实在智能的rpa产品与其他产品相比有哪些优势？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-13 11:18 标签： rpa做什么的

2019年，“软件黑马”RPA横空出世，一度成为众多企业追捧的新星。不过，RPA这种产品形态其实早在20年前就已存在于国内外市场，应用于金融、财会、运营商等领域。

RPA的发展会经历四个阶段：

1.0版本——对手的自动化，类似“游戏外挂”，如按键精灵；

2.0版本——对眼睛和耳朵的自动化，如搬运并提取非机构化数据，实现流程自动化；

3.0版本——成为一个以知识库为基础的企业内流程化自动化管理系统；

4.0版本——解决企业之间的资源调度自动化。

当前，RPA正处于2.0版本向3.0和4.0版本发展的阶段。可以看到，要想实现跨越式发展，需要RPA能够应用于各个平台，自动化运维多元系统。因此，有人提出，RPA未来会SaaS化，发挥系统集成商的作用。

其实，这一趋势已有相关实际案例佐证。两年前，UiPth、AA等巨头将RPA部署到云服务器上，上云之后的RPA都变成了SaaS平台，并进一步催生了RPA商城的出现。阿里也在这一年构造了一个“数据中台”的概念，提供业务管理相关服务。国内相关企业相继推出了云平台，在云计算基础上打造RPA产品。

不只是RPA厂商逐渐SaaS平台化，企管领域SaaS厂商也开始部署自有RPA、与RPA厂商合作。得益于RPA在跨行业方面得天独厚的优势，RPA SaaS化未来可期。Gartner曾发布报告，RPA行业已经出现了一个新的标准——RPAaaS。它将RPA的SaaS化当作整个SaaS化领域中的一个细分。

二、RPA还远未达到SaaS化的标准

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：指客户直接把一个项目的服务买断；

3、纯服务：按照服务收费。

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？

二、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。

三、RPA SaaS化之外：基于中国特色的发展

在大家纷纷把眼光投入RPA SaaS化的同时，一种基于中国特色的商业模式却悄然诞生。2019年，估值近70亿美元的RPA公司——UiPath在中国市场签下了超千家咨询公司代理自家产品，而2018年还只有上百家。

由此，我们看到了咨询公司在中国所发挥的特定作用。我们知道，RPA与咨询公司类似，都是提供To B服务的。那么，SaaS在中国不能很好落地是不是与咨询公司有关，而为什么中国的To B企业都像外包公司？

基于这样的思考，文因互联CEO鲍捷认为，中国需要一种新的商业模式，也即CAAS（consulting as a service），它是在中国环境下被逼出来的一种模式。

在中国，实施能力和咨询能力的分离造成一个两极分化，咨询和外包成为两个极端。RPA要想在中国的企业获得更好的发展，其实需要打通咨询和外包，弥补因为中国的特殊情况而造成的业务分割。

以前，咨询公司只能把咨询的结果转化成一大堆报告。现在，RPA公司与咨询公司结合，可以把咨询的结果变成一个IT系统，强化自身的功能。

咨询公司之所以有很广阔的市场，是因为抓住了企业内部一些特殊化、个性化的需求，能够很好地处理一些隐私信息，提供定制化解决方案。RPA要想获得更好的发展，需要多向咨询公司取经，熟悉企业咨询流程，以自己标准化的思维去理解企业某些特定化的需求，既提高工作效率，又具备很强的专业能力。要达到这样的技术水平，还需要RPA企业更多的发展和进步，多方融合AI、物联网、SaaS技术，将BPM带入BI时代，与合作伙伴共同构建行业生态体系。

现阶段，虽然RPA仍然面临很多难题待解决，但RPA市场还是蓝海市场，市场还有很多变量。能否将互联网的思维和基因在RPA市场中实现，这是互联网企业需要思考的问题。RPA中国CEO郭政纲认为，RPA本身是为了解决问题的，打通系统和流程自动化，如果没有需求或者有了相应的替代方案，也就不需要RPA了。所以对于互联网企业而言，发展RPA的初衷应该是能够解决用户的问题，选择其他企业的RPA，或者自己团队内部开发了类似的工具，都是可行的方式。在此基础上，我们再去谈RPA SaaS化才会有真正的价值。

实在智能RPA优势：RPA机器人帮你搞定分析报告

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近年来，产业数字化转型需求不断扩大，越来越多的企业开始关注RPA（机器人流程自动化）。目前，RPA作为一款自动化工具，已广泛应用于电商、运营商、政务、金融等众多行业，在财务、人力、客服等劳动密集型场景发挥作用，助力企业提质降本增效。

当前绝大部分行业还处于信息化阶段。处于信息化阶段的企业，会在各类业务场景，上线各类系统应用，如财务系统、OA系统、CRM系统等。每个系统虽然可以独立稳定运行，但是系统之间难免会存在数据孤岛、数据鸿沟，企业越大这种问题就越明显。纷繁复杂且日渐臃肿的系统，难以快速满足前端业务灵活多变的需求，这就给了AI+RPA发挥的空间。

传统RPA可以理解为是重复人类的动作，而结合AI能力的实在RPA，还可以重复人类的经验。原本RPA只能完成电脑工作中的30%，结合AI能力后，可以自主完成的工作可提升至80%，并且几乎所有电脑上的工作都可以通过人机协同来完成。与AI的结合，让RPA的应用边界无限拓宽，真正实现“万物皆可RPA”。

在用户个性化应用场景的需求下，实在智能基于行业领先的AI和RPA技术，创新融合AI能力打造实在RPA四件套（实在RPA设计器、实在RPA机器人、实在RPA控制器、实在云脑）。相比于独立的RPA产品，实在RPA四件套更受青睐，成为企业数字化转型升级首选。

RPA工具本身是否具有易用性、稳定性、完整性，以及智能适应复杂场景的能力，是数字化解决方案能否成功的关键，而RPA四件套则在这些指标上完成了相较于普通RPA产品的升级与蜕变。

实在智能创新融合全自研AI能力（NLP、CV/OCR、智能决策等）打造的RPA四件套，通过AI加持的“异常流程无感知自动修复、无死角的智能融合元素拾取、业务流程视频自动生成机器人……”等行业领先技术亮点极大地降低了RPA使用门槛、提升了RPA的稳定性、易用性和实施效率。其中，实在智能独创的融合拾取技术，基于OpenVINO模型的优化，在CPU上实现了模型推理加速，据测算，至少获得了20%-30%的推理速度提升。在新年伊始发布的实在RPA 6.0.0 最新版本中，融合拾取功能速度提升达 100%，堪比原生。

在拾取精度方面，实在RPA有效解决了传统 RPA 产品“操作方式割裂、拾取精度不高、受环境限制影响巨大”等瓶颈和问题，零死角、像素级、完美操作所有软件，即使一两个像素的小目标，也能够精准识别，拾取功能在行业中首屈一指，领先于国内外一线RPA企业。

实在RPA的智能融合拾取技术让“万物皆可RPA”成为现实，拓宽了RPA的应用宽度；实在RPA与Chatbot、智能决策、智能文档审阅等AI产品的充分融合，则是加深了RPA的应用深度。「实在智能」拥有全自研的AI产品矩阵（智能问答机器人chatbot、智能文档审阅、智能外呼、智能客服质检等），与RPA无缝结合，可提供各种场景下的自动化+智能化完整解决方案。

开创性的融合拾取技术、轻量化算法模型、AI硬核实力加持的产品体验，让实在智能在RPA赛道上更具竞争力。

成本问题是企业部署RPA时最关注的问题，尤其是伴随着应用规模的不断扩大，如何控制成本就变得非常棘手。在RPA产品实际的需求中，需要决策和思考的场景非常多，这类问题并不能通过简单的流程设计来解决，这就需要机器人拥有认知和思考的能力。

如果让企业自主训练AI模型，需要招聘高薪的算法工程师，同时AI模型训练所需的框架多、开发跨平台、流程繁琐、效率低，就算是训练好后也难以快速嵌入到业务流程中。

实在RPA四件套中的核心产品实在云脑，结合深度学习技术，提供AI认知能力，集成标注平台、算法平台和模型平台，极大降低了企业的开发成本。同时提供丰富的AI场景组件，一键训练部署，降低了企业的使用门槛。

RPA产品的自动化是通过操作目标应用系统实现的，这也决定RPA产品在实际运行中必然会接触到大量的敏感信息，如何保障数据、系统安全是RPA产品必须攻克的关键点。实在智能的技术栈充分考虑到了跨平台，支持RPA SDK、支持JAVA扩展、高密度机器人。其它无AI能力的RPA厂商，只能调用第三方的AI能力接口，必须联网才能运行，实在智能全栈全自研AI能力，可以完全私有化部署到客户本地场景，无需联网安全可靠。

目前，实在RPA四件套正在成为越来越多企业数字化转型升级的首选工具，已成功部署在中国电信、中国移动、中国联通、国家电网、吉利汽车、融创地产、平安银行等500强企业，以及珀莱雅、红蜻蜓、鄂尔多斯、七格格、梅子熟了等众多TOP电商品牌，打造了海量的数字化典型场景。

同时，实在智能坚持「人」才是技术的核心，强调人机协同的理念。未来，实在RPA四件套也将为更多企业提质增效贡献实在力量。

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