【亿邦原创】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。
文章来源：亿邦动力
