2020年07月16日，Forrester 分析师卢冠男就中国 RPA(Robotic Process Automation)市场核心趋势发布报告《The Chinese RPA Market Is Coming of Age》，指出当下中国 RPA 市场即将迎来临界点与爆发处。
在经历了海外公司独占鳌头国内市场意识觉醒、国内厂商纷纷入局如火如荼，再到供应商混战数字化劳动力中心概念抬头三个阶段后，虽然行业标准、交付评估及整体化规模化方式仍然处于模糊和探索时期，但市场教育与意识培养已经基本完成。报告表示，在受访公司中，少数敢于尝试新鲜事物的头部企业在过去的一年中已经开始 RPA 部署，但在 2020 年 RPA 则成为了大部分公司重要战略之一。
中国 RPA 市场有何特点
01 哪些领域和场景对 RPA 需求最强?
从报告所调研采访的 RPA 供应商数据来看，目前金融业客户在中国 RPA 市场中仍占据着重要比例。通过 RPA 机器人完成数量大重复性高的机械性任务，如保单数据集录入、理赔材料核对、清算数据处理等，不仅效率更高、错误率更低，更能保证持续稳定的工作状态。
在 Forrester 对于受访公司前两个季度 RPA 部署效果回访中，绝大部分公司表示 RPA 部署为公司员工效率提升、人为错误减少带了明显改善。与此同时，政府、能源、制造、物流、地产、教育、医疗等行业也纷纷将 RPA 部署列入规划，其主要使用场景则集中在财税、人力资源、法务、客服等方面。
02 小规模业务流程成主流，但是否是长远之计?
在 Forrester 就中国市场 RPA 机器人部署数量的调研中，客户仅购买和使用了 10 个以下的机器人的数量占到了 80%，远高于国际平均值的 52%，而仅用 RPA 对已有人工流程进行自动化改造是大多数企业的选择。
客户在使用 RPA 机器人过程中，遇到新场景开发与开发时，需再次合作 RPA供应商、服务商，开发流程慢耗时长，加之在如何提炼出有商业价值数字化价值的流程上所遇到的困境，限制了大多数企业 RPA 部署的规模化与整体化。
从已部署 RPA 案例执行中
企业能收获哪些经验
01 “小步走慢迭代” VS “全局看整体化” 谁更重要?
结合德勤智能机器人于 2020-07-03 发布的《德勤全球 RPA 调研解读系列之二》中数据来看，近一半的企业 RPA 实施规模在 5 个流程以下，82% 的企业实施不超过 10 个流程，仅 2 % 的企业一次性管理超过 50 个流程的大型项目。
然而，仅依靠单个独立项目的积累，难以让 RPA 在企业内部高速发展，更难以形成规模化集约化的效益。在 RPA 部署之初，引入关键的流程重构专家，进行操作模型的分析和最终设计目标的确认、以及端到端如何链接，与找寻优质 RPA 供应商同等重要，且长远收益更为明显。
02 感觉呈现产品都差不多，是否还要货比三家?
从 2016 年 RPA 在国内市场平地爆发，到如今的软件厂商与服务机构万壑争流，海内外 RPA 供应商、垂直业务流程管理咨询类服务商，以及大型科技公司，都在同一个 RPA 市场中深耕与竞争。蓬勃发展的市场给企业带来更多的选择，也带来了更多需要甄别的节点，数据同样指出，仅 2020 年前两个季度，已有近三成 RPA 项目延期交付。同时，RPA 机器人部署后的维护成本也值得关注，找到真正能够提供好服务、好维护的供应商与服务商，比仅仅聚焦于产品结果本身更为重要。
从2020年前两个季度中
RPA 供应商能学到什么
01 AI 技术对于 RPA 的落地及拓展有何意义?
与海外市场不同，RPA 概念在中国起步发展时，AI 已先一步赢得了广泛关注，使得 RPA + AI 所结合而成的 IPA (Intelligent Process Automation)在被调研 RPA 部署公司中使用率达半数以上，近 84% 的受访企业表示其 RPA 部署包含 AI 组成，但其所起作用和所占比例相当有限，大部分仅占到整体流程的 25%，目前以 OCR 字符识别占据主导，而 NLP 自然语言处理与文档分析则是大多数客户的进一步需求。
此次被 Forrester 报道收入案例的来也科技北京社区疫情回访 + 外呼机器人，通过自动电话拨打、对话信息收集、数据汇总整理导出，将人工 3 小时工作量缩短到 10 分钟，提升近 95% 的效率，即是强大 AI 对 RPA 落地与加持的最佳佐证。
AI 的加持使得 RPA 机器人的应用场景更为多元，也对帮助机器人更好的处理环境的变化、后续维护成本的降低有着极为重要的意义。
02 为企业规划整体自动化布局需要考虑哪些可能?
2020年初的疫情爆发使得几乎所有公司开始意识到企业内部自动化进程的迫在眉睫，办公场景加速在线化，而 RPA 最直接的功能就是减少重复的人机交互。与此同时，IT 水平的上升使得企业内部关键数据大量增多且分布纷杂，高效整合这些数据成为企业刚需。
在企业整体自动化部署中，RPA 更多像是自动发布指令、代替人工重复性工作的一双手，而 AI 则是作为大脑的支持，帮助 RPA 处理环境变化、增加 RPA 决策能力，同时配备强大非结构化数据感知和聊天机器人人机交互能力，才能真正实现流程执行的完美闭环。
有着更强 AI 能力的 RPA 部署在解锁新场景、实现更长的流程自动化上拥有绝对优势，通过打通端与端之间的节点，让机器人从幕后走向台前，在执行后台工作能力的同时，也能在前台用户交互上提供更高效的帮助。
以全局性的眼光看待 RPA 布局，用 AI 的加持将 RPA 的触角延伸的更加深入，帮助企业实现效率与数字化能力的双提升，加速人机协同的智能时代到来。
