编者按:本文来源创业邦专栏深响,作者陈文琦,图源:图虫。
为了挖掘有效增长方法,以及其可行性与适用范围、真正价值与常见误区,「深响」在充分的国内外案头研究基础上,访谈到多位一线操盘手,沉淀出当下市场对于数据驱动、技术增长的主流理解与实际落地应用的情况,试图与更多的从业者分享探讨潜藏机遇。
从勇者为王到精益创业,一代又一代的企业在这个瞬息万变的商业世界中追寻增长的脉动与规律。大到国外的谷歌、微软、苹果、亚马逊,国内的字节快手、BAT,小到十个人的创业公司、一个人的产品思考,所有人都渴望拨开重重迷雾、锚定真正的增长引擎。
RPA,即Robotic Process Automation,全称“机器人流程自动化”,它让蜗居在罗马尼亚一间公寓里的软件外包公司Uipath,一跃成为市值360亿美元的IPO明星。
Uipath蛰伏10年默默无闻,转折发生在2015年。这家原名为DeskOver的公司更名,从科技巨头的自动化软件外包服务商,华丽变身为全球性的RPA平台,旨在帮助其他企业将重复性、耗时的任务自动化。
说是“机器人”,其实Uipath和它的RPA同行们并不会在客户企业里放置实体机器人,帮助用户的是一套可以模拟人类工作方式的程序,将员工从那些基于规则、重复但繁琐的业务流程中解放出来,从投入到更有价值和创造力的工作中。
2018年,Uipath成为罗马尼亚第一家独角兽。今年4月,登陆纽交所,当日股价飙升23%,成为交易所历史上第三大的软件IPO。
RPA行业并不是Uipath的独角戏:
5月,总部位于荷兰的RPA供应商Redwood Software宣布获得Turn River Capital 3.8亿美元的战略投资;
6月,德国数据挖掘和RPA创业公司Celonis获得10亿美元D轮融资,估值达到110亿美元,是其两年前估值的四倍多;
RPA先驱Automation Anywhere早在两年前完成B轮融资后估值已达68亿美元。
企业端强劲的数字化需求,加上已被海外资本市场证明的高估值,让这个本不为大众所熟知的自动化方案赛道在国内也频频出现大额注资。
今年以来,据不完全统计,就有专注财税场景的令才科技、招商局旗下的九科信息、较为领先的云扩科技和来也科技、曾在2016年短暂新三板的软件运营商艺赛旗、深耕电商领域的影刀RPA、无代码平台轻流等获得融资。
国内推出RPA相关产品和功能的还有近屿智能、融易算、达观数据、软通动力、弘玑Cyclone、轻流、金智维、实在智能等。
扯上“数字化”,谁都不愿意掉队。传统软件厂商、AI厂商、低代码平台、云计算公司、初创企业、BAT都在RPA赛道上争先恐后地下注。
而RPA也值得如此的关注:它通过自动化重复性高、附加值低、规则统一的工作,消减人的工具属性。在人力成本逐步增加的今天,好用的产品能帮企业和用户个人降本增效。
“第一,RPA能给客户带来价值,而每个企业都有类似场景,市场容量大;第二,做一款具自动化能力的产品技术门槛不高,很多公司都能做;加上Uipath的上市确实起到标杆作用。几点结合,导致RPA市场现在的火热。”影刀RPA创始人金礼剑在与「深响」的采访中总结道。他曾在阿里负责RPA相关产品,在2019年带着“做一款业务人员玩转”的产品初心成立RPA工具公司影刀。
金礼剑把RPA比作类Office Suite的生产力工具,“不分行业,上手就能用”是最终目标。
你的机器人同事走进办公室,开始处理越来越复杂的业务场景。现在,“他们”究竟能多聪明?RPA行业往下走,会是什么样子?
金礼剑说,他自己在2017年才知道RPA这个术语。阿里很早就有自己的RPA产品码栈,但其实它的最初形态非常朴素,就是客服小二们常会用到的自动化消息群发工具,后来类似需求越来越高频,来自内部和外部,于是团队将其打造成一个“智能软件的机器人”,也就是一款软件自动化工具。
海外市场对RPA逐渐成熟的认知,叠加资本市场的一些动作,使其成长为一个独立的行业,越来越多的玩家带着“RPA”这一关键词入局。
RPA是一套自动化技术的整合。结合UI(User Interface)和API(Application programming interface),RPA使用了跨程序应用的自动化,使其使用场景得到极大扩展。
在具体操作中,RPA可以模拟前端的人机交互,记录使用者的操作行为,比如键盘录入、鼠标移动和点击的、触发操作系统、调用应用程序,在捕捉到这一流程后,RPA可以按照规则代替人来自动执行这些步骤。例如读取邮件、对账报销、生成报告等,机器人都可代劳。
落实在场景中,举个例子,在银行报税季,银行需要对纳税机构进行税项的分配计算,涉及的数据量庞大,但其实工作机械,难度不高。RPA机器人可以自动下载进项转出表,生成报表,进行数据处理。
在电商场景里,同样,比如运费险已经很普及,但操作起来会让运营人员很头疼。跟进订单情况,与保险公司同步赔付进度,查看保单信息等琐碎的工作占用了大量时间,RPA产品可以替代人工的去进行查询、下载和汇总信息,只要预先设计好使用规则。
可替代昂贵的人工,效率更高,又不容易出错。这是RPA的核心价值。
RPA使用起来是个低IT成本的事情,和近几年流行的概念低代码/无代码(low-code/no-code)有颇多共通之处。与传统开发模式相比,低代码/无代码允许用户使用的低门槛、可视化(常常是可拖拽)的工具完成开发。
易用性也是RPA产品所追求的。因为在大量数字化转型诉求强烈的企业,产品的使用者是每一位员工,而非IT人员。而且除了标准化的流程场景之外,还有大量需要用户/企业根据自身需求去搭建的,RPA厂商无法进行全部署,所以降低使用门槛成为必然。
过去几年,行业里已经跑出几家头部RPA公司。
来也科技,2015年成立,今年4月完成5000万美元的C+轮融资,红杉中国是其长期投资者。核心产品有RPA机器人流程自动化平台来也RPA、智能对话机器人来也Chatbot、以及UiBot Mage 流程自动化专用 AI 能力平台。据其官网,来也RPA产品已经应用于银行、保险、电信、电力、制造、零售、政府、物流、地产、教育和医疗等行业,服务中国太平、中国移动、中国南方电网、美的、沃尔玛等上千家政企客户。
云扩科技,2017年成立,今年3月底完成未透露具体金额的B+轮融资(B轮为3000万美元),金沙江创投和红杉中国是其连续投资人。云扩 RPA 平台功能覆盖发现与共享、设计、管理、应用、智能五个板块是一个全链路的流程管理自动化工具。据官网,其已服务了来自金融、能源、电信、财税、制造、物流、零售等多个行业的上百家企业。
弘玑 Cyclone,2015年成立,去年9月完成4000万美元的B轮融资,DCM中国、源码资本、经纬资本、联想创投参投弘玑。与云扩思路相似,它将产品分为5个板块,从发现、设计、数字员工、平台,到云产品。官网显示,弘玑 Cyclone服务于500+银行、证券、保险、政府、能源、制造、医疗、电力等行业中的客户。
影刀RPA,2019年成立,今年3月完成超千万美金(具体金额未公布)的A轮融资,由高瓴创投领投,GGV纪源资本以及包括金沙江创投、红点中国、盈动资本在内的所有老股东跟投。相比模块化的RPA产品,影刀的思路更直接,这更像是一款ToC的一体化生产力工具。用创始人金礼剑的话来说,“用户玩得转的RPA”,从个体用户的需求出发。
诚如上述,现在国内RPA赛道越来越拥挤,虽然第一梯队渐成雏形,但是尚处分散状态。投资机构也还在观望,不愿把鸡蛋放在一个篮子里。
但是预测未来,明显的领跑者会出现。
首先,RPA产品会有磁铁效应,用户量越大,被吸引的新用户越多。而较大的用户基数意味着足够多的数据,更保证流程稳定。“因为影刀有很多电商客户,所以我们实时监控天猫页面的变动,如果它变动了,我们及时调整,保证用户使用不受影响。”金礼剑说。
其次,更大用户量在某种程度上等于等多开发者,应用生态形成,搭建流程场景的速度会越来越快。
而且,投资也正在向头部聚集。已经过了最初发掘新项目的阶段,知名投资机构在portfolio里大概率都已落子几家。在企业自身造血能力不足的阶段,有没有外部资金支持可能会是个关乎生死存亡的问题。
毕竟,营收飞速成长的RPA行业标杆Uipath至今还尚未盈利。其财务数据一路向好,截止 2020 财年和 2021 财年,UiPath 的 ARR 分别为 3.514 亿美元和 5.804 亿美元,增长率为 65%;收入分别为 3.362 亿美元和 6.076 亿美元,增长率为 81%;净亏损分别为 5.199亿美元和 9240万美元。细看,UiPath 的销售费用一直居高不下,占费用的近60%,远超研发费用。
数字化、自动化早已是企业共识。转变从不是在一瞬间发生的,但是疫情这样的黑天鹅事件确实让公司们的实际行动提速了。RPA相关产品的市场规模持续扩张 。
据IDC数据,到2023年,全球RPA软件市场规模将达到39亿美元,2018-2023年复合增长率达36%。中国RPA市场也将高速发展,2023年市场规模将达到10.2亿美元,2018-2023年复合增长率为64%。
新世界不会那么快到来。“艰难”是中国SaaS公司前期发展的共同关键词,传统企业岂是那么容易就被“赋能”的?
中国社会的数字化步伐快且猛烈,计算机和互联网基本上是差不多时间进入大众的视野,当企业还没好好消化信息化,数字化、云计算又接踵而来,这里,不管是用户还是创业者们都享受到了巨大红利,但是遗留问题是,各行业企业接受这些新事物的速度不一样。而且整体对于工具和其他SaaS服务的付费意愿还是较低。
相比美国同行们,中国SaaS公司除了产品,还得在服务上下更多功夫。行业目前也有产品同质化严重,打不合理价格战的现象。
RPA公司们还有一个充满想象力的故事要贩卖,就是RPA+AI,即IPA(Intelligent Process Automation)。这是在RPA基础之上,接入OCR、图片识别、自然语言理解(NLP)等AI能力,允许机器人完成更多任务。比如图片信息扫描录入,或是接听电话/外呼。
作为从业者,金礼剑认为,一家RPA公司应该更聚焦在RPA的能力,目前OCR、NLP等AI技术在与RPA产品的结合上,还非常初步。而且AI能力需要数据喂养,在这点上,小公司会处于明显劣势。但是,由于相对成熟的技术,和明朗的商业前景,会让RPA成为AI落地中低垂的果实。
人和机器的共生,来日方长。