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今年上半年，我国一级市场的整体情况非常惨淡，募资规模与融资额规模均有 30% – 50% 的下跌，哪怕是风口上的 AI 行业，行业投资总额也较去年同期下跌了 50% 左右。
而一直不温不火的 RPA 赛道，仅在 6 月份，国内就有三家 RPA 厂商获得了千万美元级别的融资，AI 公司来也科技与 RPA 公司奥芬科技合并成立的「新来也」，更是获得了 3500 万美元的 B + 轮融资。
RPA 到底是什么？发展潜力有多大？人才缺口又有多大？我们今天就剖开来聊一聊。
* 部分内容及数据资料参考自网络。
零、RPA 的源起与发展
RPA 的概念最早在 2000 年初兴起。国内最早引入 RPA 的，是四大会计师事务所。2015 年前后，普华永道、德勤、安永、毕马威开始在中国区使用 RPA 产品，将其应用在审计和财税等业务中。
所以在中国，RPA 并不是一个新鲜事物。但一直没有什么「出圈」的新闻，直到今年的五月份，美国 RPA 创业公司 UiPath 宣布完成 5.68 亿美元融资，融后估值达到 70 亿美元，才让市场认识到这一「火」起来的新风口。
据 HFSResearch 的研究数据显示，RPA 的全球市场规模已从 2016 年的 6.12 亿美元增长至 2018 年的 17.14 亿美元，近三年的年增速均超过 50%。预计到 2022 年，市场规模将达到 43.08 亿美元。
经过几年的市场教育与产品迭代，到 2019 年，RPA 无论是从产品的成熟度还是市场的教育方面，都有了大幅提升，这也促成了 RPA 在 2019 年的快速增长。
与过去几年间的很多技术投资热点不同，RPA 如今被资本方和市场方双双看好，原因有两点：
- RPA 经过产品形态的迭代，目前可以解决很多市场急迫待解决的需求；
- AI 风口过后急需证明应用价值，RPA 和 AI 天然的契合属性给 AI 扩展了更多应用方向；
软银愿景基金的孙正义在一次会议上曾经夸张的表示：“世界经济将在 RPA 和 AI 的帮助下，迎来第二次大飞跃。”
坊间曾定义过一个「第四次工业革命」的概念，通常是指 AI、自动化、机器人、量子计算和物联网（IoT）等变革性技术的发展与融合，促成下一次工业的大变革。而 AI+RPA 的融合发展，用更高效的方式取代或者演进低效的劳动，在即将到来的“工业革命”大潮中，势必是一个不可逆的趋势。
所以，RPA 的故事可能才刚刚开始，而 AI 能让故事变得更精彩。
一、什么是 RPA
“RPA 的使用，给那些依靠大量重复性手工过程来处理结构化数据（如交易处理）的客户带来显著价值。”
RPA，是 Robot Process Automation 的缩写，中文翻译是机器人流程自动化。
RPA 的雏形，可以追溯到 Excel 里的宏，或者一些插件、外挂之类能够自动执行电脑操作的流程。过去人们对 RPA 的定义，就是是用来代替人类执行重复的可自动化流程的任务，从而降低成本、提升效率。
具体在传统的工作流自动化工具中，软件开发人员一般是使用内部应用程序编程接口（API）或专用脚本语言生成一系列操作，以自动执行任务和与后端系统的接口。
相比之下，RPA 系统可以通过观察用户在应用程序的图形用户界面（GUI）中执行该任务来开发动作列表，然后通过直接在 GUI 中重复这些任务来执行自动化。这可以降低在可能无法为此目的使用 API 的产品中使用自动化的障碍。
RPA 的传统功能主要分为以下几方面：
集成化桌面系统：将来自多个源头的数据整合到同一视图当中；
流程自动化：应用技术来操作现有的应用软件；
数字化 / 虚拟助手：模拟对话以回答问题或查询，并且提供指导；
通过这些功能我们不难看出，传统的 RPA 其实有很多的限制，比如必须有非常明确、固定可重复的操作流程与步骤；流程的任务设置不能过于负责，也很难与其他业务或操作相结合。
而 RPA + AI，就打破了这些限制。
首先，RPA 与 AI 的结合，可以让 RPA 流程处理起来更加灵活。与 AI 的融合，可以让 RPA 具有一定的认知、推导能力，产生一部分自主决策，来优化业务流程。
其次，AI 中的 OCR、NLP 等技术能够赋予 RPA 识别图像、语义分析等能力，从而拓宽 RPA 的应用纬度，连接信息世界与物理世界。
这是一个从量变到质变的过程，也是 RPA+AI 的互补效应。
随着 AI 的接入，RPA 能够解锁更多的使用场景。比如来也科技的 RPA 流程自动化平台 UiBot，是一台为银行客户部署的开户机器人，能够实现信用卡开户的自动审核。
其中传统流程自动化的部分，负责按照办卡流程，在 IT 系统的表格上录入信息；AI 部分，则负责从身份证、工作证等客户自主上传的证件中提取关键信息，并转化为规范化的数字语言，基本上一台开户机器人，能够节省 1 - 2 个员工的成本，且效率及准确率上更有保证。
RPA 之前因为自身的限制，大部分只应用于制造业、金融行业和政府机构，通过与 AI 的融合，相信之后一定会有更多应用场景。
二、行业现状与前景
四大之一的德勤在 RPA 报告里曾经计算过，有多少人力工时能被机器替代时，被访企业给出的平均值是 20%，而据统计现在这个比例可能还不到 1%。
如果一家收入在 200 亿美元且拥有 50000 名员工的公司，有 20% 的工作流用 RPA 自动化操作完成，那么每年可以带来超过 3000 万美元的利润。
和欧美国家类似，中国用机器替代（或辅助）人力的强需求时代也很快会到来。
但我国 RPA 的发展比国外要晚，市场的教育程度相比更为欠缺。所以面临的挑战比国外更大，再加上大环境与政策模式的不同，仅仅复制国外的产品模式可能不是一条捷径。
目前面临的挑战可能有：
- 国内企业大部分流程不够标准化，很多企业只能支持部分业务小规模的使用；
- 国内信息化、Saas、ERP 等产品并没有完全普及，虽然可以借助 RPA 一步到位，但难度也在增加。
虽然国内 RPA 行业与厂商面临着很大的挑战，不过也伴随着很大的机会：
- 随着世界政治局势的变化，与我国自身科技企业的发展，国企、政府等机构对于 IT 采购越来越国产化。本土企业更了解国内用户的需求，只要做好产品与服务，很快就可以弯道超车；
- 数字化转型是必然的发展方向。随着技术的发展进步，「去人工化」、「流程数字化」，以及对于高产能高效率的要求，传统企业必将经历转型的「变革期」。而我国因为两极分化比较严重，还有很多待孵化的市场需求。
- 订单量级的快速增长。36 氪的一份报告显示，2018 年，国内 RPA 订单通常在数十万元级别，而 2019 年上半年，很多已突破百万元级别。
图片来源：微信公众号 – 甲子光年
大致总结一下就是：RPA 的发展基本是不可逆的，与 AI 的结合是大势所趋；传统企业的变革，将让一些传统岗位被代替，RPA 专业人才的缺口也将产生。
三、RPA 人才抢手，且缺口很大
随着新工业技术的发展与普及，熟练掌握 RPA 技能者，必将成为今后就业市场的“抢手货”。毫不夸张的说，RPA 将会是未来最有前景的职业之一，可能也是 IT 行业技术准入门槛最低的岗位了。
尽管目前国内 RPA 的学习资源较为丰富，但真正实用、易懂的其实并不多。特别是一些国外的教学视频，无论是授课方式还是语言方面，对初学者来说并不友好。
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阶段一：基础入门
- 初识 RPA 特点及优势
- 掌握键鼠的自动操作
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阶段二：技能提升
- 进一步学习 Excel 命令、Word 功能详解
- 数组、字典命令、图像命令、字符串命令讲解
- OCR 识别，网页使用，Python 函数构造等
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阶段三：实战案例
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