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  • 大模型時代 RPA的冰與火之歌|產(chǎn)業(yè)特稿

    2023年04月26日 16:06:22   來源:產(chǎn)業(yè)家

       從市場趨勢來看,RPA屬性正在逐漸淡化,一些廠商都已瞄準更高階的智能機器人。可能未來5~10年,隨著AI語言模型的發(fā)展,RPA的產(chǎn)品邏輯會徹底改變,RPA廠商也會進化到更智能的階段。

      作者|思杭

      出品|產(chǎn)業(yè)家

      曾一年吸金數(shù)十億,后又遭遇資本市場冷門,在AI大模型浪潮翻涌的當下,RPA行業(yè)怎么樣了?

      其實,RPA+AI早已不是一個新概念。如果說,RPA是機器人的“神經(jīng)網(wǎng)絡”,那么AI就相當于機器人的“大腦”。兩者的結(jié)合就等于智能自動化,幫助機器人通過預測分析,更好地理解上下文,做出高級決策。然而,第二階段的RPA廠商會遇到更難的問題,比如對于上下文的理解能達到什么程度,如何訓練它們,做出更準確、速度更快的機器人,這些問題是RPA廠商亟待解決的難點。所以,RPA廠商能否突破瓶頸,跨越到第二階段的發(fā)展,仍是未知數(shù)。

      近幾年,RPA行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了幾段不同時期的變化:

      從2015年到2018年,是RPA的萌芽期,據(jù)不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計,國內(nèi)RPA廠商在這四年,融資數(shù)量共12起,且單筆融資金額較少;到了2019年,RPA開始嶄露頭角,國內(nèi)融資數(shù)量為8起,其中,英諾森連續(xù)獲兩輪融資,而全球范圍內(nèi),RPA行業(yè)更是完成了23筆融資。

      從2020年到2021年,RPA行業(yè)開始爆發(fā)。國內(nèi)單筆融資金額破2億元,15家廠商共完成了19起融資,規(guī)模達34億人民幣。到了2022年,RPA驟然變冷。國內(nèi)融資僅11起,最重要的是,估值大幅下降。

      在《Market Insight:中國RPA市場發(fā)展洞察(2022)》報告中,從資本視角分析了RPA賽道的認可度,有23%的投資者認為,“RPA企業(yè)估值存在較大泡沫,企業(yè)當前營收與未來可見的收入增長難以支撐目前估值。” 而即使是“較為看好”的投資者,他們認為“雖然RPA賽道存在大量機會”,但也表現(xiàn)出了更審慎和理性的態(tài)度?傮w來說,國內(nèi)RPA正在由“高期望的熱態(tài)投資”向“理性的穩(wěn)態(tài)投資”進行轉(zhuǎn)變。

      然而,就在年初,事情出現(xiàn)了些許轉(zhuǎn)機。從太平洋彼岸吹來的AI大模型熱潮,讓冷卻的RPA市場感受到了一股暖意。

      一、跨越周期

      “別提了,前面投出去的十幾個SaaS項目,預計要虧1個億以上”。一位投資人士向朋友吐槽道。

      不僅是RPA廠商,近兩年整個SaaS行業(yè)都在經(jīng)歷一個經(jīng)濟周期。SaaS是典型的長期主義,在全球經(jīng)濟負增長的大背景下,在SaaS行業(yè)砸錢,對于想快速看到收益的投資人來說,無疑是一場冒險。信天創(chuàng)投蔣宇捷在年初的「見實2023趨勢系列訪談」中講到,“2022年,SaaS市場估值回到了2017年的水平,只有高峰期的30%”。

      具體問題具體分析。對于RPA賽道的遇冷,估值回落只是原因之一。RPA本身的“硬傷”是更重要的因素。雖然市場對自動化的需求越來越高,但目前國內(nèi)的RPA廠商還未進化到“人人可用”的階段。

      做一個比喻,如果說,AI大語言模型是“大腦”,基于人工智能的超級自動化就是“神經(jīng)中樞”,各種軟件工具則相當于“四肢”,而RPA就是“神經(jīng)末梢”,起到連接器的作用。所以,RPA更像一個平臺。那么對于一個平臺來說,想要提供更實際的價值,需要深入場景,加深對場景的理解,積累行業(yè)know-how。而這些需要RPA廠商“慢下來”。

      目前,國內(nèi)RPA仍處于積累行業(yè)經(jīng)驗的第一階段,對于很多場景還未足夠深入。從RPA在各領域的市場滲透率就足以看出:據(jù)網(wǎng)上公開數(shù)據(jù),國內(nèi)RPA的市場滲透率只有10%,主要應用于金融和電商領域。過去兩年,還在起步階段的RPA廠商們趕上了風口,一年數(shù)十億的融資金額推著他們走進迷霧,迷失了方向。

      跨步太大會傷到自己。放眼國內(nèi)RPA廠商,有些場景聚焦的公司,已經(jīng)在扭虧為盈。即使最開始,他們產(chǎn)品做得也沒有足夠深,但只要專注自己所做的幾大場景,做好只是時間問題。比如專注金融領域的金智維和在電商領域深耕的影刀RPA。相比之下,有些所謂的頭部RPA廠商,由于前期接受了太多融資,如今受到資本壓力,不得不拓寬場景。但場景沒做深,就急于去擴張,結(jié)果就是兩敗俱傷,傷了自己,最后也會傷了客戶。

      對客戶來說,他們最關心的是能否解決問題,而不是RPA工具本身。一個在銀行領域的例子:假設交通銀行希望用RPA工具解決信用卡開卡的問題,那么在做實施的過程中,RPA廠商會寫上千行函數(shù)。但問題出現(xiàn)了,這個函數(shù)復用性很弱。因為不同銀行的開發(fā)方式不同,如果針對每家銀行都這樣實施,就會導致重復勞動。

      而當產(chǎn)品交付后,RPA廠商如果不多花些時間,做行業(yè)know-how的沉淀和積累。長此以往,就無法擴展出更深的應用場景,只能解決簡單、表面的問題,效率還很低,最終也無法為客戶提供更高的價值。

      “這些問題是多種因素作用的,有RPA廠商的戰(zhàn)略問題,也有執(zhí)行問題,還有一部分原因是迫于資本壓力?傊N種原因?qū)е铝诵袠I(yè)亂象。” 一位曾在RPA廠商任職多年的業(yè)內(nèi)人士深深感嘆道。

      當然,除了RPA企業(yè)自身的問題,需求側(cè)的動作也會向RPA廠商傳來“寒意”。2022年,多數(shù)企業(yè)都大幅削減預算。此種背景下,如果甲方客戶短期內(nèi)看不到RPA工具的價值,或者RPA工具的ROI并不高,也不會選用。而RPA工具的ROI一定與其工具能應用的場景深度有關,如果一種RPA工具更懂行業(yè)場景,應用更深,提供的價值也會越高。歸根結(jié)底,RPA廠商目前的行業(yè)現(xiàn)狀,一部分是受資本壓力,粗放擴張,導致“劣幣驅(qū)逐良幣”的行業(yè)亂象。另一部分是受經(jīng)濟周期影響。

      長遠來看,RPA和超級自動化賽道依舊有很大想象空間。目前,中國人口老齡化和勞動力人口下降,加上國家政策對機器人技術和各領域自動化的驅(qū)動,各種因素在持續(xù)推動RPA的發(fā)展。眼下,RPA廠商存在的問題,確實有步伐太快導致行業(yè)亂象的問題,當然也不乏廠商本身的戰(zhàn)略問題,但長期看來這些問題會隨著需求側(cè)的推動,逐一被解決掉。

      另外,RPA的行業(yè)前景得益于SaaS商業(yè)模式。SaaS之所以是典型的長期主義,一方面,因為它定期收取軟件費用,后期的拓客成本會越來越低,收益則越來越高。另一方面,SaaS還會收取業(yè)務稅,這也是RPA賽道曾受資本追捧的主要原因。業(yè)務稅,簡單來說,是從業(yè)務的增長里收取一部分抽傭/收益。而像RPA這種軟件機器人,可以極大節(jié)省人效,收益天花板極高。但業(yè)務稅是一把雙刃劍,公司發(fā)展得好,SaaS公司就收益也高,反之亦然。

      所以,RPA廠商要想穿越資本寒冬,最重要的是,打磨自身產(chǎn)品,把行業(yè)場景做深,積累行業(yè)know-how。等資本復蘇之時,RPA廠商若能過渡到第二階段,自然會迎來下一場爆發(fā)。而這第二階段,就是與AI的融合。將RPA當作底層技術,再與AI技術融合,擴展出更深的場景,加速場景落地,做出智能自動化的機器人。

      其實,目前有一些廠商已經(jīng)瞄準了超級自動化這樣的產(chǎn)品。這其中,有在人工智能流程自動化領域的「實在智能」,其近日基于AI大模型推出話式文檔審閱產(chǎn)品“Chat-IDP”;也有剛從弘璣出來,準備在人機交互領域大展宏圖的「瀾碼科技」,其2月份剛成立就拿到上千萬元的融資,并與國內(nèi)頭部自動化辦公軟件廠商達成合作。

      在AGI熱潮持續(xù)涌進的當下,給RPA廠商和LP們都傳遞了一些希望。

      二、暖風襲來,AGI走進RPA

      ChatGPT帶火的這波熱潮,預計還要持續(xù)一段時間。短短一個月,互聯(lián)網(wǎng)大廠已經(jīng)就AI大模型卷了起來。

      說到底,ChatGPT只是AGI技術的一個分支。從技術層面上來看AGI,它主要包含生成算法、NLP(自然語言處理)、NLU(自然語言理解)、預訓練模式、機器學習、多模態(tài)等AI技術的深度融合。

      而之所以ChatGPT能帶火AGI技術,背后還要靠它的“人性思維”,這也是為什么人們在感嘆ChatGPT技術的同時,也擔心著自己可能很快要被AI取代的命運。這種人性思維,讓ChatGPT可以不再根據(jù)機械化的固定腳本輸出內(nèi)容,而是可以根據(jù)自己的”思考”,產(chǎn)生與人類共鳴的內(nèi)容。

      這一點正是AGI技術的精髓所在。但也正是因為它在根據(jù)自己的“思考”生產(chǎn)內(nèi)容,導致其在準確性方面還有不少提升空間。目前,這種技術更多還停留于C端。其實,AGI技術本身并不分to C or to B,只是當下,這種技術的準確度和速度還比較受限。

      在C端場景,用戶更在乎這種技術帶給他們的新奇感和樂趣,至于內(nèi)容質(zhì)量并不是最高優(yōu)先級,甚至,C端用戶可以容忍它犯的一些錯誤。但B端場景則不同,企業(yè)客戶不僅要求質(zhì)量高,還要求速度快。這就形成了在AGI技術上,B2C和B2B的清晰界限。

      然而,雖然AGI技術目前的成熟度還無法完全應用于B端,但其不斷創(chuàng)新的算法、預訓練模型等技術激發(fā)了各行業(yè)的想象力。比如,在RPA賽道,從前的機器人客服只能用固定的模板來回答消費者的問題,但若結(jié)合AGI技術,機器人客服可以自己理解上下文,從而個性化地回答問題。

      從某種程度上講,RPA和AGI有共同之處,它們都屬于自動化技術。RPA的本質(zhì)相當于軟件工具人,幫助坐在辦公室里的白領解決重復性、規(guī)則性強的基礎工作。所以,AGI技術本身與RPA形成互補關系,RPA幫助AI模型收集信息,反過來,AI模型會更好地幫助RPA做主觀決策。

      一個在電商領域的場景是差評回復。比如,消費者在網(wǎng)上購買鞋,但回到家發(fā)現(xiàn)有瑕疵,這時候就會找到客服。從前的產(chǎn)品服務是從知識庫里挑選模版來回答,但這種回答未必能解決客戶的問題。但結(jié)合AI大模型技術后,智能機器人客服通過AI模型的推理能力,更理解消費者的話,在此基礎上,再去知識庫尋找問題答案并回答。

      以上是影刀RPA已經(jīng)應用的一個客戶案例。

      目前,已有不少RPA廠商都在試水AGI技術,將其應用在業(yè)務場景中。畢竟,兩種重復性高的技術,融合在一起會帶來很多變革。對此,影刀創(chuàng)始人兼CTO石開認為,AGI對RPA的影響有兩方面。

      第一, 能力邊界的擴展。上述的差評回復就是一個非常真實例子。從技術層面理解,RPA更接近于一種底層的連接器,它本身只能作為一個非主觀的角色。但當AI大模型應用進來,兩者結(jié)合去擴展能力邊界,從而覆蓋更多業(yè)務線。

      但技術人員想要實現(xiàn)這點,仍然要面臨些挑戰(zhàn)。因為大模型本身并不懂如何去操作,也不認識這些軟件。所以在前期,AI大模型本身也需要大量時間,積累行業(yè)know-how。

      第二,AGI技術的賦能,會提升RPA工具的使用體驗。類似于ChatGPT,我們只要把自己的需求說出來,它就會按照指令去執(zhí)行。當然在to B領域,技術也需要學習如何去執(zhí)行。但只要前期訓練到位,小白用戶也可以像使用ChatGPT一樣使用RPA工具。把需求通過聊天的方式在聊天框告訴RPA工具,它就會自動幫助執(zhí)行流程。這直接將RPA拉到更智能的水平。

      然而,AGI技術與RPA的結(jié)合并不易。雖然AGI技術本身并不難,很多互聯(lián)網(wǎng)大廠也都在推出自己的AI大語言模型,但其真正的難點在于實際應用,積累行業(yè)經(jīng)驗。而這還要看自己本身的行業(yè)積累,比如,對于那些在某幾個領域深耕的RPA玩家來說,如今站在AGI的風口浪尖上,結(jié)合自己在行業(yè)里多年的積累,終于看到了機會。

      三、RPA的“華麗變身”

      在AGI風口下,RPA正在經(jīng)歷一場“華麗”的變身,駛向更智能的自動化。

      “在過去,數(shù)字機器人更像是一個執(zhí)行器,‘人+數(shù)字機器人’才能實現(xiàn)從頂層規(guī)劃到底層執(zhí)行的閉環(huán),但在未來,數(shù)字機器人可以實現(xiàn)理解+規(guī)劃+執(zhí)行的全流程,這是一個極其巨大的變化。”這是某超自動化廠商對未來數(shù)字機器人的判斷。

      在未來,以LLM通用大語言模型為基礎的超級大腦將會從根本上改變?nèi)藱C的交互方式,比如從界面操作模式變成自然語言模式,通過聊天式的@各類機器人,驅(qū)動各類自動化的工作。一位行業(yè)人士告訴產(chǎn)業(yè)家,“當前,數(shù)字機器人仍然以自動化執(zhí)行能力為主,而未來,具有超級大腦的數(shù)字機器人則將能夠具備從需求理解到資源規(guī)劃,到自動化執(zhí)行,最后結(jié)果交付的全鏈條能力。這也必將深刻改變office場景的工作形態(tài)。”

      所以說,“未來人機交互一定會發(fā)生變革”,同樣在人機交互賽道的「瀾碼科技」創(chuàng)始人周健也有相似的感觸。

      早在五年前,周健就預測,摩爾定律將逐漸失效,未來會出現(xiàn)“行星極的智能系統(tǒng)”。而瀾碼科技在當下的時間出現(xiàn)也并非偶然。今年2月,周健從弘璣離職剛滿兩個月,就決定要做一個對話式機器人系統(tǒng)。其底層技術是AI大語言模型+RPA。他這樣定義瀾碼:“如果AI大語言模型是大腦,郵箱、網(wǎng)盤、PPT等辦公軟件是四肢,瀾碼則相當于神經(jīng)中樞,RPA就是與四肢配合的神經(jīng)末梢。”

      瀾碼科技的優(yōu)勢在于,結(jié)合AI大語言模型,調(diào)用各種軟件的底層API,用戶通過自然語言將需求描述出來,瀾碼就會將需求拆解成對于底層基礎API的調(diào)用,從而幫助用戶完成一些基礎的重復性工作。而能調(diào)用多少個API,則決定著對自然語言能理解到什么程度,以及用自動化能替代掉多少基礎流程。

      周健給了產(chǎn)業(yè)家一個具體的案例。在To B場景下,公司需要預約會議開會,客戶只需說出自己的需求,如“預約明天下午兩點與某部門開會討論XX事宜。” 利用瀾碼的技術,其產(chǎn)品就會自動在釘釘或飛書的辦公軟件中找到相關部門,發(fā)送信息,并選擇Zoom或騰訊會議,預約會議。

      在這過程中,可能涉及到微信、網(wǎng)盤、BI、OA等軟件,而客戶并不需要糾結(jié)選擇哪些辦公軟件或會議軟件等細節(jié),只需用自然語言描述出需求,瀾碼就會利用這些軟件的基本功能,調(diào)用上百個API。所以,目前瀾碼主要在做的就是提升能夠調(diào)用的API數(shù)量,從而讓其產(chǎn)品更智能化。

      此外,還有很多其他的RPA廠商也都在嘗試自己研發(fā)AI語言模型,而有些廠商則選擇與微軟Azure OpenAI合作,接入他們的LLM,如來也和影刀。在AI大語言模型的基礎上,各家再輸入其垂直賽道的個性化信息和數(shù)據(jù),從而訓練自己的語言模型。

      在RPA或智能自動化領域,未來比拼的可能會是自家對AI大語言模型的訓練程度。一方面,這與技術創(chuàng)新有關;另一方面,也是更重要的一點,則與行業(yè)know-how有關。如果一家RPA廠商在某些垂直領域本身已經(jīng)積累了比較深的行業(yè)經(jīng)驗,那么數(shù)據(jù)越多,訓練出來的LLM就更能理解自然語言需求,從而擴展出更深的應用場景。

      然而,據(jù)Gartner成熟曲線,生成式AI已進入第二階段發(fā)展,但距離生產(chǎn)成熟期需要2-5年;而智能機器人的技術成熟期更長,需要5-10年。所以兩者融合可能還會存在很多變數(shù)。

      目前,在RPA這片田野上,雖然還存在大量空白市場,但競爭仍較為激烈,因為大多數(shù)廠商都聚在數(shù)字化程度較高的幾個領域,同質(zhì)化嚴重。

      另外,值得注意的是,為什么很多廠商雖然自身的底層技術是RPA,但并不會將自己劃分到RPA賽道中?或許是因為更智能的自動化更有想象力,又或許是RPA領域已經(jīng)承受了太重的資本壓力。

      從市場趨勢來看,RPA屬性正在逐漸淡化,一些廠商都已瞄準更高階的智能機器人?赡芪磥5~10年,隨著AI語言模型的發(fā)展,RPA的產(chǎn)品邏輯會徹底改變,RPA廠商也會進化到更智能的階段。屆時,“RPA”這個概念也許會消亡,以更高級的自動化形式存在下去。

      這是RPA行業(yè)的下一個拐點,也是它的宿命。

     

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