微信扫描关注我们

2022 资本收割RPA

RPA(Robotic Process Automation)赛道再迎高光时刻。


2021年12月22日,成立仅6年的芬兰RPA服务商Digital Workforce(以下简称为“DW”)在瑞典纳斯达克第一北方市场敲钟,股票代码为“DWF”,每股发行价为6.58欧元,上市当日市值达7250万欧元。


DW成为继Blue Prism和UiPath后,第三家在世界范围内公开募资的RPA厂商。可以说,DW的成功上市,为沸腾已久的RPA赛道再次注入一剂强心针。


成立于2001年,率先转型开发RPA机器人的英国公司Blue Prism于2016年3月在伦敦交易所上市,当前市值超1.22亿英镑;而风头最猛,被誉为开启“世界RPA元年”的UiPath于2021年4月登陆纽交所,当前市值已达208.04亿美元。


如果说2020年全球企业对RPA服务还抱着“小试牛刀”的试水心态,如今RPA厂商的陆续上市,正带领世界步步迈入“数字员工”的风暴眼。


据外媒报道,除上述三家成功“上岸”的RPA厂商外,Automation Anywhere、WorkFusion等其他头部RPA服务商,也正在做IPO前的最后冲刺准备。不出意外,2022年国际市场或将迎来RPA“上市潮”。


敲钟现场,DW首席执行官Mika Vainio-Mattila难掩喜悦,他表示:“我们是第一家完全专注于智能自动化服务(RPA)的上市公司。我们拥有强劲的增长记录,而上市有助于进一步加速发展。目前,我们正朝着2026年市值1亿欧元的目标迈进。”


01


DW商业模式解读


成立于2015年的DW,是一家位于芬兰首都赫尔辛基的"RPA+AI"服务提供商。目前,通过为企业提供RPA机器人,已为200家大型客户实现了业务转型。


“我们已经为客户‘自动化’了4000多个业务流程,为他们节省了1000倍的时间和金钱。”这是写在DW官网上的一句话。


作为企业不可或缺的一份子,“数字员工”(RPA机器人)的价值正在被看见。


可以精准且不知疲惫地执行工作的RPA机器人,在附上AI(人工智能)的“超能力”后,能够自我学习一系列细碎但标准化的业务:用比人类更高的效率,犯比人类更少的错误,做比人类更多的工作。


DW的三位创始人Heikki、Mika和Jukka作为IT行业“老将”,曾就职于富士通、凯捷、Basware和IBM等公司,并担任高管。作为经验丰富的企业领导者,他们曾分别从技术、销售、营销和国际业务方向,看到了“数字员工”的适用性。


但仅仅“看到”还不够,最终促使他们投身RPA怀抱的关键在于,他们注意到,办公室员工每天几乎需要花费近一半的时间耗费在多个IT内部系统的切换和使用上,重复、琐碎又无营养。而重组系统往往又贵又耗时,让身为管理者的他们望而却步。


眼看着数字化工具没有用在“刀刃”上,Heikki、Mika和Jukka很头痛。他们决定离开原岗位,创办DW,投身于RPA机器人的开发行列。


通过提前“预定义”企业既定规则、业务逻辑和结构化数据,DW开发出可以从云端提供可扩展安装包的“数字员工”1.0版本。这一版本的RPA自动化平台的最大亮点在于:无需对企业现有IT系统进行任何改动。


这是因为,DW开发的RPA机器人不会保存企业数据,它被分配了与人类劳动力相同的用户权限,最大限度地保护了企业隐私和数据安全。


经过几年发展,如今,DW的RPA机器人已经实现了及时捕获和解释应用程序的能力,以处理交易、操纵数据、触发响应并与其他数字系统进行通信。


与此同时,该机器人还能够与Blue Prism、UiPath和Automation Anywhere等友商机器人“和谐共处”,保持高兼容性,这让企业在使用和替换时,降低了转移成本和学习成本。


据官网显示,目前,DW的机器人主要具备以下几个关键功能:


RPA:DW的数字机器人不仅可以处理应用程序,还可以处理涉及多系统、多专家、需要重复输入的大量数据密集型工作。在企业转型过程中涉及到的数据整合、合并或外包工作,都可以使用DW机器人实现快速、经济地替换。


NLP(自然语言处理):世界上大部分数据都是“非结构化”地存储在自由文本文档、视频、电子邮件、PowerPoint演示文稿等中。DW的机器人能够利用最新算法,轻松阅读并理解文本内容,并对其分类、总结或翻译。


聊天机器人:如今,会话AI允许机器人用自然语言与人类用户进行聊天对话。DW使用最先进的基于AI的NLP技术,支持20多种自然语言,包括芬兰语,瑞典语,挪威语和丹麦语在内的所有北欧语言。


图像和语音识别:DW的机器人还可以利用计算机视觉功能来处理、理解图像或视频中的数据。通过学习架构,其还能够主动提取隐藏在图像或视频中的其它有意义的信息。


业务流程挖掘:DW的流程分析工具包通过机器学习,识别最适合自动化的流程,从而自动执行发现阶段。而且,该工具包还可自动创建流程图并汇总统计数据。


根据公开招股书,DW上市后,将使用此次发行股份的收益,全力支持公司的增长战略:


股份发行所得净收益的约70%将用于投资新的销售和交付资源,以加速增长,特别是英国和美国市场,以提高服务能力和客户群。


股份发行净收益的约15%将用于新技术的投资和研发,以保持DW智能自动化和“端到端”云服务产品的高质量和全球领先地位。


股份发行所得净收益的约15%将用于其他项目投资,以确保公司能够保持足够的交付能力和业务可扩展性。


例如,开设一个新的离岸中心来提供集中式服务,以及开发管理工具和系统来管理组织。


对此,DW委员会主席Timo Ahopelto评论称,此次公开募股为DW扩大业务、加快增长速度并实现财务目标创造了机会。


DW首席执行官Mika Vainio-Mattila则表示,此次上市,更坚定了其为实现“所有可自动化工作自动化”的决心和信心。


02


RPA的“破”与“立”


后疫情时代,人力成本激增,企业收入骤减。内外交困间,即便是过往对数字化反应迟缓的企业,都纷纷将目光投向RPA。可以说,不论是企业,还是投资市场,对RPA的青睐都不是“一头热”。


据全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner预测,2021年RPA软件市场将超20亿美元,到2024年,这一数据还将保持两位数的速度增长。


另一国际知名咨询机构Forrester的研报显示,世界上近50%的企业组织,将在2022年完成RPA的部署工作。Gartner则认为,这一数字在国际大型企业中将达到90%。


Gartner指出:“驱动企业部署RPA软件的关键因素在于,它们提高工作流程质量、速度和生产力的能力,这与企业在疫情期间对于成本节约的需求相一致。”


位于美国硅谷的科技公司Technologent首席信息官兼专业服务副总裁Mike McLaughlin对此表示认可。Mike McLaughlin认为,随着疫情的持续,全球企业的数字化转型将加速。


他表示,促使企业数字化转型的要因就在于,企业看到了成本节约和业务支持的必要性。而这两点恰好能被RPA所满足。


美国科技公司Conversica首席执行官Jim Kaskade则认为,RPA之所以能在企业间实现迅速渗透,核心在于“数字员工”们并没有“威胁”到人类劳动力。他说:“RPA并没有从结构上改变劳动力结构。相反,它提高了人类劳动力5倍的参与度,扩大了2倍的渠道数,缩短了50%的销售周期,助力企业赢率提高4倍。”


Salesforce的报告也体现了这一点,报告显示,70%的美国公司在部署了RPA软件后,每位员工每周的工作效率至少提高了4个小时。


那么,是否还存在其他力量在推动RPA实现市场增长?


美国科技公司Workato的创始人兼首席执行官Vijay Tella从自疫情以来,全球流行的“远程办公”趋势上,分析了RPA赛道迅速扩张的原因。


从能效角度上,他认为,目前,越来越多的欧美企业用实践证明了,远程办公与集体办公在效率上相差无几,疫情催生的“离岸外包”这一新雇佣方式正在发达国家大行其道。


随着这部分业务逐渐剥离,企业可以通过租用租金更低廉的办公场地节约运营支出,达到压缩成本的目的。


但是,Tella也指出,目前的RPA技术,对企业“降本增效”的效果有限。他认为,全球RPA技术仍处于早期阶段。


虽然从某种程度上,通过取代简单、重复的手动工作来降低企业运营成本,在市场上仍有发展空间,RPA服务商还将迎来一波“上市潮”。但面对企业日益增长的数字化需求,“数字员工”的作用力,绝不能够仅仅停留在取代简单、重复性工作的这个阶段。


未来,“数字员工”还将执行一些人力无法解决的、更为复杂的问题,而这才是RPA的真实效用。“从长远来看,企业需要更强大的自动化工具,可以集成应用程序和数据,以创建增强和加速人类工作的工作流程。”Tella说。


这一观点与美国科技企业Hyperscience首席运营官Charlie Newark-French不谋而合。


French认为,目前,RPA机器人在企业里还只是充当“创口贴”的作用,头痛医头、脚痛医脚,不论是实用性、准确性还有效率,距离理想水平都还有距离。


03


八大RPA机器人技术变革趋势


2018年,Gartner首次将RPA与AI(人工智能)、ML(机器学习)等技术放在一起,提出“RPA+AI”概念,并预测“RPA+AI”将成未来技术发展新趋势。三年过去,“RPA+AI”热度只增不减。


日前,Gartner再度发文称,其85%的客户表示,将在2022年增加或维持在“RPA+AI”领域的投资。


为什么越来越多的企业青睐于“RPA+AI”?


以工作场景中典型的供应商支付款为例,扫描电子发票后,RPA机器人会利用AI技术对发票进行识别和提取,随后,将通过AI技术将发票有效信息进行校验和归类,实现三单匹配;最后,机器人还能够将所有发票数据,自动录入到ERP等系统中。


整个自动化业务流程看似简单,却涵盖了流程建模、流程挖掘、RPA机器人、AI智能平台、Workflow、数据捕获等创新技术。


经过AI赋能的RPA,在读取非结构化数据、做决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更有优势。而且,在没有人工干预的情况下,还能够进一步拓展机器人的工作范围,响应更加复杂的需求。


2022年,有外媒预测,“RPA+AI”将实现端到端的业务全线路学习,加速企业数字化进程。据悉,认知机器人能够不断从数据中学习并做出决策,增强与人类劳动力混合工作的效率与准确性。


以总部位于巴西的公路管理公司Arteris为例,目前,该公司建立了一个基于“RPA+AI”的数据分析共享服务中心,通过高效运转,于2021年帮助企业实现了近50%规模经济的增长。


未来,RPA与AI在技术上的结合,还有哪些方面值得期待?亿邦动力梳理了近期外媒有关RPA的报道,整理出以下8大RPA机器人技术变革趋势:


(一)RPA CoE(RPA卓越中心)


RPA卓越中心作为中心“指挥部”,将由IT专家、RPA顾问、流程经理以及其他业务团队职能专家组成。CoE的作用在于建立治理模型、模拟最佳实践、疏导专业知识并整合优化投资组合。建立RPA CoE不仅能够提高机器人开发周期的效率,还能够更好地指导“RPA+AI”与其他IT系统集成,并提供对应的RPA培训、服务和支持。


(二)语义自动化


目前,机器人只能实现开发者为其设置的一套工作流程。即便在拖放式、低代码的环境中,搭建自动化流程也十分复杂,语义自动化则可以帮助开发者摆脱这些束缚。


实现语义自动化后,机器人能够自动识别流程、理解流程、读取数据,还能够知道将提取后的数据放至何处,全程无需另写代码。开发人员只需点击电脑屏幕上的“启动工作”,机器人就能独自操作全流程。


(三)RPA将推动认知业务流程管理(CBPM)


认知业务流程管理(Cognitive Business Process Management)作为RPA发展的下一个阶段,有着“举足轻重”的地位。


除了AI外,RPA还将深入与ML(机器学习)、NLP(自然语言处理)和CC(认知计算) 等认知技术结合,打造出能够模拟人进行业务决策的RPA机器人。为实现这一目标,企业还必须创建一个崭新框架来设计、执行和管理混合劳动力。


(四)与低代码(Low-code)平台合作


随着企业自动化规模的扩大,越来越多业务流程都有自动化的需求。低代码平台作为一款能够自动生成代码的平台,其可视化编程功能和“傻瓜式”的拖拉拽使用方法,能够满足企业开发人员对于更多基础RPA解决方案设计的需求。


(五)除财会行业以外,还将深入其他行业


尽管目前,财会行业依旧是RPA的主力服务行业,但随着流程改进和迭代,RPA还将在其他行业逐步实现渗透扩展。


不论是简化客户服务、自动化实现事务性销售任务、端到端管理人力资源流程,甚至是实现跨行业业务操作流程的RPA机器人都将在2022年实现技术的突破。


(六)RPA集成


随着“RPA+AI”功能的完善,2022年,与集成流程挖掘、计算机视觉等其他成熟IT技术的集成,也将在寻找互补的过程中逐步构建发展。


(七)RPA将接管企业资源规划(ERP)


目前,企业面临的一大挑战就是,老旧ERP和其他IT遗留系统已然跟不上数字化转型的速度。ERP系统内部存储了大量难以提取和迁移的关键数据,手动提数既耗时又费力,且容易出错。而RPA机器人的出现,以机器人一己之力,能够顶替整个人类团队。只消几小时学习时间,RPA机器人不仅可以精准提数,还可以直接顶替ERP,自动生成代码记录工作数据。


以Gartner为代表的行业分析机构曾预测,伴随着以“RPA+AI”为代表的超自动化平台出现,ERP系统将面临巨大转折。


(八)RPA即服务(RPAaaS)将成主流


SaaS、IaaS、PaaS把“即服务”模式推向市场后,如今,RPA凭借巨大普及潜力和广泛用例,也在市场上掀起一阵“RPAaaS”讨论。2022年,相继有不少自动化系统集成商将推出“RPA即服务“(RPAaaS)模型。


2022年,RPA不再是个新词。


德勤发布的《2021年全球首席采购官(CPO)调查报告》显示,在创新技术采购领域,RPA已经成为首席采购官们的采购重点。RPA的采购率从2019年的2.4%上升到2021年的27.5%。增速在10倍以上。


IDC的报告指出,2023年内,全球企业在数字化转型上投入的资金额有望达到2.3万亿美元左右。


数字化转型在企业面前,不再是选择题,而是一道必做题。


正在从“人机协同”走向“人机融合”的RPA技术,如何从过去顶着“崭新而闪亮”新奇帽子的概念词语走向技术成熟,全世界都在观望。