RPA达到SaaS化还要走多远?

实在智能|
2022年02月22日|
前沿技术

当然,撇开壮丽的发展前景不说,我们仍然要正视RPA在国内的渗透率并不高的现实。这固然与发展时间短有关,也受限于一系列的现实条件,因为RPA自身存在一些小瑕疵,如实施成本高、高度定制化、实施周期长,存在一定的使用门槛等。也因此,RPA产品的成熟度和市场需求量还远远没有达到SaaS化的标准。除了商业模式的问题外,技术的积累、用户的需求、RPA定制化还是标准化的问题仍待解决。

商业模式上,目前RPA发展出了三种商业模式:

1、订阅:在RPA商城上购买服务或按一定的时间周期付费;

2、项目化:按客户要求给出定制化方案;

3、纯服务:按照实施等服务收费。

针对于此,很多人认为,只要产品卖的好、卖的多,就能获得不错的收益,破解成本高的难题。不过,如果客户的需求是高度差异化的,需要更为多元的产品,那么,RPA厂商在迎合客户需求的同时,也面临着产品无法标准化,商业模式无法复制而导致的额外成本。如此一来,业务的拓展反而给企业带来了重负。

事实上,RPA从来无法发展成为一个一劳永逸的产品或服务,如果RPA厂商不直面已有的问题,迈向标准化,贸然大举投入SaaS化服务,会导致供需不匹配、成本居高不下的问题。而且,对于金融、保险、财会等极为重视隐私保密的领域而言,SaaS平台开放的信息流会让其担忧数据安全,而选择不接受SaaS化的服务。

那么,在SaaS化之前,RPA应该如何实现标准化呢?

RPA完全标准化是个伪命题。

反观绝佳案例salesforce,其所以取得巨大成功,是因为,首先,推出一个简单、廉价的基础版本,满足绝大部分客户常见的标准化需求;其次,基于海量客户,搭建开发者平台AppExchange,由第三方满足非标准的客户需求。精准的服务定位,既降低了客户的使用成本,也通过客户反馈倒逼产品优化升级,形成良性发展循环。

可见,RPA如果要SaaS化需要满足两个条件,第一,需要有基础的,标准化的应用场景;第二,该标准化场景的用户量要比较大,这样方可平摊高昂的总体成本,降低单个客户需要付出的成本。具备这两方面的条件在目前来说还为时甚早。

因此,我们说,实现RPA完全标准化是个伪命题。

RPA的实质是为企业服务,以流程化的方式代替重复的劳动,提高效率。可将其类比为To B服务,试问:如果它能标准化,为何那么多To B服务到现在还是未能实现SaaS化呢?所以,我们不应该一味认为,RPA应当SaaS化,做到完全的标准化。相反,我们可以这样想,RPA确实可以SaaS化,因为SaaS化可以为其带来一部分好处。

客观而言,RPA在某些局部流程上是可以标准化的,不过这些流程要满足特定的要求:

一者,这个流程操作起来应当相对简单基础,而且在企业里处于边缘地位。这也是为什么在银行、金融等领域,RPA的应用受到多方限制,因为RPA应用于这些领域时,往往需要作用于企业中处于核心地位的业务流程;二者,这些流程本身就比较规范,受限于某些特定的规则,比如财务报表。正因为企业有一个合规和强制的要求,因此实现流程的标准化也可较为容易地实现。

总而言之,定制化和标准化之间总是相对的,即使是非常专业的领域,也会在要求定制化的同时,有着标准化的需求。RPA需要在对单个企业或是相关专业领域有深入的理解,但也应当能够标准化、可复制,真正发挥其降本增效的作用。

本文由RPA机器人提供,https://www.ai-indeed.com

标签:RPA技术,RPA热点RPA+人工智能/AIAI+RPA

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