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1、 1?|?RPA?-?2?|?RPA?-?目录 1.研究范围定义 1 2.RPA 平台市场分析 5 3.厂商评估:来也科技 13 4.入选证书 19 关于爱分析 20 研究与咨询服务 21 法律声明 22 3?|?RPA?-?研究范围定义 1?|?RPA?-?1.研究范围定义 人口红利见顶,人力成本逐年攀升,企业希望借力数字化来控制成本、提高效率的动力愈发强烈。随着 AIGC、深度学习等 AI 技术的成熟,数字员工逐渐进入企业的视野。数字员工是指以 AI 技术为核心,为企业提供多种辅助功能的产品集合,包括结合 AI 能力的 RPA 机器人、数字人、桌面助手等多种应用。以 RPA 为例,如今 R
2、PA 厂商将 RPA 机器人与 OCR、NLP、ML 等 AI 技术结合,打造新一代数字员工。其既具备 RPA 处理基于规则的重复事件能力,又具备非结构数据处理能力,如表单识别录入。其中 RPA 和 AI 的关系像是人的手脚和大脑,RPA 负责执行规则清晰的流程,而 AI 负责判断数据、提取信息,为 RPA 提供执行流程。作为一门由价值驱动的新技术,数字员工具备广阔的发展前景。仅以 RPA 与 AI 结合的市场为例,IDC数据显示,2021 年中国 RPA+AI 软件的市场规模约为 17.88 亿人民币,同比增长 52.1%。预计未来几年中,中国 RPA+AI 软件市场都将保持较高增速,未来
3、5 年的复合增长率超过 50%。未来在大模型赋能的 AIGC 加持下,新一代数字员工已经被提上日程。RPA 与 AIGC 能力结合的数字员工会具备自然人的对话能力、界面的阅读理解、识别和自动操作能力,未来企业会有两大人力资源组织,一个是 HR 部门,另外一个是数字化运营部门(COE 部门)。前者负责新员工入职培训,后者负责数字员工的培训。微软的 Windows Copilot 能以自然语言互动的方式帮助员工处理内容总结与摘要、行程规划等更抽象、复杂的工作。数字人能够与真人员工共同工作,打造企业“人机协同”的员工队伍。面对数字员工发展的新态势,以及 AIGC 的发展带来的新变化,企业需要积极布局
4、数字员工,在全球经济下行周期进一步实现降本增效,赢得生存先机。基于此,爱分析开展了数字员工厂商全景研究。2?|?RPA?-?爱分析认为,从技术架构角度,数字员工市场可以划分为技术层、平台层和应用层。技术层包括数字员工的底层技术,如云原生、大模型等。平台层包括 RPA 平台、智能文档平台等,为上层数字员工应用输出原子化能力。应用层包括垂直行业场景应用和通用场景应用两部分,每部分包含若干特定市场。数字员工市场划分详见下图。3?|?RPA?-?本评估报告聚焦 RPA 平台市场,爱分析遴选出具备成熟解决方案和落地能力的厂商,供企业在做 RPA平台厂商选型时提供参考。同时,在该市场下,爱分析重点选取了
5、RPA 平台厂商来也科技进行能力评估。4?|?RPA?-?RPA 平台市场分析 5?|?RPA?-?2.RPA 平台市场分析 市场定义:RPA 平台是指包含设计平台、机器人和控制平台,结合其他功能性组件,共同实现企业流程自动化执行,提升企业运营效率的平台产品。甲方终端用户:IT 部门、业务部门 甲方核心需求:企业早期布局 RPA 时,需求主要集中在打通数据孤岛、节约人力等方面,侧重于 RPA 的功能和性价比,希望使用 RPA 解决某项单点业务。近两年来,企业对 RPA 的落地从单点式向规模化转变,对挖掘 RPA 机器人应用场景的需求明显增加,并逐渐开始以全局视角思考 RPA 布局,从企业级系统
6、落地的维度,对 RPA 提出了新要求,如更强的兼容性、保障数据安全和合规性、集成行业组件、与 AI 等自动化技术结合进行定制化开发等。6?|?RPA?-?图 1 企业对 RPA 的需求变化 未来,RPA 将与更多自动化技术结合,形成企业级自动化整体解决方案。在甲方侧,RPA 机器人需要具备更高的智能化水平、更广泛的应用场景是企业的主要诉求。例如,RPA 与 AI 的结合能够拓展 RPA的能力边界,完成更多原本需要人工执行的工作。大模型赋能的 AIGC 也为 RPA 带来了新的发展方向,下一代结合 AI 能力的 RPA 机器人或将能与人类通过自然语言交流,并具备更高的智慧,主动发现工作中的问题并
7、自动调整工作流程。l 企业需要 RPA 兼容不同架构和版本的系统,并在信创系统上具备运行能力。企业部分 IT 系统,如 ERP、OA 等,搭建时间较早,因为系统功能的局限性,难以针对业务需求变化进行修改。由于数据迁移成本高,许多企业选择短期内继续使用此类系统。但遗留系统二次开发难度大,难以从代码层面实现与新系统的数据对接。为此,企业需要使用 RPA 打通遗留系统和新系统之间的数据孤岛。7?|?RPA?-?此外,在国产化替代加速发展的背景下,信创要求已经从央国企和金融等领域逐渐向其他行业扩散。为满足在国产信创环境中运行的要求,RPA 必须适配国内主流信创中间件、服务器等信创系统。l 企业需要挖掘
8、 RPA 机器人应用场景,实现 RPA 规模化落地。如今,国内大型企业和组织对 RPA的应用逐渐从单点式转向规模化落地。在单点式布局期间,这些企业通常在咨询公司或 RPA 厂商的帮助下梳理 RPA 机器人的应用场景。当 RPA 规模化落地时,随着流程数量骤增,这种方式在效率和成本方面不具有可行性。而由企业内部自行发现需求,又会面临以下难题:1)业务部门对 RPA 接受度不高,没有主动发现需求、落地 RPA 机器人的动力;2)真人员工以需求为导向探索 RPA 的应用场景,容易出现遗漏,对业务效率提升有限;为此,企业需要一套新工具,高效挖掘 RPA 机器人落地场景。l 在金融、政务等 RPA 主要
9、应用领域,企业重视 RPA 机器人的安全性。在金融、政务等 RPA 的主要应用领域,安全性是企业关注的核心问题。例如,金融领域的银行、证券和保险企业,对业务合规性有明确规定,包括行为可追溯、业务可审计等。为此,这些领域的企业重视 RPA 机器人安全性,并希望 RPA 满足企业合规要求。l 企业需要 RPA 厂商具备成熟的业务组件,并允许企业使用底层开发平台进行定制化开发。各行业、领域的业务差异较大,对 RPA 的要求也不尽相同。例如,财务审计需要 RPA 具备单据识别组件,能自动识别车票、行程单等单据上的信息;业务部门登录系统需要二维码识别,要求 RPA机器人自动识别二维码信息。不同的应用场景
10、需要特殊的 RPA 组件,如果厂商从零开始自研,会严重影响项目落地进度。为此,企业需要 RPA 厂商具备成熟的业务组件。8?|?RPA?-?此外,企业未来可能选择在更多场景推广 RPA 机器人,或由于业务变更,对 RPA 机器人的使用场景和能力要求发生变化,需要集成 AI、低代码等自动化能力,研发新的业务组件。但企业不希望被第三方厂商绑定,希望自行使用底层开发平台进行定制化开发。厂商能力要求:企业对 RPA 的需求为厂商提出多项能力要求,包要打造兼容性良好的 RPA 机器人,能在包括信创环境在内的不同系统和环境中运行;为企业提供高效的 RPA 落地场景发现和部署机制;专注流程编排和底层架构研发
11、,使 RPA 兼具高性能和低运维成本;通过权限管理、通讯加密等方式,保障 RPA 机器人运行安全;以及将项目经验转化为组件,并允许企业使用 RPA 底层平台自行研发等.l RPA 厂商需要打造兼容性良好的 RPA 机器人,能在不同系统和环境中运行。为满足企业打通新老系统数据的需求,RPA 平台打造的机器人需要具备良好的兼容性,具体要求如下:图 2 RPA 机器人兼容性要求 为满足企业信创系统兼容性要求,RPA 机器人还应具备在信创环境下运行的能力:9?|?RPA?-?图 3 RPA 运行的信创环境 l RPA 平台应为企业提供高效的 RPA 落地场景发现和部署机制。为解决真人员工发现需求的动力
12、不足且容易产生遗漏的情况,厂商应对 RPA 平台进行工程化优化,建立高效的 RPA 落地场景发现和部署机制。例如,厂商可依托 CV、NLP、ML 等 AI 技术,为企业打造智能化数字助手,监测员工完成业务的步骤,并将其中规则明确的业务抽象为逻辑清晰的流程,可以由数字员工自动执行。在这种模式下,数字助手将隐藏在后台。业务人员可以专注于自身业务,不会受到过度打扰。IT 人员也可以告别拖拉拽的数字员工开发方式,专注于数字员工运维和管理。l RPA 厂商需要通过权限管理、通讯加密等方式,保障 RPA 机器人运行安全。RPA 对企业关键业务系统有持续访问需求,其访问许可通常编码在脚本中。为满足企业安全和
13、合规考量,RPA 厂商需要通过以下方式保障 RPA 机器人运行安全:1)用户权限:具备完善的权限管理系统,遵照最小权限原则(PoLP)为使用者提供其工作职责所需的最小权限,以保护高价值数据和资产;2)访问许可:将关键系统的访问许可从脚本中删除,并集中加密存储;3)操作日志:由 RPA 管理员保护控制台访问安全,确保管理人员可以监控和追踪 RPA 机器人所有的活动,如果跟踪进程失败,使用实时错误报告进行故障排除;10?|?RPA?-?4)其他:用户名和密码存储安全、通讯过程加密等。l RPA 厂商需要将项目经验转化为组件,并允许企业基于 RPA 底层平台进行二次开发。为满足 RPA项目快速落地需
14、求,厂商需要在过往项目中充分积累项目经验,并将企业的常见或共性需求转化为 RPA 组件。当 RPA 应用场景受限时,厂商应及时引入 NLP、OCR 等 AI 能力,拓展 RPA 机器人应用范围。同时,为满足企业自行开发需求,厂商应开放 RPA 底层开发平台接口,并简化开发过程,降低 RPA开发成本。此外,厂商应对企业未来的需求变化做出预测,并据此提高 RPA 设计平台的可扩展性。l 厂商需要能结合大模型的能力,提升 RPA 平台产品的智能化水平。例如,大模型加持下的 RPA平台能在理解自然语言的基础上,将其拆解、转化为明确的操作指令,再基于大模型进行任务管理和流程编排,调用 RPA 机器人完成
15、执行工作。图 4 RPA 平台的自然语言交互流程 入选标准说明:1.符合 RPA 平台市场分析的厂商能力要求;11?|?RPA?-?2.近一年厂商在该市场的营收不低于 1000 万元;3.近一年厂商在该市场的付费客户不低于 10 个。12?|?RPA?-?厂商评估:来也科技 13?|?RPA?-?3.厂商评估:来也科技 厂商介绍:来也科技(北京)有限公司(简称来也科技)是全球数字化劳动力品牌,凭借其广泛的智能自动化解决方案构建的软件机器人,可代替人工完成枯燥、重复性高的工作,解放生产力,帮助企业解决数字化转型挑战并扩大其数字化劳动力规模。目前,来也科技业务遍及欧洲、中东、非洲和亚太地区,帮助制
16、造业、通信、电力、金融、零售等多行业的企业客户,实现了各种业务场景的深度突破与打通,构建起了端到端的自动化解决方案。目前,来也科技已服务超过 250 家 500 强企业,200 个省市政府机构及上千家中小企业,2021 年财富世界 500 强榜单前十名企业中,7 家在使用来也科技的智能自动化产品。来也科技旗下的企业级对话式AI平台和机器人流程自动化RPA产品都入选了Gartner魔力象限。产品服务介绍:来也科技的数字化劳动力平台,包含机器人流程自动化(RPA)、智能文档处理(IDP)、对话式 AI(Conversational AI)等,涵盖了智能自动化需求发现、能力构建、执行处理、统一管理与
17、人机协作的各种组件。在大语言模型的驱动下,平台能够根据客户需要,构造各种不同类型的数字化劳动力,帮助组织处理日常工作中简单、重复的任务,实现业务流程的自动化,全面提升业务效率。14?|?RPA?-?图 5 大语言模型驱动的数字化劳动力平台架构 厂商评估:在产品功能方面,数字化劳动力平台支持企业定制化打造数字员工,并融入大语言模型能力,能够提高数字员工产品的需求理解和执行能力。在解决方案落地方面,来也科技以产品化作为自身定位,拥有完善的生态合作伙伴体系,具备多行业数字员工项目落地能力。在产品架构和兼容性方面,来也科技的数字化劳动力平台基于云原生架构,并全面兼容信创。l 数字化劳动力平台具备完整、
18、易用的数字员工搭建能力。来也科技以产品化作为自身定位,其数字化劳动力平台集成了 RPA、IDP、对话式 AI 等自动化、智能化技术。企业可以实现技术的无缝集成和灵活组合,根据自身需求打造数字员工,搭建一站式自动化流程。例如,财务数字员工能够自动识别多张发票的扫描件,并进行验真,把可能有问题的发票发送给财务人员。在解决方案实施阶段,企业既可以依托自身 IT 人员打造数字员工,也可以在来也科技生态合作伙伴的帮助下,实现数字员工快速落地。15?|?RPA?-?l 来也科技将大语言模型融入数字化劳动力平台,有效提高数字员工的需求理解和执行能力。在来也科技的数字化劳动力平台中,模型层负责为上层提供大语言
19、模型的基础能力,在需求理解和执行两方面强化产品功能。例如,来也科技基于大模型开发“RPA 魔法帽”工具,解决了开发效率、可维护性和可扩展性三方面痛点;IDP(智能文档处理)融合语言大模型的语言理解和生成能力,允许用户通过自然语言交互的方式处理文档,并拓宽了产品覆盖的文档处理的类型和场景,在无需训练数据的情况下,能够覆盖票据、简历、合同、报表等任意类型的文档,支持分类、抽取、摘要、翻译等多种任务。表 1 RPA 落地痛点及解决方案 赋能方向 痛点 RPA 魔法帽解决方案 开发效率 在传统拖拽开发模式下,开发者需要学习大量语法和命令,合格的开发者数量不足,导致企业大规模落地 RPA时,对厂商和合作
20、伙伴过度依赖,落地成本难以承受。以自然语言开发代替拖拽开发,开发者只需了解常见命令,即可借助魔法帽生成流程。此举降低了开发工具使用门槛,扩大开发者群体规模。可维护性 RPA 受业务流程、软件界面变化的影响很大,需要长期维护。维护人员更替后,新的维护人员不理解开发逻辑,只能设计新的 RPA 机器人,造成资源浪费。RPA 魔法帽通过 AI 生成代码注释,为开发者提供可交互的 RPA 项目文档,从而降低维护成本。注释既可以应用于整段代码,也可应用于选中的片段,或者一条命令中的某个参数。可扩展性 扩展命令由工程师使用 Python、Java 等工具手写,具备此能力的工程师数量稀缺,且插件开发时间长,导
21、致业务敏捷性低。开发者可通过魔法帽生成代码,形成可以被 RPA 调用的插件,完成现有 RPA 命令完成不了的自动化任务,如数据处理等。l 来也科技拥有完善的生态合作伙伴体系,具备多行业数字员工项目落地能力。来也科技基于对数字员工跨行业特点的判断,将重心放在打造数字员工平台产品,并依托数字化劳动力平台培养开发者和生态合作伙伴,在不同的行业实负责数字员工项目落地。来也科技在人力、税务等通用领 16?|?RPA?-?域,以及金融、制造等多个行业均拥有 600 多家经验丰富的全球合作伙伴,包括微软、德勤、毕马威、安永、普华永道、神州数码和英国 Ciklum、马来西亚 RAMSSOL 等,拥有多家头部企
22、业服务经验。截至目前,来也科技及其合作伙伴已为超过半数的 500 强企业提供数字员工产品落地服务。图 6 来也科技生态伙伴体系 除生态合作伙伴外,来也科技还很重视开发者培养工作,于 2019 年推出持续更新、免费使用的社区版 RPA 产品,同时组件了开发者社区,由专门的运营团队负责。如今中国有超过 80 万社区开发者使用来也科技的数字员工产品并提供反馈,帮助来也科技不断打磨产品功能,加速产品行业化落地。l 来也科技的数字化劳动力平台基于云原生架构,并全面兼容信创。近两年来,以国央企为代表的大型企业对信创的要求在广度和深度上均明显提升。来也科技的数字化劳动力平台具备“信创原生”的特点,全线产品全
23、部自主研发,可以在信创 IT 产业链上(如国产操作系统、中间件、应用软件等)实现全面适配。17?|?RPA?-?图 7 信创的广度和深度要求 考虑到信创产品时软硬件兼容适配问题,以及未来数字员工上云的发展趋势,来也科技为数字化劳动力平台设计了云原生架构,以 Kubernetes 云操作系统屏蔽底层异构基础设施的复杂性,一套架构能同时适应非国产操作系统和基于 Linux 的国产操作系统。此外,数字化劳动力平台以容器技术细化对资源隔离与分配利用的颗粒度,能实现资源部署和管理的弹性伸缩。典型客户:中国石油集团共享运营有限公司、中国银行、中国生物 18?|?RPA?-?入选证书 19?|?RPA?-?
24、4.入选证书 20?|?RPA?-?关于爱分析 爱分析是中国领先的数字化市场研究与咨询机构,成立于中国数字化兴起之时,致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。凭借对新兴技术和应用的系统研究,对行业和场景的深刻洞见,爱分析为数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构,提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务,助力决策者洞察数字化趋势,拥抱数字化机会,引领中国数字化升级。21?|?RPA?-?研究与咨询服务 技术研究 新兴技术研究,厂商能力调研,助力数字化最优决策 客户洞察 企业用户需求及实践调研,辅助制定业务与市场策略 行业研究 行业数字化趋势与实践研判,辅助业务与战略决策 品牌&营销 权威背书,
25、树立行业地位;教育市场,精准触达客户 投资研究 成熟方法论,一手数据,助力研判机会、稳健投资 商业研究 基于研究、数据和案例调研积累,辅助业务可靠落地 22?|?RPA?-?法律声明 此报告为爱分析制作,报告中文字、图片、表格著作权为爱分析所有,部分文字、图片、表格采集于公开信息,著作权为原著者所有。未经爱分析事先书面明文批准,任何组织和个人不得更改或以任何方式传送、复印或派发此报告的材料、内容及其复印本予任何其它人。此报告所载资料的来源及观点的出处皆被爱分析认为可靠,但爱分析不能担保其准确性或完整性,报告中的信息或所表达观点不构成投资建议,报告内容仅供参考。爱分析不对因使用此报告的材料而引致的损失而负上任何责任,除非法律法规有明确规定。客户并不能仅依靠此报告而取代行使独立判断。北京爱分析科技有限公司 2023 版权所有。保留一切权利。23?|?RPA?-?24?|?RPA?-?