类能被机器人替代的工作自然成为了RPA广泛应用的基础。
对此，陈磊指出，目前寻求企业的自动化机会主要通过三种路径：首先是传统的访谈模式，即RPA服务商展示技术能力，用户根据相应能力提交自身需求。
不过，不同部门、开发者所对应的需求有所不同，所以交流、头脑风暴尤为重要。UiPath正是基于此种逻辑，推出Automation Hub平台，以此汇聚每位开发者、用户对于自动化的创意想法，以此识别自动化机会。
通过Automation Hub，企业能够集中管理自动化机会并确立其优先级，追踪从创意到投产的过程，将需求侧给出的想法系统性优化、处理。此外，Automation Hub还以直观的方式展现自动化流程复杂程度及投资回收成本，并根据投资回报率指标确定和排名自动化机会，从而最大限度提高业务影响。
陈磊告诉数据猿，除采用传统集思广益的模式外，UiPath通过分析企业系统日志的模式，也能发掘出自动化机会。
“以Process Mining为例，能分析来自业务应用的数据，以此了解日常工作流程并将其还原为流程图。在流程图中，开发者能够观察到各流程是由手工操作还是由系统操作，并分析人工操作部分是否还存在自动化空间。通过流程挖掘工具分析后，倘若发现了流程瓶颈，便能通过RPA逻辑降低复杂性，解决流程中可能存在的问题。”陈磊解释道。
如果说，Process Mining是从数据分析角度发现自动化机会，那么Task Mining便是通过抓取用户行为的方式判断自动化内容。
陈磊介绍：“Task Mining作为一款桌面客户端，能够抓取并记录用户电脑操作，而行为轨迹被获取后，Task Mining将应用机器学习模型从数据中挖掘频繁的任务模式，识别具有高度自动化潜力的重复性任务，描绘出用户最频繁步骤，从而判断其是否适合自动化。”
此外，陈磊补充道，Task Mining的抓取、挖掘存在于后台，以静默方式进行工作，避免影响到用户日常操作，用户同时也能在系统中选择愿意被抓取的应用或时间。而Process Mining主要提取系统操作日志，不需要客户端，更不会影响用户日常操作。
可见，上述路径主要以工具层面加以实现，但不同行业、不同企业RPA应用往往存在共通之处，无需每项都靠头脑风暴、工具加以明晰。因此，UiPath跳脱出单纯的工具属性，通过Marketplace聚集用户、技术爱好者开发的自动化组件及模板，从而提升RPA应用的多样性与可选择性。
“Marketplace提供的组件往往会增强个人生产力，比如员工有自动填充文本、拆分PDF等流程，我们的卓越中心便能适配适合该企业的此类流程，将其置入员工桌面，提升人效。”陈磊解释道。
而通过传统访谈和众筹、工具化挖掘、实践与应用市场结合三种路径，便能尽可能深地发掘自动化机会，从而适配更多行业与企业，释放技术价值。
技术耦合
以国内视角来看，由于数字化建设进程同发达国家仍有差距，部分数字化程度较低的行业甚至仍处于信息化改造期间，为RPA标准化带来了困难。
而标准化RPA是怎样的呢？陈磊对数据猿提出了一个概念——全面自动化企业。
“所谓全面自动化企业，首先需要建立一支在企业层面可共享的机器人团队，从而能够自动化工作分配给机器人池，使其承担大批量的、端对端流程的重复性工作；更进一步，就是为每一位员工创建机器人助手，实现人手一个机器人，从而提升每位员工的人效；再者，没有IT背景的员工也能通过平台与工具实现自动化开发，人人都是开发者；最后，在工作流程的方方面面部署人工智能，进一步扩展任何自动化机会。”陈磊解释道。
值得注意的是，在全面自动化企业的概念里，除RPA外，不乏低代码、人工智能、流程挖掘等技术应用。
据Gartner预测，2024年，RPA、低代码应用平台、AI等创新技术将成为超级自动化发展的主要推动力，而企业基于超级自动化将降低30％运营成本。但国内部分行业由于数字化进程稍缓，业务流程中充斥着非结构化数据且IT人才稀缺等问题，使得AI、低代码、RPA的耦合显得格外重要。
UiPath显然注意到了这一点， AI、低代码等新兴技术已被广泛集成于UiPath的解决方案中。
对此，除前文已提到的发现自动化机会外，陈磊以Document Understanding为例，阐述了AI如何赋能RPA流程：“Document Understanding主要负责培训机器人通过AI来处理文档，通过该应用，机器人能够从PDF、图像、手写文档中提取、解析及处理数据。这其中便包括了大量的非结构数据，而无论它们是否有固定形式，是否旋转与扭曲，机器人均可对其进行处理。”
通过诸如Document Understanding等AI技能组件，UiPath机器人已然能胜任“思考型”任务。据陈磊介绍，除文档理解外，机器人还能通过AI计算机视觉识别屏幕元素，并理解会话，从而实现动态界面及高弹性的自动化。
同AI应用类似，本着平民化开发使命的UiPath并没有忽略低代码技术的应用，相反，UiPath搭建了低代码平台Apps，使没有API也能连接浏览器选项卡及旧版网页，使IT基础偏弱的员工通过友好界面与通用集成、预设模板实现人机交互过程。
陈磊告诉数据猿，UiPath产品阵列主要围绕自动化发现、构建、管理、运行、人机交互五方面展开，这其中，部分国内RPA企业会将低代码平台置入构建流程中，而UiPath则是将其置于人机交互板块，这也从一定程度上映射出了UiPath的产品思维。
“我们的低代码平台其实更多是要和机器人任务结合，所以除了定制表单、设定权限、构建数据库表外，我们更加强调人机交互，因为用户往往并不乐意使用新工具，除非新工具切实为其提供便利，用户才不会抵触。”陈磊坦言。
国内市场的异同
据德勤（Deloitte）全球RPA调查数据显示，53％的欧美企业已将RPA通过某种形式同业务相耦合。然而，相较于发达国家的高兼容率，中国RPA渗透率相对较低，应用也大多停留在金融、电信等数字化程度较高的行业。
但渗透率相对较低，正彰显了市场所具备的潜力。据RPA中国研究报告显示，2022年RPA市场规模将达到32.9亿元，而2024年，这个数字将上升至81.8亿元。
可见，国内RPA市场空间巨大，这既为本土RPA产业发展提供了机遇，也吸引了海外RPA企业的目光。在此背景下，本土RPA企业竞相涌现，而海外RPA企业亦提升了对中国市场的重视程度，UiPath便是其中一员。
在陈磊眼中，中国市场较为特殊，表示“UiPath对中国市场的看法其实同微软、Oracle、IBM这些国际大厂是类似的，是前景广阔的新兴市场。”
陈磊告诉数据猿：“2015年我接触RPA时，中国还没有什么RPA厂商，而全球已有一千多家RPA公司了，这其中有的公司现在发展很好，但有的可能已经消失了。有人说中国RPA元年是2018年，这个时间欧美市场的RPA已经趋于成熟了。正因如此，中国市场机会众多，所以我们也在中国开设了多个全资子公司，以独立法律实体的身份运营。”
不过，作为RPA领域的头部企业，UiPath虽然技术能力突出，但也要考虑与国内环境的适应问题。
以云服务为例，UiPath面对的环境较为复杂，且并非单纯的商业问题。通常，出于本土保护性与国家安全考虑，外国企业在中国开展云服务运营会面临严格的审批与管控。据业内人士透露，国内企业不允许直接同外国云计算厂商签署合作协议，也不能只应用外国云计算厂商所提供的云服务。
或许正是出于合规因素，UiPath旗下Automation Cloud云原生SaaS平台，成为了其国内外业务模式中差别最为明显的一环。
“我们在全球有四个云端的机器人中心，这些中心大多会把机器人连同运行环境共同出租，无需用户构建自己的服务器、操作系统等基础设施，但这种服务目前在中国还不具备土壤和环境，这也是我认为国内外业务存在的最为明显的区别。”陈磊谈道。
基于此，国内用户订阅UiPath产品大多在自身私有云或公有云服务中部署。“这些数据都是不出境的，数据安全受客户基础设施及数据安全相关政策与法规的保护。除此以外，产品支持团队、服务标准等都是全球统一的，可以实现24小时服务。”陈磊介绍道。
另一方面，UiPath针对中国市场组建了产品委员会，其构成除UiPath内部员工外，也有其产品用户及合作伙伴。
据陈磊所言，产品委员会内部会有定期会议，委员会成员能在会议过程中提出自身对产品的需求、建议、看法等，而此类意见经产品委员会研究后，便会融入之后的版本迭代，从而增强同国内环境适配，提升产品易用性与交互性。
产品委员会中合作伙伴的存在，或许映射出了UiPath平台化思想。对此，陈磊解释道：“产品没有好坏之分，只有适合与不适合，不同用户自然有其不同的需求。因此，我们通过产品团队做技术开发的同时，也接入了各式各样的第三方应用软件，将选择权还给用户。如果用户在自动化战略上设定了全面自动化、平民化开发、人手一机、人人都是数据科学家等方向，同时看重自动化生态体系的构建，那么UiPath会是个非常棒的选择。”
而平台化产品除方便用户自行选择外，也为RPA企业取胜于市场奠定了基础。据悉，部分中小型RPA公司对少数大客户依赖性很强，产品往往偏向定制化，极易被客户牵制，很难实现转型与更大的发展。而UiPath作为平台型产品企业，并不存在前述问题，反倒是跑通了业务与客户间的正向循环。
正是报以平台化思维及前述愿景，成立于2005年的UiPath，如今已成长为全球RPA领域的领导者，作为首家登陆美股市场且市值最高的RPA软件平台，其无疑背负着RPA企业加速创新的使命。或许正如UiPath CEO Daniel Dines所言：“比尔盖茨曾说过，让每个家庭的桌上都有一台电脑，我希望实现人手一个机器人。”
文：威化化 / 数据猿
