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企业正在迎来更加“自动化”的未来，RPA正在开启智能办公新时代。9月10日，36氪在上海举办了“WISEx企业智能行业峰会”，邀请国内RPA行业主要的资本方和代表企业，共同聚焦RPA如何颠覆企业流程、推动企业智能新变革。
RPA是今年创投圈的热议话题。36氪此前也于新风向报道中介绍，RPA（Robotic Process Automation）这一概念于2000年初在国外兴起，产品形态是自动化软件，目的是替代重复、密集劳动型的工作，工作场景基于强规则进行，且需要人类在不同系统间跳转获取、输入信息才能完成。
AI则是所有RPA公司都在讲的故事。由于RPA联通的是企业内部业务，形态上相当于企业内部的连通器，可以与其他技术相结合，满足企业更多的流程自动化需求。因此，AI成为RPA 迈向能够更大范围替代或辅助人类员工的关键一步。
RPA先于国外市场兴起，相比之下，国内市场仍处于发展初期，如何定位AI在RPA中的角色，中国RPA走向IPA的过程中，又存在什么机遇与挑战？
申峰：大家好，我是申峰。其实申峰是花名，我原名叫李立峰。为什么叫申峰呢？进阿里要起花名，起花名真的很难，武侠小说里能想到的都被用光了。后来我想，张三丰很厉害，后来我在系统里找三丰，三丰被用掉了，然后看到一到十峰都没有了，接着我又想，我家在上海，就取申峰，就有了。这是名字的来源。
我之前也是从事企业服务领域，在盛大待过，张江男、漕河泾男都是我。今天有这样一个机会，非常感谢36氪。而且今天刚好是9月10日，这是一个非常特殊的日子，今天马老师退休，今天晚上我还要回去参加年会，我也在这里祝所有的RPA行业里曾经教育过或者在行业上做过指导的老师们，教师节快乐。
咏仪：从去年开始，RPA已经成为创投圈比较火热的话题，不少人也说今年是RPA的元年。不过，也许很多人会注意到，从技术角度看，RPA并不是新鲜的事物。如果大家玩游戏用过模拟键盘和鼠标操作的外挂，那这就是一个比较原始版本的RPA。
为什么RPA会在今年这个节点成为风口呢？有观点认为AI是核心的原因，RPA在整合AI技术之后，应用范围大幅度扩大，意味着更多商业前景。这也是我们想和各位嘉宾探讨的第一个问题：如何看待AI在RPA当中的角色和意义，除了AI，还有哪些因素催生这一风口呢？
张予彤：我比较同意前面两位的观点。本身来讲，RPA火起来这件事情，同刚开始的技术关系不是那么大。本质上来讲，虽然自动化技术的时间比较久，但是过去更多还是应用在跟IT相关的领域，特别是集中在IT的人员，或者是编程开发人员使用比较多。
但RPA无论是海外的软件还是国内的软件，至少打开了一个局面：针对企业的业务，有了比较好的企业级软件，这一点是过去所有的自动化技术没有做到的。至少RPA针对企业比较复杂的业务变化，为数字化转型过程中出现的问题和挑战，指明了一条新的路。
前面讲到，数据中台是一条路，其他的方案也是一条路。RPA也是其中一条，而且是现在比较行之有效的一条路，至少能用比较快而且简单有效地去解决一些过去得花更多时间和精力解决的问题，或者是需要依赖于IT人员的问题。过去一年多来，RPA以企业级软件的形式出现以后解决了很多问题，这是RPA比较火的重要原因。
AI更多是帮RPA这个市场烧了一把火。本质上这锅汤已经有了，AI相当于汤里面放了更多的鲍鱼、龙虾，让汤更鲜美。朱总讲到，有了AI之后，RPA可以解决更多的问题，可以把过去只能解决一部分的问题，有了AI以后想象空间更大，解决问题更多。
而且目前市场上的人员构成跟过去不太一样，特别是90后员工不太喜欢做简单重复的劳动，这不光是人口红利减少的问题，更多是的培训员工的成本越来越高，出错问题的概率越来越大。本质上来讲，RPA能够帮企业解决很多类似这一系列的问题。这可能才是这两年RPA比较火的重要原因。
申峰：我们把RPA分成两种不同的类型，一是狭义RPA，二是广义RPA。我们给狭义RPA定义是，能够快速构建自动化操作流程，并稳定回放，我认为这是狭义RPA的精髓。如果没有快速这两个字，“构建自动化操作流程，并且稳定回放”这件事情有很多技术都可以做到，但RPA的重点就在于能够把“快速”这两个字发挥到极致。
“快速”有几层含义，可以快速构建一个流程，需要用到很多的能力，可视化、所见即所得、快速响应，还有流程图，把这些工具放在一起，能够把“快速”这件事情做得很好，而且把它的门槛降得非常低。加上后台的一系列执行技术，能够让前面构建的流程在机器人上稳定执行，这是狭义RPA的核心理念，也是RPA这样的产品为什么能够存在的核心点。
在这个核心点之上，才有了广义RPA，广义RPA是指狭义RPA加上各种能力成为智能机器人助理。RPA广泛的使用了BPM能力，就是构建可视化流程的能力，而BPM本身在BPMN的协议定义中是包含有很多的action的，这些action在RPA产品中变成了可执行的操作。操作的作业域非常大，定义域非常广泛，因此我可以认为操作是点击按纽，可以认为是输入文字，可以认为是一个API调用，也可以认为是数据库存取，它的范围非常广阔，在这个基础之上，这一块是开口的技术，我们可以允许各种各样action集成进来，其中就包括了AI的能力。
从AI角度来讲，AI发展到今日，主要大型场景几乎都已经被传统AI服务掉了，比如工业化场景有很多是典型的AI场景。在AI产业化服务中间就出现两大问题，一是服务一般由技术人员发起，然后让AI公司做核心的AI自动化。AI做的事情，就是机器智能或者人工智能做的事情，适用的点通常很小，但并没有覆盖到全流程和更上下游的业务场景里，因此很难知道AI这件事的意义。比如说OCR本身是一个技术，能够应用到业务领域很多，发票识别。而发票识别可以直接扫码二维码，不需要OCR，OCR只是当中解决某一类具体问题的灵丹妙药。作为OCR产品，一般只能接触到具体到AI的细节问题，而非发票报销这样更上层的场景，但事实上解决发票报销中的发票识别，OCR远不如二维码扫描在线查询信息更直接更准确。
第二个，AI这个行业目前比较前沿的技术领域是深度学习和强化学习，大家知道深度学习和强化学习并不是一门精确科学，是模糊科学，是讲究大数据的。比如我有一千万的数据，AI做不到一千万的数据都能够精确的处理，它只能做到这一千万里面，以最大的几率能够处理最多的数据，所以无论达到99%还是99.99%，都需要人力参与来确认到底哪些数据处理对了哪些处理错了。基于这一点，AI就和RPA有很好的结合点。RPA可以在场景当中把用户所关注的部分消化掉，因为用户会跟RPA有一个频繁的交互，另外一方面RPA通常拥有很全面的业务场景，可以从前往后把整个AI流程全串起来，所以你情我愿，干柴烈火，RPA和AI就自然结合起来了。
谢谢各位嘉宾的分享，各位嘉宾的角度都非常不一样，从企业的内部和系统打通的需求，也有外部的经济的发展大趋势，也有刚刚申峰总提到的狭义RPA和广义RPA形成IPA需求的角度。毋庸置疑，风口已经起来了，那我们也来展望一下IPA的发展前景——如何设想未来RPA发展的阶段，具体分为哪部分？以此作为对照，国内RPA市场已经到了哪一步呢？
张予彤：今天RPA平台的隐形天花板，就在于开发门槛。
申峰：如果我们把狭义RPA当做一个小圆，广义RPA当成一个大圆，共享圆心，RPA的发展方向不是点向一条线发展，而是这个圆向外扩张的过程。张予彤：36氪长期关注 RPA 及企业服务赛道，系列文章见此：
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