RPA丨研究報告

核心摘要：

【資料圖】

潮起潮落：幾年前，“數字勞動力”聲名鵲起，“RPA將會引起下崗”的頭條言論不勝枚舉，吸引資本持續涌入RPA賽道，RPA賽道炙手可熱。然而，產品基礎門檻不高的賽道加之熱錢流入，導致廠商同質化競爭嚴重，甚至開始出現激烈的價格競爭，拉低整體客戶體驗，并引發了RPA廠商在拓客、盈利、融資上遇到一系列的困境，市場增速低于預期；

反聽內視：

反觀國外廠商，在IT標準化程度高、企業業務驅動意向明顯而成本考慮因素占比較低、人才與技術成熟、自動化場景經驗較多的背景下，RPA開始朝著超級自動化百寶箱進階，靈活與其他技術結合，挖掘更深度，規模更大的需求場景；

目光拉回國內，因種種差異化因素導致需求端與供給端驅動力不足，國內RPA難以一步登天完全復刻國外的模式，大刀闊斧變革絕無可能，為今之技，只有小步騰挪，先廣泛調用人工智能、復刻組件，再培養流程挖掘、iPaaS等適合深度需求場景的高門檻能力，抓準目標客戶群體進行集中攻略，以盤活僵局，改善整體發展環境。

落子無悔：因而，即使市場規模在2022年增速回落至35%，我們仍因為RPA有明確ROI（低成本減輕人力負擔）、非標準系統連接等優勢，以及數字經濟爆發的時代背景，而對市場保持樂觀態度，故認為未來三年增速仍可保持在40%。

RPA會被取代嗎？

明確ROI和非標準IT環境奠定賽道長青基礎，數字經濟翻倍需求場景

RPA項目通過模擬員工在電腦界面的操縱，自動化替代員工執行任務，節省員工工作時間、增加同時間內處理的業務單數。部署RPA以后，公司可對RPA項目帶來的ROI（投資回報率）進行明確的量化。ROI通常在幾倍到百倍之間，并且在后期項目建設中常有明顯增長的傾向，因而RPA備受企業采購的青睞。

在這種需求根基下，數字經濟的崛起進一步帶來了需求的上漲。隨著數字化的發展，企業規模不斷擴張，企業流程更加復雜，數據類型、數量、應用間交叉操作次數上漲，創造出更多非核心業務的操作需求。與此同時，中國中小企業多、封閉系統多、系統接口標準化程度不高，考量到企業的投入成本限制與IT背景，RPA不僅不會被以編碼執行相關操作的產品替代，其規模還會保持常量增長。

RPA在國外是如何發展的？

融合RPA與多種工具的實踐百寶箱，靈活搭配，全面擴張需求覆蓋范圍

超級自動化融合了RPA、流程挖掘、低代碼、AI、iPaaS等多種技術的綜合實踐，是能針對不同需求場景靈活采用解決方案的百寶箱。其中，流程挖掘可高效化RPA的執行流程并縮短開發時間，iPaaS能對RPA數據采集時的短板做互補并進一步提供企業系統集成的綜合性編排平臺。低代碼和AI不僅能融入RPA中，還可以與其他技術聯動，提升整體開發能力的便捷性與業務的智能性，提升體驗。在國外，超級自動化實踐通常是RPA頭部與其他生態合作伙伴完成，或由大型綜合性科技公司（如微軟、IBM）靈活選取相關技術，提供完整解決方案。

RPA在國內的發展能否復刻國外道路？

需求端受成本、IT架構標準度限制，供給端技術和服務成熟度未達頂峰

從需求端看，國內中小企業占多數，對RPA的需求還停留在單點化的自動化場景應用上，并且受成本限制，項目部署以節省勞動力的數量為目標導向。而在國外，更多企業以業務的閉環性、聯通效率為驅動，自動化場景往往應用涉及更廣泛的技術。同時，由于國外IT標準化較高，綜合性的解決方案可復制性較強，因而供給端對于綜合性的超級自動化應用發展動力更足。對比國內供給側，發展匹配綜合、復雜性需求的動力不足，并且在解決方案的制定上，人才、技術與服務經驗與國外比仍有差距，同時缺少IBM類的大型綜合性軟件商，因而不建議RPA廠商直接配備超級自動化應用的全部技術實踐，應當小步騰挪發展，實現穩定增長。

拓客困境

RPA對第三方系統依賴難以平衡，拉低產品穩定性體驗

一半以上的客戶產品體驗差：與2021年相比，2022年RPA需求方對產品的整體認可度是有所上升的，但是實踐成效達到或超過預期的客戶占比為45%，不足一半。

產品體驗差的來源：RPA作為一種軟件，異常的因素也會包括運行環境不匹配、實際業務數據與測試不一致，但其特有的并且占大比例的因素來源于對第三方系統的依賴。當第三方系統發生變更時，RPA無法識別、執行。有兩點要素加劇了這種不穩定性帶來的任務量。1）由于這種不穩定性在指令中可能就會出現，因而在堆疊的子流程、主流程、甚至多個流程中出現狀況的次數、種類都會上升；2）在業務流程封裝并運行后，許多原始細節的處理沒有得到規范記錄、同步，導致相關使用人員變更后業務流轉過程黑盒化，甚至最后RPA項目以失敗告終；盡管這些上述現象可以在設計方法、管理手段、規范維護上得到緩解，但由于RPA廠商能力水平（包括方案定制與產品運營維護）參差不齊，使得相當一部分客戶對RPA 產品產生錯誤認知，難以塑造產品統一優良的體驗口碑。

短期策略：RPA智能化

圍魏救趙：AI提升產品設計體驗、拓寬業務場景范圍

將全部廠商的產品設計能力、運行穩定性提升到高水平需要長期的經驗積累。但是，通過在RPA+AI，可以從產品設計能力升級、應用場景拓寬兩個方向來提升客戶使用感。1. 設計能力：推薦式智能開發主要提升產品設計體驗，如元素抓取定位更加精準，開發過程更加簡潔智能。而流程挖掘+AI作用到RPA上更加適合中大型企業后期RPA項目建設或者復雜場景的新需求挖掘，優化執行流程，進一步提升ROI從而提升客戶粘性。2. 業務場景拓寬：1）智能識別基本被所有RPA廠商配置，將各類票、單識別上傳后再發揮RPA原有的自動審核、傳送功能，更能提升線上線下業務一體化體驗。智能識別門檻不高，但是在非標準化票、單的識別的精確程度，仍可以在算法、訓練模型上拉開差距。2）由于RPA的重復自動化操作往往用來收集數據、文檔等內容，存在RPA廠商衍生出相關文檔管理與數據處理的平臺供中大型企業沉淀、復用數字資產，其中文檔內容平臺通常利用NLP、知識圖譜等AI能力去提升文檔內容審核的精度，而數據類衍生平臺傾向于融合OCR、NLP、ML等，加強對數據的采集、處理、分析至應用。

遠交近攻：LLM拔高原有相關場景深度，增強與用戶直接交互

LLM相關的應用，早在RPA產品中有所體現，應用在例如文檔審核、智能客服等需要理解語言的衍生業務場景。在能力有高度提升的OpenAI開放并引起C端使用熱潮后，激烈研發競爭推動了整體LLM能力的提升。無論是自研LLM還是調用LLM的RPA廠商，文檔的處理、機器人的對話，都提升到了新的高度，也是屬于LLM結合最快、落地最多的場景。少數RPA廠商也引入了文本生成能力，縮減材料編寫時間，進一步拓寬業務場景，但上手應用的企業仍是少數。而將LLM作為指令理解的大腦，RPA作為命令執行的四肢進行結合，通過語言自動生成任務流程建議并執行的模型，本著極大降低產品設計門檻與開發量的優勢，將成為未來重要探索方向。但截至目前，國外僅個別廠商已經推出功能，國內廠商仍舊在探索當中。

盈利與融資瓶頸

激烈價格競爭與重服務成本兩端壓縮供給側盈利空間

根據調研，RPA廠商主要的盈利點在軟件許可證，也就是占比40%產品部分上，實施與運維服務由于偏勞動密集型，利潤較低，但其有六成以上的占比，一定程度上體現了人力是RPA廠商成本的重中之重。1）從軟件許可證盈利空間來看，受RPA產品差異化小、門檻低、前期投資熱等因素影響，廠商采取壓價、買斷模式來獲取客戶，擠占了整體廠商健康發展的生存與盈利空間，拉低客戶體驗。2）RPA項目定制與運維程度較重，實施運維使用的人力成本與企業流程復雜度正相關，且因為不同企業流程差異性強，難以實現方案復用。因而，RPA廠商在這種重定制模式下的成本掌控不具主動權。

投資回歸理性，融資前期熱點轉向產品融合、融資后期受盈利因素抑制

2018年，UiPath估值高達75億美元，PS達35倍，成為to B行業的先例。2019年，UiPath的成功疊加“中國人口紅利消”的時代背景，RPA賽道掀起投資熱潮，在當年發生8起投資事件，在次年上漲到13起，并在2021年達到18起的峰值。過熱的資本追捧讓許多并不成熟的廠商開始“野蠻生長”，出現了價格競爭、拉低客戶體驗的負面影響，因此，2022年融資便下降到11起，資本回歸理性。在意識到純粹RPA產品的門檻不高、長期投資價值不大后，資本對于新興廠商的關注點轉移到了產品融合上，也就是RPA產品是否與低代碼、iPaaS、AI等技術深度結合，并發揮協同效應。而對于已成規模的廠商，因為過重的定制、運維導致盈利空間難以上升、規模不易擴張，從而在更加注重盈利指標的后期融資遇見困難，以至于在多年或多輪次的融資后，仍在C輪徘徊。

短期策略：組件積累與復用

一舉多得：點狀RPA可直接售賣、組件復用減輕定制成本

許多RPA廠商設立的應用市場，將點狀的自動化操作場景需求包裝為開箱即用的RPA，只要下載簡單配置即可運行。也有廠商不選擇開放到應用市場，但是會積累點狀場景的行業組件并復用，以減輕定制成本。應用市場上開箱即用的RPA盡管種類豐富，但更多為個人用戶使用，創造的收入屈指可數，主要作用還是擴大RPA使用群體、吸引客戶流。

然而，對于一些可以固化的、綜合性較高的業務場景，封裝為SaaS應用售賣給B端客戶是收益較大的策略。這類SaaS應用并非停留在下圖中的點狀場景，而是在較為通用的人力資源、采購、財稅領域，對多層級的整體流程的自動化任務進行打包，目前已有幾家RPA廠商推出使用。

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