“2020金融文字節——銀行數字化創新主題征文大賽”由中國電子銀行網（微信公眾號：cfca-cebnet）、未央網聯合主辦，和訊網作為戰略合作媒體，清華大學金融科技研究院作為學術支持，以下為參賽者投稿。

作者：中國工商銀行投資銀行部 郭宏杰

摘  要：作為企業加快數字化轉型升級的工具之一，RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）可助力企業提高業務流程效率、防范操作風險、提升人力價值。2020年以來，在AI賦能和抗疫契機助力下，RPA在成為企業最關注的業務自動化解決方案的同時也成為創投市場的新寵。

為了更好地掌握RPA發展動態，洞察RPA應用發展前景，把握潛在投行業務機會，探尋其在金融領域創新應用的路徑和方式，本文首先系統梳理了RPA的基本概念、行業發展現狀和未來趨勢；接著分析了RPA行業的市場競爭格局及潛在的投行業務機會；最后對RPA在金融領域的應用進行分析，并提出有關借助RPA開啟超越業務流程自動化的創新應用的思考和建議。

關鍵詞：RPA；超越自動化；新的創新模式

一、RPA行業發展現狀和未來趨勢

（一）RPA概念、特點和適用領域

RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）是一種敏捷、高效、成本可控的數字化賦能技術，本質上是通過充分利用用戶界面（UI，User Interface）和表面級特征這對組合來創建自動處理常規性、可預測的數據轉錄工作腳本，從而把機器人作為虛擬勞動力，學習和模仿人類處理任務的工作步驟，代替人完成大批量、機械重復的業務操作，實現業務流程自動化。

RPA的最大特征是：可以針對重復性工作實現高智能自動化。因此RPA應用范圍廣泛，只要滿足量大重復、規則明確這兩個原則，就適合應用RPA。當前，RPA已大量應用于財務，稅務，HR，IT服務等領域，應用RPA技術的行業主要有金融、制造、零售、電信、政府/公共事業等。

RPA的主要優點是可以與其他現有技術很好地結合使用，因而具備快速靈活部署、不破壞原生系統、投資更少等特點。這個優點對于企業的數字化轉型升級很有意義。當前，隨著企業數字化轉型升級的深入，為數眾多的企業都對系統整合、跨系統連接和數據集成共享有著強烈的需求，RPA為擁有多個復雜系統的企業提供一個除傳統解決方案（由IT部門整合現有系統或開發接口或重構系統）之外的一個可行的數字化轉型升級替代方案。RPA在解決上述需求方面具備兩大優勢：首先，RPA是從用戶界面（UI，User Interface）層面進行“非侵入式”的系統打通，可以快速靈活部署；其次，RPA支持低代碼流程開發，可以由業務人員直接上手使用。簡言之，RPA能夠幫助企業高效挖掘與以往的技術投入有關的數據和價值。通過部署RPA，企業可以提升業務流程效率，降低操作風險，協助員工將更多時間和精力投入到直接產生效益并更能創造價值的工作中。

RPA不是新鮮概念，是一種淵源可以追溯到1954年誕生的工業機器人腳本自動化技術。十幾年前，作為BPA（Business Process Automation，業務流程自動化）的一個新興領域，RPA應解決業務問題而生，首先從屏幕抓取等傳統技術與自動化工作流軟件結合開始，之后為了滿足企業需求逐步將AI技術加入其中。但在國外，比如美國，RPA也是近兩年來才開始流行。具體原因有兩點：一是AI技術近年來取得突破，借助AI技術，RPA對復雜業務流程的處理能力上了一個大臺階；二是企業數字化轉型升級中業務流程或工作流程優化需求日益旺盛，為RPA發展提供了巨大的市場空間。

（二）RPA在中國的發展歷程和未來趨勢

2015年前后，一些跨國公司率先在中國區應用用RPA。之后這種流程自動化工具逐漸被國內金融機構接觸并接受。在更多行業對RPA產生興趣后，包括IBM、HP、埃森哲、四大會計師事務所在內的公司紛紛開展RPA相關產品的咨詢服務落地工作。Blue Prism、UiPath、Automation Anywhere等國外知名RPA產品被帶進了中國市場。日益增多的市場需求也催生了中國本土RPA廠商，2016-2017年期間，國內出現了一批RPA廠商，如弘璣Cyclone、云擴科技、金智維等。2018年，中國本土的RPA廠商逐漸發展壯大，并開始同國外RPA產品展開競爭。

進入2020年，RPA+AI模式成為RPA產品常態，海內外RPA頭部企業均將AI技術作為重要發力點，為RPA商業化落地按下了加速鍵。借助AI技術的綜合作用，RPA的潛力將得到重大發揮。一方面，為了滿足更復雜業務流程場景需求，RPA會融入更多人工智能、機器學習和認知計算等智能技術；另一方面，AI平臺也正在通過RPA產品或解決方案，將AI的算力以及數據分析、處理及挖掘能力賦能給更多企業，RPA在事實上已經成為AI技術落地的重要載體。

展望未來，RPA將朝著以下三大趨勢發展：第一，RPA融合AI成為常態；第二，RPA解決方案由本地部署走向云端；第三，RPA+低代碼技術降低開發門檻和使用難度。這些發展趨勢都將進一步加速RPA的落地。

二、RPA市場潛力巨大，即將步入高速發展階段

（一）RPA站上企業數智化風口

在技術層面，RPA不僅可以模擬人類，而且可以利用和融合現有各項技術，阻力企業實現業務流程自動化的目標。結合AI技術，RPA的應用邊界可以拓展到非結構化數據處理等更復雜的場景，幫助企業更高效地走向智能化。

在市場層面，在全球范圍內，隨著數字經濟發展，企業數字化升級改造為 RPA 大規模部署提供了沃土。越來越多的企業認可用數字化機器人代替人力完成工作的觀念，并開始尋求RPA合作。而數據也證明了這一觀點。2018年和2019年RPA都是企業軟件市場中增長最快的細分領域之一，分別增長了63.1%和62.9%，遠高于整個軟件市場3.5%和11.5%的增速[1]。Gartner在《2020年十大戰略技術趨勢》中預測，RPA將成為超級自動化技術發展的開端[2]。到2023年底，90%的大型和超大型組織都將以某種形態部署RPA，高于2019年的55%；到2022年，80%部署了RPA的組織將引入AI，以借助機器學習、自然語言處理、光學字符識別等智能技術等改進業務流程[3]?？梢灶A計，2020年開始，越來越多的企業將嘗試部署RPA，RPA實施將逐漸成為企業數字化智能化轉型升級的戰略性工程。

在行業層面，自IBM、微軟、谷歌等廠商將RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）集成于BPM（Business Process Management，業務流程管理）解決方案之后，眾多云計算、SaaS、企服軟件、人工智能、系統集成等廠商紛紛跟進。RPA自此成為業務流程自動化、數字化及智能化的焦點，RPA解決方案也成為企業關注度最高的業務自動化解決方案。

在資本層面，在全球，繼Uipath和AA（Automation Anywhere）的兩筆巨額融資和估值公布之后，RPA成為資本市場的關注焦點之一。2019年4月，UiPath完成D融資，估值高達70億美元；2019年11月，Automation Anywhere完成B輪融資后，估值高達68億美元。在國內，隨著幾筆投資的落地，RPA項目同樣也因融資與估值倍受投資者關注。2019年6月，云擴科技完成A+輪融資后，估值超過10億人民幣；2019年6月，來也完成B+輪融資后，估值達14.95億人民幣；2019年8月，英諾森完成B輪融資后，估值達9.75億人民幣（見表1）。

盡管RPA商業模式尚未成熟，且其部署對企業的數字化、標準化程度要求較高，但巨大的行業應用潛在需求，廠商的積極跟進布局，以及活躍的資本仍把RPA推向了風口浪尖，吸引了各行業的關注，預計未來會有更多的RPA項目涌現。

（二）市場火熱，群雄競技

從市場規模上看，根據IDC預測數據，到2023年，全球RPA軟件市場規模將達到39億美元，2018-2023年復合增長率達36%。中國RPA市場規模2023年將達到10.18億美元，2018-2023年復合增長率為64%（見圖1）。

在企業層面，Gartner最新報告[4]數據顯示，目前，全球范圍內RPA廠商超過50家。八大RPA廠商（Automtion Anywhere，Blue Prism，NICE，Pegasystems，UiPath，Kofax，EdgeVerve system，WorkFusion）占據全球RPA市場主導地位，其中前五大廠商市場份額占比高達47%。其中Uipath、Automation Anywhere和Blue Prism在Gartner發布的首份RPA企業魔力象限中，位于第一象限（見圖2）。

在國內RPA市場上，活躍著國外RPA廠商或咨詢公司、國內RPA廠商。其中國外RPA廠商如Uipath、Automation Anywhere和Blue Prism等，RPA咨詢實施機構如德勤、普華永道、安永、畢馬威等，科技巨頭如IBM和微軟等。國內RPA廠商根據來源又可分為：原生RPA廠商、云計算廠商、大型企業、AI廠商、ERP廠商等。原生RPA廠商如藝賽旗、云擴科技等，云計算廠商如阿里云等，大型企業如蘇寧等，AI廠商如達觀數據等，ERP廠商如金蝶、用友等（見表2）。

這些市場主體各有優劣勢。國外RPA巨頭，普遍運營經驗豐富，對產品和戰略把控能力較強，但其市場拓展多依賴于咨詢實施公司。國內RPA廠商大部分成立時間較短，但也有自身的優勢。對于云計算廠商而言，技術實力雄厚、生態完備是最大的優勢，未來RPA業務或將成為其產品或服務標配。大型企業會自研RPA，或者與RPA廠商合作共同開發RPA，在解決企業內需之后還會輸出給客戶。AI廠商具備技術優勢，是否推出RPA產品取決于是否看好這個市場。ERP廠商一般而言產品體系比較完備，出于業務集成的需求，也通過自研RPA或者聯合RPA廠商推出RPA（見表3）。

根據主打市場范圍，RPA廠商又可以分為通用和垂直兩類。相較于通用型RPA廠商，垂直細分領域的RPA廠商有兩點優勢：一是能夠為客戶量身打造業務流程管理優化解決方案，因而客戶粘性較高；二是在特定細分領域深耕，爭取在某一點上做到最好，客觀上避免了與通用型RPA廠商的直接競爭。

（三）購買技術和能力時代來臨

2019年以來，全球范圍內RPA行業收購事件頻頻發生（見表4），多為國外大型RPA廠商收購相關技術、咨詢機構與會計事務所通過收購打造RPA輸出能力。2020年將會有更多的RPA項目涌現，也將會有更多RPA企業被投資或收購。

而國內大部分RPA廠商目前尚未發展到通過資本完善商業生態的階段。但預計在2020年之后，隨著企業自身技術的夯實與市場需求的增多，在自有技術無法滿足其發展要求的情況下，將會產生投資或并購AI、大數據等領域團隊的訴求。屆時，國產RPA廠商將進入購買技術與能力的時代，中國的RPA市場也將進入高速發展階段。

三、RPA在金融領域創新應用的思考建議

（一）金融領域RPA需求旺盛的兩大原因

在國內，金融是目前RPA應用最為廣泛的領域。已落地的業務應用場景有：商業銀行的對公賬戶備案、自助機具非營業日設置、信用卡發卡審核、清算數據上送處理、個貸催收、抵質押貸款處理、反洗錢、欺詐檢測等；證券公司的業務清算、開閉市、定期巡檢、資管系統操作、托管系統操作、財務系統操作、柜臺交易系統操作等；保險公司的保單創建、信用額度核保處理、索賠處理等。

金融領域對RPA需求旺盛，主要原因有兩點：

第一，在金融行業的日常工作中，存在大量的重復性操作，耗費了不少的時間與人力成本。

第二，金融行業尤其是大型商業銀行業務系統數量眾多，且各系統相對獨立，信息孤島現象比較嚴重，因而跨系統操作自動化及信息共享需求迫切。

（二）思考建議：超越自動化，開啟新的創新模式

RPA給各個行業的數字化轉型升級提供了全新的思維與方式。應用RPA可以為金融機構帶來至少以下三個作用：

第一，提高操作效率和準確性，防范操作風險。

第二，提高業務處理效率，提升用戶體驗。

第三，減少人力成本，提升員工價值。

在目前已落地的RPA應用中，多是應用RPA的基本功能特性，達成上述基本目標。未來一段時期，基于這些目標RPA還將在更多領域的更多場景獲得推廣應用。

但RPA應用的作用或不止于此，或可以考慮利用RPA的拓展優勢開啟新的創新模式。本文的第一章提到過：RPA可以與其他現有技術很好地結合使用，因而具備快速靈活部署、不破壞原生系統、投資更少等優點。在我們看來，充分拓展利用這個優點將給企業帶來更大的價值。

例如，可以考慮，在不改變原有應用系統功能的前提下，借助RPA應用可達到跨系統流程整合、優化和數據共享的效果。相較于系統整合或重構等傳統解決方案，在這方面，RPA有其獨特的優勢。借助RPA可方便快捷地將各業務板塊或部門的系統聯通起來。各業務板塊或部門業務人員可根據實際業務需要，提出具體需求并進一步優化RPA工作流程，以更高效、更及時地應對市場變化。引入RPA或許是推動科技與業務深入融合發展、實現生產效率和競爭能力躍升的一個比較有效的抓手。當前，各大金融機構在積極探索和實踐借助金融科技打造適應新時代要求的核心競爭力。在推進新興技術與業務融合應用中，金融機構尤其是大型商業銀行面臨的最主要問題和挑戰之一是跨條線、跨部門業務聯動，系統整合升級，打通內外部數據，實現產品研發、業務運營、客戶服務等多方面集約化管理和運營?；蛟SRPA就是能助力解決這個問題的一個幫手。

也可以考慮，重新評估未來知識和技能類型，無縫整合人類智慧和機器智慧，利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能，創造新的商機。這些商機包括但不限于：針對某類客群特點和需求，研發輸出通用型或專業型機器人或解決方案。例如，在服務小微企業方面，可以根據小微企業對財務、人力資源管理、稅務等基本共同的需求，研發輸出小微企業金融服務機器人或增值服務方案，助力金融供給側結構性改革。再例如，在防欺詐方面，可以根據客戶對重要憑證識別真假的需求，利用機器人自主學習功能開展重要憑證鑒定業務，推出“鑒寶機器人”。

展望未來，RPA由點及面的推廣應用將助力智慧金融一步步成為現實。

注釋：

[1] Gartner，《Competitive Landscape：Robotic Process Automation Software》，2020年5月13日

[2] Gartner，《2020年十大戰略技術趨勢》,2020-10-21

[3] Gartner，《Competitive Landscape：Robotic Process Automation Software》，2020年5月13日

[4] Gartner，《Competitive Landscape：Robotic Process Automation Software》，2020年5月13日

責任編輯：王超