8 月 24 日,国际研究机构 Everest 集团发布《2021 PEAK Matrix™ 对话式 AI 产品评估报告》,来也科技作为唯一一家中国厂商入选,被评为“主要竞争者”。继我们的 RPA 产品入围魔力象限后,此次对话式 AI 产品再登上世界级颁奖台,不仅在愿景与能力、市场影响力双维度远超包括 UiPath 在内的多家 RPA 厂商选择的对话式 AI 技术合作商,也正式宣告了来也科技的 RPA+AI 技术能力,均已经迈入全球领先阵营。


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全球IT采购风向何处?

中国答案“来也”

以 Everest、Gartner、IDC 等为代表的国际重要研究机构,长期关注企业级软件和信息技术领域,通常通过年度报告的形式,将细分领域的产品技术趋势、对头部技术厂商的评估,介绍给关注数字化转型的企业 CIO (首席信息官),因此也有 IT 采购风向标之称。在过去几年,我们看到华为云、阿里云等“大厂”都曾进入这些机构报告,代表着中国的技术厂商已经进入各国企业 CIO 的采购视线,甚至站在了世界技术前列。

回顾过去 2 个月, Everest 是第 4 家将来也科技纳入其年度报告的国际重要研究机构:

7 月 26 日,Gartner 发布年度报告《机器人流程自动化魔力象限》,来也科技代表中国厂商首次入选,与 UiPath 等老牌厂商共同被重点推荐

7 月 22 日,IDC 首次发布 RPA 报告《IDC MarketScape:中国 RPA 软件平台厂商评估》,认为来也科技位居中国市场“领导者”,战略水平位于报告最前沿

6 月 15 日,来也科技作为唯一一家中国厂商,入选 HFS Research 关于亚太 RPA 市场的报告《Robotic Process Automation (RPA) Software Products Analysis — Asia Pacific》

以往在云数据库、ABI(分析与商业智能平台)、APM(应用性能检测)等领域,通常进入成熟应用期后,中国厂商才能达到与国际一线厂商同台竞技的水平。今年,Gartner 是连续第三年发布 RPA 领域的魔力象限报告,Everest是第一次发布对话式 AI 领域的 PEAK Matrix™ 报告,来也科技就已入选其中。国际重要研究机构不约而同地高度关注中国 RPA 厂商发展,从某种程度上说,也反映了一个重要趋势——中国的技术厂商正在从跟随全球技术创新趋势去开发产品,进入到从早期就参与进全球技术创新,并快速迈入领先阵营。

放眼全球,

如今RPA厂商拼的是什么?

“一家 RPA 厂商的核心技术竞争力是什么?”是来也科技发展过程中我们不断探求的重要问题之一。

在传统认知中,对于 RPA 厂商,AI 相关技术往往作为“超纲题”出现。但是,在我们看来,RPA 和 AI 技术都是必修课。结合以上报告,我们的观点正在被市场验证:

“对话式 AI”是实现端到端自动化的关键

站在 RPA 技术与 AI 技术的交汇处,来也科技在 2020 年初就曾发出预测:NLP (自然语言处理)将成为各大 RPA + AI 厂商谁能制胜的关键战场之一。在近期市场报告中,我们不难发现多家研究机构也在“不谋而合”地关注一个问题—— RPA 已经可以模拟人类的双手实现单点场景的自动化,但何时才能模拟人类的沟通交互,实现完整业务流程的自动化?


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现如今,基于 NLP 技术的“对话式 AI”已经为业内公认的答案——将 RPA 与对话式 AI 产品结合,在业务前端,通过对话式 AI 与终端用户交互,收集业务所需信息;在后端,通过 RPA 机器人录入信息、处理信息,即形成了贯穿整条业务线的“端到端的自动化方案”。

RPA 的易用性和平民开发者规模的增长,

日益为行业关注

Gartner 在今年的魔力象限报告中首度提出“RPA 软件工具必须能让平民开发者搭建出自动化脚本”。平民开发者,通常是指非技术背景的企业普通员工、业务人员。如何将这一需求实现?


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答案既在于软件易用性的提升,也在于社区版的推广,从本质上讲,这两方面是互相支撑、互为验证的关系。也就是说,包括目前大热的“低代码”能力在内的所有产品易用性探索到底够不够好用,都需要不断通过社区版在平民开发者一侧验证;而想要形成平民开发者的规模,首先也需要足够易用的 RPA 平台,特别是社区版产品。在来也科技,目前基于我们的对话式 AI 技术,我们的 RPA 平台也突破性的实现了对话式流程生成功能,即便没有任何软件技术经验的业务人员,也可以轻松搭建一个机器人助手。

大型企业的智能自动化实践,将推动

RPA 厂商能力蜕变,实现市场规模跃升

目前在全球 RPA 领域中,既有服务于金融、财务等自动化相对成熟领域的老牌软件厂商,也有服务中小型垂直行业的新晋厂商。我们认为,想要进一步释放 RPA 市场潜力、实现产品能力与市场规模水平的双重跃升,仍然取决于电力、通信、金融、零售等行业的大型企业,以及智慧城市、政务服务、公共医疗等关键公共服务领域的智能自动化应用实践。其中,以 500 强为代表的大型企业,因为其丰富的业务场景,强烈的自动化转型意识,吸引了 RPA 厂商,成为重点“战场”,而经历了中国大型企业智能自动化场景磨炼,国内RPA厂商将实现产品能力和服务体系的蜕变。

来也科技何以

持续入围国际领先阵营?

无论是此次入选《2021 PEAK Matrix™ 对话式 AI 产品评估报告》,还是之前入选 Gartner 的魔力象限、IDC 的 MarketScape 报告,我们的产品创新、市场洞察、生态规模获得国际机构认可,核心来自于基于以下几个方面的积累,同时,这也将成为我们与行业伙伴们需要持续发力、不断巩固的方向:

人工智能研发基因,

助力产品创新长跑

根据独立研究机构 Forrester Research 去年年底对于中国市场的研究:中国RPA厂商分为3类——企业级RPA 软件、领域聚焦型、智能自动化(如:来也科技)。从目前中国 RPA 厂商的整体技术布局来看,以上3种类型的厂商都在提升自身的"AI 能力",但是技术创新并非一蹴而就,具备 RPA+AI 双重“基因”,预先完成技术布局,还是会在产品技术端占据较大的先发优势。

我们的团队一部分来自百度的智能语音助手团队,在 NLP、对话式 AI、 OCR 等方面,几乎是中国市场最早的探索者之一;另一部分脱胎于自动化软件"按键精灵"的原班人马,在 RPA 领域耕耘 20 年。以人工智能驱动的变革性的智能自动化产品,既是来也科技必然的成果积累,也是我们独特的优势所在。

比如在上一部分我们提到的"对话式 AI"产品,RPA 行业内厂商往往选择与外部技术伙伴合作,比如 UiPath 在去年就曾宣布与国际知名厂商 Druid 建立合作。但是对于核心的 AI 技术,来也科技坚持自研模式+预先布局。在本次《2021 PEAK Matrix™ 对话式 AI 产品评估报告》报告中,获得的评估结果更是远超 Druid。

合作伙伴与开发者生态规模,

是 RPA 厂商的生命线

自 2019 年第一份 RPA 魔力象限报告发布以来,厂商的生态建设成果,一直是各大机构持续追踪的行业性进展,也是 UiPath 获得高度认可的理由。

此次魔力象限报告中,来也科技的 500 家合作伙伴、 40 万名社区开发者,以及因此构建的服务拓展能力,是被 Gartner 认可的重点。我们曾经 C+ 轮融资时表示:会在三年内打造全球最大的软件机器人开发者社区和机器人交易市场,并在 2025 年前通过校企合作和社区运营认证 100 万开发者。

构建几十万规模的开发者社区并不容易,而且我们的开发者中,很多都是前文所说的平民开发者。在这一过程中,社区版 RPA 软件,一直是我们战略中的重要一环。我们不断将社区版推广到更多的开发者,检验了我们的创新是否解决了他们关心的问题,易用程度是否为他们所认可;同时,通过足够简单便捷的体验,也让更多对 RPA 有兴趣、希望提升效率的财务人员、业务人员、IT 顾问,尽早享受到了智能自动化产品带来的价值。

中国市场日益为全球关注,

在中国市场打磨出世界级产品

曾经行业内讨论的问题在于“中国市场在全球 RPA 市场到底价值几何?”但是如今,更多国内外机构关注的,是中国 RPA 市场将为全球带来哪些重要影响? IDC 曾经发布预测,到 2023 年全球 RPA 软件市场规模将达到 39 亿美元,2018-2023 年复合增长率为 36%,其中中国 RPA 市场 2018-2023 年复合增长率则高达 64%。

得益于中国科技领域的创新氛围和政策支持,本土代表性 AI 厂商的技术实力一直处于国际领先梯队;也正因为中国 AI 厂商对市场的拉动和教育影响,大型企业相对于海外,更关注 AI 及相关技术的应用。具体到对 RPA 产品的期待上,企业就会更关注智能自动化解决方案。

在空前的增长机遇下,我们坚信中国市场需要真正理解中国企业业务特点、流程特点、AI 能力诉求的 RPA 产品,而非照搬海外产品模式。

来也科技对于中国市场客户的理解力和与之对应的产品、方案、服务能力,也是此次被多家机构高度认可的原因之一。Gartner 甚至表示,来也科技的产品反映出了中国 RPA 市场的发展方向。

2019 年通常被认为是 RPA 在中国的落地元年,当时在行业内常见到一个问题“哪家厂商会成为中国版 UiPath?”提问的人可能不会预料到,短短两年的时间,中国 RPA 厂商就已经走上了世界的颁奖台。

来也科技也将持续推出报告详解,深入分析 RPA+AI 的未来趋势。中国的技术企业,从来都不缺乏与国际一线厂商竞争的决心和魄力,我们孜孜以求,既是希望不负客户所期,更希望在不远的未来,中国厂商可以成为全球舞台的技术领导力量。