一个可以007的数字员工价值34亿？中国RPA市场大爆发

2021年，一位数字员工价值多少？投资市场用真金白银给出了答案：34亿。

数字员工名为RPA，全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation)，主要应用于重复性工作场景，只要按照工作逻辑设置好程序，机器人就能按照流程7X24小时来执行工作。

投资机构也看到了这片市场前景。2021年，国内共有15家RPA厂商共获得19起融资，总额破了34亿，总体估值逼近230亿。

RPA厂商获得弹药后加紧开发，把技术落地到企业，让数字员工走进办公室，取代重复性劳动。这种趋势让打工人瑟瑟发抖，毕竟在自己的工位租金可能还高于工资的前提下，机器人同事正前行在卷自己的路上。

与其害怕，不如仔细看看数字员工真正卷的是什么吧。

哪些场景重复性工作最多？

以金融行业为例，在银行需要大批量处理账户查询、贷款查询业务的时候，客服团队往往难以短时间处理完毕，而当业务经理按照查询流程设置好程序后，就可以让RPA机器人就能不间断查询低优先级的账户，让客服团队专注查询高优先级的账户。

在银行里，除了查询业务，高重复性的业务场景比比皆是：风控、信用卡审批、报告报表分派、抵押贷款处理等，「聘请」一个可以7X24小时工作的数字员工实在很有必要。

又例如大公司里的人力资源部门，HR可能每天收到1000份简历，跟进20个新员工入职，那简历的跟踪归档、新员工的各种事务指引就会带来巨大重复工作量，如果公司引进RPA技术，机器人就能协助HR自动进行简历搜寻、简历归档、工资单管理、时间与出勤管理、教育培训、自动办离职等事务。

除了客服和人力，还有财税和IT等通用场景，而电商、物流、医疗、通信、零售这些发展相对比较成熟的领域，拥有多样的重复性工作场景，也是RPA技术落地的高频领域。

在这个基础上，RPA还拥有见效快、易部署等优势，使用RPA技术前后数据变化一目了然，又不需要入侵企业系统。RPA于是成了很多老板们心里的top级员工。

更具体一点？

影刀RPA创始人金礼剑给我举了一个蓝月亮（电商）的例子：

细究电商行业的工作流程，每个环节都有很多重复性工作，从上架、营销、客服到物流，例如退换货处理，客服需要在后台输入订单编号，判断是否适合，再进行下一步：换货/退款退货/退款不退货。

作为头部快消品牌，蓝月亮光是天猫平台就需每月处理数万张订单，当中的重复工作量会消耗大量人力，因此刚开始和影刀合作时，蓝月亮就提出了1000多个场景需求。

面对这种「鱼」的需求，影刀授之以「渔」：结合电商的通用流程提供了一套自动化解决方案，让客服人员即使无IT基础也能上手操作，像搭积木那样在5个月内搭建400多个自动化应用，让后台能够批量发送旺旺信息给客户，自动生成宝贝详情页，自动上架以及批量管理退换货等，机器人运行8000多个小时，相当于节省5000多人/天。

这么好的技术，怎么以前没有？RPA以前可能不叫这个名字。

01

从按键精灵到RPA

要了解RPA，还得从按键精灵开始。

按键精灵在2001年被开发出来后，最常被应用的场景是游戏开挂，用户下载按键精灵后，设定按键操作逻辑，然后电脑就能自动刷副本。

作为新技术，RPA因为原理与按键精灵相似，都能自动执行重复性工作，解放生产力，因此常被类比为按键游戏的强化版。

它们之间更强的联系还有一点：在2001年开发出按键精灵的褚瑞，现在是国内RPA头部企业之一的来也科技联合创始人。而来也科技已服务了200 多家五百强企业，200 余个政府部门及上千家中小企业，在今年完成 C++ 轮 7000 万美元融资。

同为开挂工具，按键精灵和RPA的待遇却不一样，一个不温不火，一个是当红炸子鸡，因为按键精灵应对不了复杂性较高的操作，钱景有限，有时见诸于新闻不是融资信息，而是游戏封号诉讼案。而RPA普适性更强，只要满足重复性、可逻辑化、非主观决策这三点的工作，都可以运用RPA技术来降本增效。

加之外部环境的变化也在加速RPA技术的发展，近年来劳动力红利逐渐褪去，人力成本不断上升，新一代年轻人对重复性工作的耐受力远低于上一辈……商业钱景广阔的RPA开始全面爆发。

事实上，2019年国内RPA热潮的兴起是从国外传进来，这年5月，美国知名RPA厂商UiPath完成了5.68亿美元的D轮融资，投后估值达到了惊人的70亿美元，这显然带热了全球RPA领域的水温。

市场水暖资本先知，不睡觉的投资人首先拿着钱进场：仅在2019年6-8月，国内就有6起融资；2020年全年融资规模就有22起，融资金额也达到了16亿元；2021年融资规模直接翻倍，总额破了34亿，共有15家厂商共获得19起融资，总体估值也逼近230亿，预计2024年市场规模将达81.8亿元。

紧跟着资本脚步是，是闻风而动的各路人马，大厂、传统软件公司、AI厂商、低代码厂商纷纷下注：大厂如华为云、苏宁云、平安云；传统软件公司则有用友、金蝶；AI厂商因着与RPA协调度高的逻辑，开始切入这片市场，如专注AI的来也科技和曾设计出按键精灵的奥森科技合并，把业务专注到RPA+AI上来，把数字员工故事讲出了新层次。

把热潮推到了一个高点的是Gartner在2021年发布的RPA领域的魔力象限报告，自2019年以来首次有中国企业入选，分别是弘玑Cyclone和来也科技，这也标志着中国RPA厂商的正式崛起。

可以说，在2019年开始的资本寒冬里，RPA市场是为数不多逆势火热的风口。

火是火，但很多老程序猿都认为RPA只是一个简单的工具，甚至有点LOW——反正就是不够中台酷炫对了，毕竟只是处理工作流。这可能也是RPA一直不出圈的缘故。

金礼剑也持有同样观点：RPA，真的只是一个工具。影刀RPA想做的，也只是RPA本身。

即便市场上现在最火的概念是RPA+AI。

02

我们应该怎么看待RPA

影刀创始人金礼剑是国内最早看到这片市场先机的人之一。2017年，国内RPA还默默无闻，他已经是阿里RPA产品的负责人。当时技术门槛较高，收费也高，即使以项目制的形式交付，还是有一半用户在使用，他从中看到了RPA的不可逆趋势。

因此在2019年，金礼剑从阿里出来成立影刀，从创立第一天开始，他就想做像office一样普及全球的产品。

「像office一样」。

这也意味着，他所憧憬的这款产品必须同时满足简单易用和功能强大。金礼剑补充道：真正产品驱动的公司才能全球化。

RPA本身不难，但做成office一样的，难。

为了达成这一点，影刀在连100万人民币也融不到的起步初期，拒绝了宝洁的100万订单。当时宝洁的要求是，项目制，做实施，这样就意味着，宝洁想要 影刀直接给宝洁解决问题，而不是解决问题的能力 影刀派遣数位技术人员进入到公司，在合约期内坐班，解决它的自动化问题。

这也是当时国内大部分RPA厂商的交付方式，交付方式虽然耗时久，但，对于还处于发展初期的RPA企业们而言，但凡是个单，都能给正向现金流带来正面意义。毕竟，对任何初创公司来说，「选择」有时候并不是必须的，活下去才是政治正确。

但金礼剑认为，项目和实施交付的形式耗时久、效率低，定制服务需要和甲方反复沟通需求，实施服务则无异于成为甲方的外包——都做了你的外包了，那我自己的产品怎么办？！

所以当时真的非常需要100万的影刀拒绝了宝洁的100万，转而把产品免费提供给蓝月亮使用（在成立初期，影刀产品皆为免费），产品交付比项目制的交付方式更灵活，也能够扩大辐射范围。当然，重点是，空出来的这些人，都用于产品研发上了。

金礼剑坦言，RPA技术门槛并不高，就像做个表格编辑器一样简单，但产品门槛高，一个产品要像微软的office一样让过亿人都能简单上手，能把产品覆盖到全球用户，这其中难度就很高。

这也是影刀坚持的「产品导向」，在外人看来，非常理想化且不接地气。但金礼剑坚持，「不做5英寸的蛋糕，要做5公里的蛋糕」。

项目交付和实施交付给公司发展带来的「岔路」，在影刀在舍弃100万的时候，似乎选对了路——当初因为「要做跟Office一样的产品」而被投资人嫌弃的影刀RPA，终于被投资人所看见了。

但，真的选对了吗？

如今美国RPA头部企业分别有UiPath、BluePrism、Automation Anywhere 等，它们都运营了15年以上，在技术、产品和生态方面均有布局，早在2018年营收大多过亿美元。

国外市场对这项新技术的认同度也远高于国内，截至2017年底，美国就已有近80%的金融机构认识并开始引入RPA，进行流程优化与升级。

国外RPA市场的蓬勃发展，给了本土玩家 copy to China 的决心，在copy的过程中，还有一个充满想象空间的故事：AI+RPA。

这还要说到RPA的局限性。因为RPA是按照固定规则工作的，不能处理异常情况，也不能同步升级，当企业软件升级或者仅仅是网络卡顿时，这位数字员工可能就宕机了，需要真实员工来纠错——人机协作是也。

从这一点来说，RPA更像一个永不间歇的工具人，而不是一个拥有纠错能力的智能机器人。

而「AI+RPA」的原理是，在RPA基础之上，接入OCR、图片识别、自然语言理解（NLP）等AI能力，允许机器人完成更多任务，比如图片信息扫描录入，或是接听电话/外呼。

《2021 科技趋势「RPA+AI」CIO票選的AI應用首要方向》报告中显示，RPA产业越来越关注RPA的弹性度以及当自动流程规模化后的容易管理程度，报告认为，可以加速流程自动化大规模扩展主要有两点，一是发现（Discovery），也即知道如何选择高价值的流程，二是智慧（Intelligence），能把设计非结构化资料的流程也自动化。

国内的来也科技是RPA+AI的典型代表和佼佼者，他们认为AI就是机器人的大脑，拥有认知和识别的能力；RPA更像双手，能够执行任务；如果把AI和RPA结合在一起，机器人能做的事情就会多很多，能变得更聪明。

RPA+AI，相当于突破RPA自身能力局限。这也是市面上讲「AI+RPA」故事的企业越来越多的原因。

是个趋势，没错。

不过，金礼剑则认为，RPA就是个工具和产品，没有那么神秘。

在当下的国内市场，RPA能够解决的问题是节省人力，为企业降本增效，因此RPA厂商把技术落地到企业的能力也很重要。

在技术上，AI能力需要巨量数据支撑以确保AI算法的准确度，小公司（小RPA厂商）很难做得比BAT好，硬是要讲AI+RPA的故事，未必适合所有小厂，实际执行效果未必一样好，甚至存在无数BUG。

国外市场之所以看好RPA+AI，原因也特别简单，那片市场足够成熟。且不说国内营销技术市场与美国营销技术市场有着10年差距，RPA在国外从萌芽到蓬勃发展超过了15年，市场有足够的成长和试错空间，因此能培养出高认知度的数字化，完善的技术设施，让RPA+AI技术生长，而在国内，我们尚在第一天的第一个小时。

但我想说的是，国内RPA应用还真没到普适程度。或者说，很多企业都没法用RPA：中国企业们，有太多不稳定的流程。

人，可能是自身发展路上（以营销技术为例，以数字化为例）最大的绊脚石了。

关于现阶段的RPA，不妨让子弹再飞一会。

03

「 更少的手动任务」，RPA的热度才刚开始

如果说叠加AI与否是第一梯队企业的抉择，那摆在第二、第三梯队企业面前的难题则是：内卷。

据亿邦动力采访报道，某跨境电商公司仅拿出20万元左右招标，却吸引了将近20家RPA厂商参与，而中标的厂商报价仅为个位数。

不得体的价格战背后，除了资本加注、其他领域玩家进场加剧竞争，驱使厂商唯有跑马圈地之外，我们不得不直视一个事实：当前国内的RPA技术水平并不高，产品同质化严重。

当然，市场仍然充满机遇。

RPA仍然是软件细分市场里同比增速最快的。据IDC数据，到2023年，全球RPA软件市场规模将达到39亿美元，2018-2023年复合增长率达36%。中国RPA市场也将高速发展，2023年市场规模将达到10.2亿美元，2018-2023年复合增长率为64%。

而数字化转型浪潮中，选择本土RPA厂商的国内企业越来越多，这也将为RPA企业带来更多机会。

据LeanData 的一项研究表明，收入营销团队想要的第一大领导能力是「更多的自动化/更少的手动任务」。越来越追求降本增效的企业，会是这些技术最大的推动力。

从2019年开始，国内RPA从萌芽到发展堪堪3年，相比国外动辄15年的稳定offer，这位数字员工其实还处于试用期。也许，在未来一段时间内，资本不再大笔下注，RPA市场将历经一场洗牌，那时候才是真正的RPA时代。

那么，在那之前，如何得到市场的真正肯定？

或许真相就藏在金礼剑的坚持中：产品。