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定制化VS标准化,RPA的出路在哪儿?

作者:周舟
2020/04/11 13:56

走标准化产品模式,还是做高度定制化解决方案?

这是RPA乃至所有To B科技公司面临的战略选择。关乎估值,关乎增长。

过去五年,无数抱有做标准化平台愿景的AI公司,在趟过数不尽的坑后,业内才终于达成共识:越重的定制化,越有机会活下去。

而随着AI与RPA等技术的应用愈发成熟,不少传统企业的IT基础建设也逐步完善,“标准化”再次浮出水面。

为此,雷锋网AI金融评论策划了「RPA标准化」的系列选题,借同一个话题,对不同背景的受访者、产品和客群各异的企业们进行采访,期望在不同的商业认知下捕捉观点碰撞的火花。

本系列选题的第一篇文章,由文因互联CEO、联合创始人鲍捷讲述他眼中的RPA标准化命题。

同时,「RPA+AI系列公开课」也在进行当中。在本篇中接受采访的鲍捷,将会在今晚8点(4月11日)做客雷锋网公开课,更加深入地分享RPA从1.0到4.0时代的关键路径。

以下为鲍捷的所感所想:

RPA的完全标准化是伪命题

根据多年的切身体会,我认为面向企业服务的RPA厂商,整个业务流程是很难标准化的。

如果它能标准化,To B服务早就SaaS化了。标准化服务不是RPA这种承载形式能够提供的。

同时,在某些局部流程上又是可以标准化的,但要遵循一些特点。

否则,对于To B的RPA厂商来说,无论是需求理解环节、内部流程的构造环节、内部系统的接口环节,还是数据打通之后、生成新数据的环节,这些传统的流程都不太可能被标准化。

我在金融领域做的业务比较多。在银行,客户经理要做一笔贷款,我们会将财务报表进行分析,生成财务报告,这个流程是有可能标准化的。但是如何生成财务报告,每家银行其实不完全一样。

定制化和标准化之间会有一个过程,在垂直行业里,需要积累很多年,通常来说你要服务几十上百家客户。而这个阶段,你看起来非常像一个外包公司。

RPA的标准化,只有两条出路。

一种就是做“前端”的东西,比如专门做火车票、做差旅报销、做身份证识别、做上市公司财务报表的识别,只做一个点。公司不要把摊子铺得太大,聚焦在一个细分领域,每年收入可能不多,不会快速地增长到很大。但是这样能够让毛利率和净利率变得很健康,变成一个小而美的企业。Uipath一开始就是小而美,头十几年没怎么融资,也活下来了。国内其实也有不少这样的公司。

另外一种最底层的知识库管理系统也是可能标准化的。RPA也叫机器人流程自动化,所说的流程其实就是知识,是大量的业务规则,大量规则的管理就是知识库管理系统KBMS。这个上面会出现未来的Oracle和SAP,提供标准化的底层知识计算平台。

至于在中间的比如编辑器之类的,很难摆脱咨询的命运,也就很难标准化了。

我之前看到有统计说,90%以上的RPA项目都失败了。这是因为客户的预期和RPA实际能做到的,这中间有一个巨大的Gap。客户可能读了很多宣传以后,会认为上一套系统,流程立马就可以自动化了。而实际情况并非如此。

RPA需要长时间的行业积累,才有可能逐渐的从零件化到配置化,再到标准化,它是一个渐进的过程,很难一步到位。

RPA不能标准化的原因,有哲学层面的、有系统层面的、还有实操层面的,是多方面的原因。

从哲学层面来讲,最深层次的问题,RPA是一种流程自动化,是一种企业IT服务,它并不新颖,很早就有,只是在不同的时候叫不同的名字。

比如在20年前,我读博士的时候,那时候管它叫企业数据集成,和现在RPA处理的是一样的问题。那时候其实大家也开发了各种各样的小工具来做,但为什么这个事情它始终就做不大?因为企业流程本身其实是一种世界观,没有两个企业的世界观是一样的,同样,没有两个企业的流程是一样的。

在一个组织内,能够走得通流程的方法,在另一个组织内就是走不通。比如你去比较一下钉钉、飞书这两种同样是做办公软件的团队,你会发现他们的汇报流程、工作模式是完全不同的。

再比如说每一个企业它都有内账外账。

当企业做财会的流程自动化时,首先你得搞清楚,你是帮这个企业做外账的流程自动化还是内帐的流程自动化。

如果是外账的流程自动化,是可能做到标准化的程度的。因为国家要求企业每年到税务局必须报这些科目,但是内帐的标准化就不可能做到,因为每个企业的内部情况都不一样。

第二,是系统层面的原因,RPA要解决的,实际上是系统之间数据打通的问题。

一家公司内部,有的系统十年前就有,有的系统去年刚建成,有的系统即将完工,这些系统之间都没有合适的接口连接,我们需要把这些系统之间的数据打通。但没有两个企业的IT系统一模一样,系统都是由不同厂商在不同IT平台上、不同操作系统上实现的。

所以RPA服务商要去跟不同的windows版本进行抗争。在不同的机器上面有不同的配置,有的机器上装杀毒软件,它们都会给RPA的运行制造困难,然后你就会陷入bug的汪洋大海里去,和不兼容性做斗争,RPA厂商得做非常多的补丁,才能解决这些问题。

如果是做企业RPA服务的话,那么它的核心问题其实是一个概念建模的问题,绝大多数的企业客户自己的IT人员不具备这种建模的能力,所以你提供RPA商城也好,提供给它可视化编辑页面也好,其实它是用不起来的。

归根结底是因为大多数客户没有相应的建模能力,而不是一个界面本身好不好用的问题,还得看他这个RPA商城到底能不能把产品和服务销售出去。客户本来就没有义务有概念建模的能力,这个是RPA服务商应该提供的服务。

我认为面对To C用户的RPA商城倒是有可能成功的,比如IFTTT 之类。如果产品做到可以让客户不懂编程也能使用,不涉及流程编辑,而且整个流程也不涉及底层系统的对接,这样的商城是有可能成功的。

RPA的四个阶段

当前的RPA大致可以分成两代:1.0版本是对于手的自动化,可以类比为“游戏外挂”,例如按键精灵;2.0版本是对眼睛和耳朵的自动化,例如目前这种搬运非结构化数据,并且自动化数据提取流程的类型。

从RPA1.0到2.0,就是自动化体力劳动,向自动化脑力劳动的转变。

未来RPA还可能会演化到3.0版本,它将成为一个以知识库为基础的企业内流程化自动化管理系统。

目前行业大致在RPA2.0~3.0阶段。

RPA2.0是去年年底时开始兴起的,它在RPA1.0的基础上,加上了OCR和NLP这两种技术。

RPA1.0时代,RPA只能解决结构化数据的问题,但RPA2.0可以解决非结构化数据在应用之间转移的问题。然而它们两者本身还都是在做数据的转移。

虽然RPA2.0时代,因为加上了OCR等技术,和AI进行了融合,但它的本质并没有变。本质上RPA都是在提供一些标准件。

再往前可能还有RPA的4.0,解决企业之间的资源调度自动化,如开放银行、供应链自动化等等。

今晚的分享,我主要和大家聊聊这部分,RPA 如何从1.0 演化到4.0,过程中涉及的核心技术以及实现的效果如何。

RPA本质上是咨询

业务咨询和RPA技术的结合,我认为这件事情肯定是成立的,而且在我看来这是一种新的商业模式。

其实我之前也一直在思考,为什么SaaS不能落地?为什么中国的To B的企业都像外包公司?

后来我想明白了,我认为在中国其实需要一种新的商业模式,我把它称为CAAS(consulting as a service),它是在中国环境下被逼出来的一种模式。我认为国外应该还是没有这种商业模式的,SaaS已经被接受,没有必要让每家服务商也具有咨询能力,同时也存在了大量垂直的服务商可以因为自己的专业服务而收费,它可以越过这个阶段。

而在中国,实施能力和咨询能力的分离造成了一个两极分化,咨询和外包是两个极端。

以前的咨询公司只能把咨询的结果转化成一大堆报告,而现在的CAAS服务公司可以把咨询的结果变成一个IT系统。

所以从这个角度来说,RPA公司和咨询公司的合作从逻辑上是成立的,而且未来的咨询公司一定会加强自己的RPA能力,而RPA公司一定会加强自己的咨询能力,两方最后甚至可能出现合并。

按照这样的一个趋势,两个行业都可能产生一种颠覆性的结果。从这个角度来说我认为RPA的前途是非常美好的。

从我们当前业务流程来看,首先客户提供资料并且跟我们说要在这些资料上面做什么样的事情,然后我们的业务经理会跟他们一起坐下来分析具体的需求,想要实现什么效果,什么可以做到,什么无法做到,实施的效果如何等等。

这其实就是一个典型的咨询过程,RPA服务商要懂客户的业务并且要多一个前沿技术视角,比客户更明白他能实现什么并且帮他做到。

雷锋网(公众号:AI金融评论)

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