作為企業服務領域中亮眼的新賽道，RPA（機器人流程自動化）專注於以軟體代替重人力且重複性高的工作，比如財務人員可以用 RPA 機器人自動完成報銷票據的識別、錄入和審批的流程。
在人力成本愈發高昂、人力資源市場愈加細分和分散的現在，類似這樣為企業降本增效的產品格外讓人矚目。麥肯錫數據顯示，全球RPA市場規模將在2025年達到1000億美元，並以每年64%的增速，成為人工智慧相關領域中發展最快的技術之一。另一方面，國際機器人聯盟（IFR）的調查報告顯示，在全球範圍內的RPA機器人應用密度對比中，排名第一的韓國每10000名工人中有710個機器人，相比之下中國的機器人應用密度只有97，市場仍是藍海一片。
縱觀行業發展，國外市場點燃了第一把火，前有上市公司Blue Prism，再有估值火速衝到70億美元的頭部玩家UiPath、估值68億美元Automation Anywhere（AA)等，驚人的成長速度吸引了美國To B市場的目光，進而輻射到大洋彼岸的中國市場。
發展到今年，RPA市場格局已初步清晰。在國內，現在也有數十家的RPA公司共同探索這一賽道，除了通用型的RPA產品外，也出現了許多瞄準金融等垂直賽道的廠商、從AI等其他領域切入RPA的玩家，以及擁有雄心壯志的大公司們。
除卻資本熱度，全球市場的發展趨勢也愈發明晰統一。2019年6月，AI公司「來也」宣布完成與RPA創業公司「奧森」合併，強勢進入智能流程自動化市場。新「來也科技」提出的「RPA+AI」概念目前已成海內外行業共識。在此影響下，大部分RPA公司都開始強調RPA與AI的結合，以應用商店、接口打通等方式將OCR、NLP、機器學習等能力引入到RPA生態中。
從左至右：胡一川、李瑋、汪冠春、褚瑞
在國外，如UiPath在去年收購了StepShot和ProcessGold，以提供業務流程管理、流程挖掘、文檔自動化等能力；BluePrism宣布收購Thoughtonomy以發展雲端RPA產品；AA則收購了Klevops和CathyosLabs，同樣是為了提高RPA本身的產品和研發能力。而在最近，更是有消息顯示微軟欲收購希臘RPA公司Softomotive，加大對這一領域的投入和覆蓋。從去年的交易事件來看，RPA公司的融資及併購大多目的是為了提升自身產品能力，這也成為今年行業最重要的目標。
據Forrester 2020年的報告，全球RPA市場的產品+服務市場預計達到100億美元，大多數中國廠商成立於2018 年甚至更早，而他們在過去一年中獲得翻倍增長，市場依舊廣闊。
36氪在報導RPA行業的過程中發現，人力行政、企業運營（數據統計分析等）、風控審核、財務稅務等各個領域的工作都可以通過流程自動化機器人實現降本增效。理論上講，只要是人員通過電腦執行的高重複性、規則化/結構化的流程，都被認為是RPA的適用場景。時至今日，運行於Windows平臺的RPA系統已經廣泛服務於金融業、零售業、教育業、醫療健康、物流配送等多個行業。
若從產品能力說起，尚處於發展早期的RPA能夠實現的功能也是循序漸進，從簡單的流程做起。Forrester的報告顯示，從採購數量上，中國市場更集中於小規模流程的RPA採購，企業的痛點在於尋找有商業價值的流程，以及對RPA部署和維護的管理。
這也涉及到RPA現階段面臨的諸多困難。
首先是適配問題。RPA通常不獨立工作，需要和企業已有的信息系統協同工作。而企業信息系統的操作環境較為複雜，涵蓋了包括Linux、瀏覽器、雲服務等多種操作環境在內，且由於計算機系統版本、插件環境、網絡設置等千差萬別，對於RPA的適配能力提出了不小的挑戰，這直接關係到RPA的運行穩定度。
再者，交付層面依然重人力、定製化，運維成本高。除了簡單且標準化的數據處理以外，辦公過程中涉及到的抓取類工作，如網頁或其他軟體頁面中的數據搜索、抓取、保存等操作更考驗RPA的適配能力。由於不同企業採用了不同的信息處理邏輯，導致RPA機器人並非開箱即用，而是需要有一個交付的過程，即有實施團隊（有時由RPA廠商提供）面對各家企業逐一完成業務調試，當企業調整業務流程或操作環境後，已交付的流程仍然需要調整，甚至重新設計RPA系統的工作代碼，在無形中增加了運維成本。
其次，由於AI等技術與RPA尚處磨合階段，如果僅僅做簡單的能力對接，難以內化為RPA本身的能力。RPA流程中常常遇到一些非結構化、非規則化的流程和數據，需要AI提供處理邏輯——比如一個流程需要決定下一個步驟怎麼走，就要判斷一封郵件是什麼來意、一份合同裡面有什麼關鍵信息，等等，這都需要NLP、OCR等技術足夠穩定強大且與RPA產品融合程度足夠高，才能服務客戶需求。此外，AI需要大量數據、算法工程師的反覆訓練，耗時長，使用門檻高；RPA則是非侵入性的，強調部署快速靈活的產品，如何讓AI的能力能最好地在RPA產品中突顯，甚至讓不懂AI的用戶能夠使用，都是挑戰。
因此，如上所述的挑戰揭示了今年RPA行業的共同道路：在內裡，RPA和AI等能力的融合程度決定了能解決問題的上限。在外部，RPA廠商則需要更快提高產品化程度，降低服務邊際成本，才能在如今同質化問題已然顯現的行業中突圍，奪得先機——畢竟，資本市場對RPA的下注很大程度是因為這一技術靈活的開發部署能力，以及清晰明確的投入產出比。
在這一道路上，來也科技已是高舉火把的先行者。
來也科技CTO胡一川告訴36氪，傳統RPA處理的大多是結構化數據，例如Excel表格文件中的數據抓取及分析，但如果是非結構化的數據就超出RPA的能力範圍了。
「RPA發展至今為何難以普及？最大的原因就是企業中的業務流程是非常多樣化，例如僅僅是財務數據處理這一項工作，不同企業可能就有不同的處理方法/邏輯、不同的數據類型以及使用不同的軟體和系統。我們團隊在開發過程中發現，如果RPA能夠『像人一樣具備感知、認知和決策能力』，那麼RPA的功能擴展性將大大提升。」胡一川表示。
人之所以能夠解決機器無法解決的問題，最大的原因就是人擁有「大腦」，而大腦提供的感知、認知和決策能力能夠讓人分析並判斷如何完成任務。正是基於這個思路，「來也科技」於今年推出了一款賦能RPA的AI平臺產品——UiBot Mage（以下簡稱Mage）。
Mage的本質並非傳統意義上的RPA軟體，更多是通過加入機器學習等技術，讓RPA產品實現功能「升維」，具備認知自動化的能力。
胡一川向36氪解釋，Mage平臺中包含了絕大部分RPA機器人所需要的AI能力，用戶可以將這些AI能力接入到RPA中。「我們在Mage中加入了『預訓練』模型，裡面已經涵蓋了RPA常規工作中需要的機器學習模型，也就是說RPA可以快速調用這些AI能力，省去了數據標註、模型訓練等步驟。」
目前， Mage已能將圖片、文檔等非結構化數據，變為RPA可處理的結構化數據，並適用於財務票據自動處理、合同自動審核、銀行開戶信息自動錄入等多種場景。超過300家企業通過使用來也科技的RPA+AI產品，提升了企業運營效率。
Mage的切入角度和產品形態，無疑是RPA行業的一盞明燈——在不改變軟體本質的情況下，加入AI的Mage將大大拓寬現有RPA產品的功能邊界，從單純做重複性勞動機器人，進化為更加智能的機器人。而在用戶端的直接感受上，「所見即用」的特性讓AI能力的應用門檻大大降低， 意味著RPA能夠切入客戶的更多核心流程，服務更多需求。
AI為市場構建了更高的天花板，無論是企業還是資本市場對RPA的預期正在提高，RPA只是企業自動化的一部分，RPA是肌肉，AI則是認知和判斷力——這一認知將會越來越普及。
提升內在能力之外，如何讓產品穩定性更高、更易用則是搶佔市場的關鍵。國內市場天花板遠遠未完全打開，據RPAPLUS報告的公開數據預估，2022年國內RPA市場約達22億元左右，這意味著，諸多RPA廠商面對的是少部分有採購意願的大客戶，招投標中遇到熟悉臉孔的機率很高，產品差異化和成熟度成為突圍關鍵。
在這些問題上，來也科技已做好準備。
首先是對「內功」的布局。2019年6月，來也科技完成合併的同時宣布完成B+輪3500萬美元融資，進入RPA+AI市場，成為國內RPA行業第一起合併。
36氪曾報導，RPA和AI的技術底蘊差異較大，做AI的公司在RPA方面的積累往往比較薄弱，反之亦然。因此，來也與奧森的合併，讓新來也科技快速具備了深厚的RPA和AI能力。合併後的團隊快速推進了諸多產品層面的升級，如微信界面元素的全部識別。並在2020年1月完成了C輪4200萬美元的融資，充分說明市場對RPA+AI概念的認可，以及對兩個團隊合併後的成績滿意。
而在業務落地上，來也科技於2015年推出的「小來」機器人夥伴產品已在微信上與數千萬個人用戶進行過交互。智能對話機器人平臺「吾來」則幫助企業客戶針對客服、營銷、銷售和內部問答等場景快速搭建和訓練對話機器人，目前已服務了數百家中大型企業。在這個過程中來也科技沉澱了全棧的AI能力和運營機器人的經驗，這些能力和經驗能夠充分賦能給RPA產品。讓RPA產品從單純的RPA+AI，發展到AI成為RPA產品的原生能力，即從流程自動化到認知自動化。
目前來也科技已經將這一概念成功落地。以來也科技服務的大型地產公司為例，來也先是為客戶提供電話機器人產品，已經能夠很好地提高客戶工作效率，但還有很多相對複雜的任務，機器人的理解水平不足，無法解決，需要轉接人工。因此，來也科技開啟了第二期項目，用RPA和AI結合做機器人助手，讓原來員工處理問題需要的120秒，可能一點一點縮短到90秒甚至60秒，其核心則是在於用自然語言處理技術去理解用戶和客服之間的對話，基於理解一鍵生成可用的回覆，幫助客服在不同業務系統當中快速應對客戶，本來需要在工單系統，質檢系統，業務系統三個系統當中完成的任務，現在只需要一鍵就可以了。
而對於來也科技而言，當下重要目標是新產品Mage不斷的後續優化和升級，擴大產品的服務範圍，接著堅定不移地拓展生態道路。CTO胡一川表示，目前來也有超過300家渠道合作夥伴，今年Q1所服務的客戶中，超過一半的客戶都是由合作夥伴帶來的，充分證明了建立生態的價值和意義。
「未來的RPA+AI產業可能會形成一個完整的生態，單靠我們一家公司也不可能服務於所有需要RPA的企業。」胡一川表示，「當然，實現全場景RPA應用是全行業的理想，為了完成這個理想，我們需要在生態中扮演正確的角色，並且服務於合適的客戶。」
今日的RPA仍在早期，遙遠的未來圖景中，也許每個企業都會擁有一定數量的機器人僱員，甚至誕生以機器人僱員為主的行業，從而影響更大層面人力資源市場——來也科技正朝著這一圖景堅定前進。