中国RPA厂商已经逐渐走向国际市场。AI落地，需要RPA这片土壤。

“RPA能帮助客户做的事情越来越多了，行业的宽度和厚度还在不断增加。”

从RPA市场看来，虽然对比国外市场，国内RPA还不是很成熟，但已经从纯工具走到平台化阶段。“降本增效是企业的永恒命题，而RPA是解决这一问题的更优解。”

RPA并不是把人替代掉，而是把人从重复且价值不大的事情中解放出来。在降低运营成本的同时，RPA还减少了企业数字化业务对人工的依赖。

优化企业内部流程管理，是RPA更重要的意义所在。RPA厂商不仅可以使企业实现业务流程自动化，还可以通过流程挖掘产品记录、梳理、分析现有的流程规则，从中远期优化内部流程。

很多人都在讲AI+RPA，可RPA和AI不是简单的相加关系，而是相辅相成的关系。

“AI让RPA变得更加智能，而RPA给了AI一个落地土壤。”比如人脸识别、识别票据这些点都可以通过AI实现，可是，当企业有成千上万的人脸和票据，谁又来厘清它们之间错综复杂的关系呢？RPA就起到了穿针引线的作用。

实在智能和做数据分析的厂商也有合作，为客户提供实时数据分析决策和执行服务，帮助企业实现操作标准化、业务管理流程化和战略可视化。

预测到2022年，全球90%的大型组织将以某种形式采用RPA，因为他们希望通过弹性和可扩展性，对关键业务流程进行数字化赋能，同时重新分配人力资源保持充足的劳动力。

国内RPA才刚起步，未来将有更多的作为。“走到今天，实在智能内部已经从借鉴海外经验到自主创新的阶段。从产品和技术视角来看，如今国内RPA厂商可能更需要思考的是，如何给不同行业的客户提供有力抓手，如何与合作伙伴联合把RPA落到实处。”

没有行业属性的RPA

连接人与系统的RPA，通过赋予业务人员IT能力，将IT与业务去中心化。

“只有RPA变成了另外一个视角，人的视角。”

经历了三四十年的发展历程，国内外企业软件的视角一直是客户，他们关注的核心问题是：如何开发出一款产品来自上而下的解决问题。

因此，市面上大多数企业软件，都是从IT层面设计研发的，赋予其特定的功能或者业务属性，比如CRM是做客户关系管理的，ERP是做企业资源计划的。

可RPA没有特定的功能属性，而是从业务角度出发，横纵联合地帮助整个企业，乃至一线业务人员解决问题。

事实上，企业中一半以上的需求都来自业务层，因为他们最知道痛点和刚需，所以对于RPA来说，从IT视角切入市场一定没有从业务视角切入快。

根据预测，到2024年，近一半的新RPA客户将来自IT组织之外的买家。

RPA由于没有行业属性，所以更要做好标准化。

虽然现在实在智能的客户多为中大型企业，涉及到能源、金融、制造业等行业，但其底层逻辑一直是做通用。“实在智能是一家产品驱动的公司，会更加注重和不断提高产品标准化的能力。”

那么如何解决客户的个性化需求？实在智能的做法有两种：一是将产品高度标准化，通过交互和配置，针对客户不同的需求，提供不同的产品组合。二是从解决方案的角度，只做自己擅长的东西，更多的深入联合合作伙伴，实现场景落地。

比如，在工厂或户外作业环境里，软件形态和操作系统和其他行业不太一样，很难直接套用标准化产品。实在智能为其进行端到端的业务策划，开发了具有针对性的标准化产品，使工厂打破了物理世界和虚拟世界的边界。

也正因为没有行业属性，也天然决定了RPA具备服务更广泛ToB的基因。就比如上面提到的，AI厂商可以联合RPA厂商，将AI更好地落地，再将解决方案打包给自己的客户。

比如，在服务某电力公司时，实在智能为客户搭建了RPA机器人管控平台。此平台包含需求管理、流程实现、机器人调度、机器人状态监控、机器人ROI评价等环节，通过RPA技术与AI技能管理的衔接，业务用户可以用拖拉拽的方式调用AI能力。

也就是说，RPA服务的不止是企业，还包括服务企业的企业。

RPA的第三步：RPAaaS服务

继IaaS、PaaS、SaaS的逐步出圈，“xx即服务”似乎已经成了ToB企业的标配。在自动化领域，RPAaaS（RPAas a Service，RPA即服务）也成为重要发展趋势。

RPAaaS也就是机器人流程自动化即服务，这对于厂商的要求将会更高。因为把RPA本身当作是一种服务，从部署和实施的角度，意味着客户无需投资昂贵的前期成本比如基础设施、咨询等，就可以享受自动化服务。

所以，向企业级软件进化，是国内RPA厂商的重要第三步。

企业的RPA的自动化旅程是从任务流自动化开始，逐步向业务流自动化、跨部门协同、业务模式重组发展。

即从原来自动执行重复人工任务，快速打通企业业务系统，进化到敏捷且跨部门协作与重构，最终实现敏捷、可组合的业务模式。

企业级RPA平台还应具备以下几方面的能力：整合智能自动化模块的能力，成为企业自动化的编排中心、满足端到端的自动化需求，并能够支持组织实现自动化规模部署、在大规模运行时保持稳定高效。

再形象点说，点、线、面，是RPA发展的三步曲。

RPA只是第一步，迈过了RPA+的坎儿之后，RPA正在和更多的技术做融合，也就是近年行业内常提的“超自动化”。

超自动化将跳脱出任务本身，以更全局的视角贯穿于企业整个自动化流程中。对于厂商来说，超自动化也释放了更多机会和能量，在商业模式上或更先进，引无数玩家投身于此。

内外环共同支撑着超自动化的运转，内环指RPA、AI、和今年爆火的低代码等技术；外环指的是需求发现、设计开发、部署运行、管理分析和持续交互等全项目周期的各阶段。

像低代码这类便底层的技术，解决IT层问题，像RPA这类偏上层的技术，解决业务层问题。技术融合并落地，运行一段时间后，随着场景变得逐渐复杂，客户发现新需求、厂商再一次设计开发，如此循环往复，以此优化业务流程。

到2024年，通过将RPA、智能业务管理、人工智能及高级分析集合到一起的超自动化技术与重新设计的操作流程相结合，企业将降低30%的运营成本。超自动化，是国内外RPA行业发展的必然走向。

另外，向企业级软件进化，一个体现在机器人的数量，另一个体现在产品组合的灵活度。通过这两种方式，来满足大客户的更多需求，弥补中小客户的日常需求。

现在，企业一般也就跑几十个机器人，只能解决几个任务问题。“但随着RPA在企业间的逐渐渗透，国内中大型客户的需求会越来越多，可能需要同时跑上万个机器人。”

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