何为RPA的核心壁垒？RPA的服务方式探析

机器人流程自动化的发展轨迹

2017年，机器人流程自动化（RPA）是以一个财务自动化工具的形态出现，并在逐渐兴起。到了2018年，RPA则已进入到了更多的应用场景，如银行、证券、运营等。等到2019年，RPA已经演变成一个基础生态，延伸出越来越多的垂直类应用，在每个垂直类上又延伸出各种横向分层。

有的厂商做RPA技术工具，有的厂商做自动化解决方案，有的厂商引入开发者做平台。眼下，RPA已经走到了一个生态化阶段，从这个角度讲，其将是一个推动行业科技向前发展的重要趋势。

何为RPA的核心壁垒？RPA的服务方式探析

何为RPA的核心壁垒？

关注底层操作系统的RPA，门槛一向不是很高，更多的则是技术层面的操作。而面向具体场景如金融等场景时，RPA将会变得有一定的门槛，至少要对金融业务的场景有足够的了解。

如果能够面向金融场景，去封装一些具有针对性的RPA操作组件——如一些对账的逻辑、单据识别的规则，可以有效把此前用人去做的判断总结出来转化成RPA机器人的操作。

另外，RPA系统本身也有一定门槛，比如操作系统持续的稳定性和安全性，要求在关键节点和关键校验上进行针对性的设计和反复的确认，还包括长时间的试运行和异常行为的监测与及时处理。

智能RPA的两种服务方式

眼下，智能化RPA通常具备2种服务方式。

一是直接面向客户，给到定制化方案；二是做通用型工具，然后通过中介——行业服务商来一起服务行业客户。

不同的场景适用于不同的方案，这两类方式目前都有成功的案例。以金融领域为例，在面向非核心场景和操作，如运营活动或不涉及大额的金融交易场景时，第二种方案将是不错的选择。

例如一些国有大行和股份制银行，具备较强的科技基础，选择通用型RPA软件厂商来帮助自己包装一些相应的自动化场景，在成本、直接服务性和沟通上的效率都会更高。

而对一些大额金融交易场景，术业有专攻的基础RPA软件厂商未必会对真实的金融业务场景有很深刻的理解，因此中间还需要专门做金融服务的行业服务商来进行一些封装和集成，做到风险共担，也使得一些风险点变得更加可控。

作为数字化旅程的第一阶段，RPA机器人流程自动化将是企业未来走向大规模部署人工智能最重要的一步。简化、数字化的机会在金融、零售、制造业等行业运作的众多领域普遍存在。行业越是早抓住机会，就越能在与拥有结构性低成本的其他同行竞争中占据优势。