2023年中国rpa行业研究报告

潮起潮落：几年前，“数字劳动力”声名鹊起，“RPA将会引起下岗”的头条言论不胜枚举，吸引资本持续涌入RPA赛道，RPA赛道炙手可热。然而，产品基础门槛不高的赛道加之热钱流入，导致厂商同质化竞争严重，甚至开始出现激烈的价格竞争，拉低整体客户体验，并引发了RPA厂商在拓客、盈利、融资上遇到一系列的困境，市场增速低于预期；•反听内视：反观国外厂商，在IT标准化程度高、企业业务驱动意向明显而成本考虑因素占比较低、人才与技术成熟、自动化场景经验较多的背景下，RPA开始朝着超级自动化百宝箱进阶，灵活与其他技术结合，挖掘更深度，规模更大的需求场景；目光拉回国内，因种种差异化因素导致需求端与供给端驱动力不足，国内RPA难以一步登天完全复刻国外的模式，大刀阔斧变革绝无可能，为今之技，只有小步腾挪，先广泛调用人工智能、复刻组件，再培养流程挖掘、iPaaS等适合深度需求场景的高门槛能力，抓准目标客户群体进行集中攻略，以盘活僵局，改善整体发展环境。•落子无悔：因而，即使市场规模在2022年增速回落至35%，我们仍因为RPA有明确ROI（低成本减轻人力负担）、非标准系统连接等优势，以及数字经济爆发的时代背景，而对市场保持乐观态度，故认为未来三年增速仍可保持在40%

01 观局:中外RPA对比

RPA会被取代吗?

明确ROI和非标准IT环境奠定赛道长青基础，数字经济翻倍需求场景

Ø RPA项目通过模拟员工在电脑界面的操纵，自动化替代员工执行任务，节省员工工作时间、增加同时间内处理的业务单数。部署 RPA以后，公司可对RPA项目带来的ROI(投资回报率)进行明确的量化。ROI通常在几倍到百倍之间，并且在后期项目建设中常 有明显增长的倾向，因而RPA备受企业采购的青睐。

Ø 在这种需求根基下，数字经济的崛起进一步带来了需求的上涨。随着数字化的发展，企业规模不断扩张，企业流程更加复杂，数 据类型、数量、应用间交叉操作次数上涨，创造出更多非核心业务的操作需求。与此同时，中国中小企业多、封闭系统多、系统 接口标准化程度不高，考量到企业的投入成本限制与IT背景，RPA不仅不会被以编码执行相关操作的产品替代，其规模还会保持 常量增长。

RPA在国外是如何发展的?

RPA在国外是如何发展的?

融合RPA与多种工具的实践百宝箱，灵活搭配，全面扩张需求覆盖范围

超级自动化融合了RPA、流程挖掘、低代码、AI、iPaaS等多种技术的综合实践，是能针对不同需求场景灵活采用解决方案的百宝箱。 其中，流程挖掘可高效化RPA的执行流程并缩短开发时间，iPaaS能对RPA数据采集时的短板做互补并进一步提供企业系统集成的综 合性编排平台。低代码和AI不仅能融入RPA中，还可以与其他技术联动，提升整体开发能力的便捷性与业务的智能性，提升体验。 在国外，超级自动化实践通常是RPA头部与其他生态合作伙伴完成，或由大型综合性科技公司(如微软、IBM)灵活选取相关技术， 提供完整解决方案

RPA在国内的发展能否复刻国外道路?

需求端受成本、IT架构标准度限制，供给端技术和服务成熟度未达顶峰

从需求端看，国内中小企业占多数，对RPA的需求还停留在单点化的自动化场景应用上，并且受成本限制，项目部署以节省劳动力 的数量为目标导向。而在国外，更多企业以业务的闭环性、联通效率为驱动，自动化场景往往应用涉及更广泛的技术。同时，由于 国外IT标准化较高，综合性的解决方案可复制性较强，因而供给端对于综合性的超级自动化应用发展动力更足。对比国内供给侧，发 展匹配综合、复杂性需求的动力不足，并且在解决方案的制定上，人才、技术与服务经验与国外比仍有差距，同时缺少IBM类的大 型综合性软件商，因而不建议RPA厂商直接配备超级自动化应用的全部技术实践，应当小步腾挪发展，实现稳定增长。

02 腾挪:国内RPA厂商发展困境 与短期针对性策略

引路:RPA供给方的困境与策略地图

拓客困境

RPA对第三方系统依赖难以平衡，拉低产品稳定性体验

Ø 一半以上的客户产品体验差:与2021年相比，2022年RPA需求方对产品的整体认可度是有所上升的，但是实践成效达到或超过 预期的客户占比为45%，不足一半。

Ø 产品体验差的来源:RPA作为一种软件，异常的因素也会包括运行环境不匹配、实际业务数据与测试不一致，但其特有的并且占 大比例的因素来源于对第三方系统的依赖。当第三方系统发生变更时，RPA无法识别、执行。有两点要素加剧了这种不稳定性带 来的任务量。1)由于这种不稳定性在指令中可能就会出现，因而在堆叠的子流程、主流程、甚至多个流程中出现状况的次数、种 类都会上升;2)在业务流程封装并运行后，许多原始细节的处理没有得到规范记录、同步，导致相关使用人员变更后业务流转过 程黑盒化，甚至最后RPA项目以失败告终;尽管这些上述现象可以在设计方法、管理手段、规范维护上得到缓解，但由于RPA厂 商能力水平(包括方案定制与产品运营维护)参差不齐，使得相当一部分客户对RPA 产品产生错误认知，难以塑造产品统一优良 的体验口碑。

短期策略: RPA智能化(1/2)

围魏救赵:AI提升产品设计体验、拓宽业务场景范围

将全部厂商的产品设计能力、运行稳定性提升到高水平需要长期的经验积累。但是，通过在RPA+AI，可以从产品设计能力升级、应 用场景拓宽两个方向来提升客户使用感。1. 设计能力:推荐式智能开发主要提升产品设计体验，如元素抓取定位更加精准，开发过 程更加简洁智能。而流程挖掘+AI作用到RPA上更加适合中大型企业后期RPA项目建设或者复杂场景的新需求挖掘，优化执行流程， 进一步提升ROI从而提升客户粘性。2. 业务场景拓宽:1)智能识别基本被所有RPA厂商配置，将各类票、单识别上传后再发挥RPA 原有的自动审核、传送功能，更能提升线上线下业务一体化体验。智能识别门槛不高，但是在非标准化票、单的识别的精确程度， 仍可以在算法、训练模型上拉开差距。2)由于RPA的重复自动化操作往往用来收集数据、文档等内容，存在RPA厂商衍生出相关文 档管理与数据处理的平台供中大型企业沉淀、复用数字资产，其中文档内容平台通常利用NLP、知识图谱等AI能力去提升文档内容 审核的精度，而数据类衍生平台倾向于融合OCR、NLP、ML等，加强对数据的采集、处理、分析至应用。

短期策略:RPA智能化(2/2)

远交近攻:LLM拔高原有相关场景深度，增强与用户直接交互

LLM相关的应用，早在RPA产品中有所体现，应用在例如文档审核、智能客服等需要理解语言的衍生业务场景。在能力有高度提升 的OpenAI开放并引起C端使用热潮后，激烈研发竞争推动了整体LLM能力的提升。无论是自研LLM还是调用LLM的RPA厂商，文档 的处理、机器人的对话，都提升到了新的高度，也是属于LLM结合最快、落地最多的场景。少数RPA厂商也引入了文本生成能力， 缩减材料编写时间，进一步拓宽业务场景，但上手应用的企业仍是少数。而将LLM作为指令理解的大脑，RPA作为命令执行的四肢 进行结合，通过语言自动生成任务流程建议并执行的模型，本着极大降低产品设计门槛与开发量的优势，将成为未来重要探索方向。

盈利与融资瓶颈(1/2)

激烈价格竞争与重服务成本两端压缩供给侧盈利空间

根据调研，RPA厂商主要的盈利点在软件许可证，也就是占比40%产品部分上，实施与运维服务由于偏劳动密集型，利润较低，但 其有六成以上的占比，一定程度上体现了人力是RPA厂商成本的重中之重。1)从软件许可证盈利空间来看，受RPA产品差异化小、 门槛低、前期投资热等因素影响，厂商采取压价、买断模式来获取客户，挤占了整体厂商健康发展的生存与盈利空间，拉低客户体 验。2)RPA项目定制与运维程度较重，实施运维使用的人力成本与企业流程复杂度正相关，且因为不同企业流程差异性强，难以实 现方案复用。因而，RPA厂商在这种重定制模式下的成本掌控不具主动权。

盈利与融资瓶颈(2/2)

投资回归理性，融资前期热点转向产品融合、融资后期受盈利因素抑制

2018年，UiPath估值高达75亿美元，PS达35倍，成为to B行业的先例。2019年，UiPath的成功叠加“中国人口红利消”的时代背 景，RPA赛道掀起投资热潮，在当年发生8起投资事件，在次年上涨到13起，并在2021年达到18起的峰值。过热的资本追捧让许多 并不成熟的厂商开始“野蛮生长”，出现了价格竞争、拉低客户体验的负面影响，因此，2022年融资便下降到11起，资本回归理性。 在意识到纯粹RPA产品的门槛不高、长期投资价值不大后，资本对于新兴厂商的关注点转移到了产品融合上，也就是RPA产品是否 与低代码、iPaaS、AI等技术深度结合，并发挥协同效应。而对于已成规模的厂商，因为过重的定制、运维导致盈利空间难以上升、 规模不易扩张，从而在更加注重盈利指标的后期融资遇见困难，以至于在多年或多轮次的融资后，仍在C轮徘徊。