超級自動化的3年：財務、IT等通用場景占比高達65%，垂直領域玩家開始晉級

　　文/無羨

　　編輯/也行

　　策劃/Eason、Sunny

　　從信息化時代走向數(shù)字化時代，企業(yè)的最終目標即利用先進的數(shù)字技術完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，而這絕不是將業(yè)務、流程、數(shù)據(jù)、表單等搬到線上就“完事⼉”。

　　在此背景下，Gartner于2019年提出“超級自動化”，之后全球范圍內(nèi)越來越多的企業(yè)開始認可這種服務形態(tài)。國內(nèi)的廠商也聞風而動，以各自產(chǎn)品為基礎，逐漸向上下游延伸，以實現(xiàn)超級自動化。據(jù)Gartner預測，到2024年，通過將超級自動化技術與重新設計的操作流程相結(jié)合，企業(yè)將降低30%的運營成本。

　　經(jīng)過近三年的發(fā)展，超級自動化在國內(nèi)的實際發(fā)展情況如何?甲方客戶和服務商處于實現(xiàn)超級自動化的哪個階段?目前面臨的挑戰(zhàn)有哪些?未來3-5年超級自動化又會出現(xiàn)哪些新趨勢?

　　對此，第一新聲采訪了聚焦于RPA、iPaaS、低代碼/無代碼等行業(yè)的受訪者，他們從各自細分賽道出發(fā)，解構(gòu)國內(nèi)超級自動化行業(yè)的現(xiàn)狀與痛點，嘗試解答上述問題。

　　01 現(xiàn)狀：2023年，超級自動化仍處在局部應用階段

　　根據(jù)Gartner在《2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢》中的定義, 超級自動化 (Hyperautomation)是一種涉及多種技術的合集，主要包括：RPA(機器人流程自動化)、低代碼開發(fā)、流程挖掘、任務挖掘、業(yè)務流程管理(BPM)、智能BPM套件(iBPMS)、集成平臺(iPaaS)、AI技術(OCR、NLP)等眾多創(chuàng)新技術。這些工具和技術分為任務自動化、流程自動化、增強組件三個類別。

　　Gartner聲稱， 對超級自動化的需求正在創(chuàng)造一個巨大的軟件市場，到 2025年將達到 8600 億美元;到2026年，支持實現(xiàn)超級自動化的軟件市場規(guī)模將達到近1.04萬億美元，復合年增長率為 11.9%。

　　時至今日，超級自動化在國內(nèi)的應用情況、發(fā)展階段究竟如何?

　　在通用業(yè)務場景方面，超級自動化在財務、辦公、人力資源、IT等方面得到普及運用。專用業(yè)務場景方面，超級自動化已在金融、制造、政務、電信等專用場景中探索出不同創(chuàng)新應用模式。

　　根據(jù)弘璣發(fā)布的相關報告顯示，全球范圍內(nèi)的業(yè)務流程自動化應用份額在財務會計、IT運維等通用場景占比高達65%，行業(yè)應用份額第⼀梯隊包括金融、制造、政務等行業(yè)，電信、物流、零售、電力等行業(yè)的需求也在不斷增強。

　　與此同時，第一新聲采訪的大部分受訪者認為，截至2023年上半年，超級自動化在國內(nèi)的發(fā)展速度相對緩慢，仍處在局部應用階段。

　　“超級自動化和自動駕駛行業(yè)類似，一輛車想要實現(xiàn)自動駕駛不僅需要成熟的自動駕駛技術，還需要高精度的地圖，需要道路的基礎設施等。同樣，企業(yè)想要實現(xiàn)超級自動化，也需要有一定的基礎設施建設，包括數(shù)據(jù)的規(guī)范、對原有軟件系統(tǒng)的規(guī)范、數(shù)據(jù)管道的建設等。由于目前超級自動化的基礎設施還不是很完善，所以發(fā)展比較緩慢，一些應用基本上都還是局部的。”冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇說道。

　　在熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰看來：“整個資本市場對超級自動化的投資比前兩年的預期稍稍降溫，但是整個行業(yè)的發(fā)展比較穩(wěn)定。熵簡科技主要聚焦金融資管行業(yè)，超級自動化在該行業(yè)已經(jīng)逐步落地，正穩(wěn)步推進。比如在中后臺的監(jiān)管報表等場景，大部分的金融機構(gòu)已經(jīng)使用RPA做數(shù)據(jù)填報。熵簡科技做前臺的業(yè)務，例如資管機構(gòu)等在進行投研投資場景中，用RPA產(chǎn)品去匯集各方數(shù)據(jù)，起到提供輔助投資決策的作用。”

　　不過，其他受訪者也有更樂觀的看法。

　　“今年超級自動化的發(fā)展相比前兩年是加速的。原因是九科信息從服務的大型國央企情況來看，這些企業(yè)在當前的經(jīng)濟形勢下，在數(shù)字化方面的投入占比是國內(nèi)所有企業(yè)里偏高。主要得益于兩個機遇，一是在制造業(yè)升級、新基建等戰(zhàn)略的鼓勵下，更多的傳統(tǒng)企業(yè)開始采取超級自動化的技術做降本增效，改善服務和產(chǎn)品的品質(zhì)。二是信創(chuàng)的發(fā)展，衍生出很多對超級自動化相關的需求，為國內(nèi)軟件行業(yè)帶來了新的增量市場。”九科信息VP傅愷說道。

　　數(shù)環(huán)通COO方棋表示：“在國內(nèi)，超級自動化目前仍處于早期階段，但它正經(jīng)歷著高速發(fā)展。目前，各個領域都在發(fā)展自己的自動化解決方案，例如RPA，它主要關注任務級別的自動化，例如辦公自動化和iPaaS，他們專注于系統(tǒng)間的自動化。我們可以看到整個自動化領域的邊界和成熟度仍在不斷完善，離超級自動化的階段還有一段距離。”

　　具體來看，超級自動化在國內(nèi)的發(fā)展階段主從兩個方面解讀。第一，廠商端的超級自動化正處于從可組裝邁向智能化的階段。

　　超級自動化會經(jīng)歷三個階段——可組裝、智能化、創(chuàng)新。樂觀派認為目前中國處于從可組裝邁向智能化的階段。

　　“我認為目前是可組裝還是進入智能化的伊始，然而遠未達到真正的智能化。過去半年里，AIGC的爆發(fā)讓人類意識到AI可以在每一個行業(yè)滲透，超級自動化概念在誕生時就融合了AI概念，已經(jīng)有了一些利用簡單AI工具應用，然而這還只是初級階段;另一方面可組裝概念也在加速。判斷走完了可組裝階段的依據(jù)，是從甲方乙方到生態(tài)，在構(gòu)建數(shù)字化能力時都首先意識到是否可以通過組裝和最大程度連接復用現(xiàn)有系統(tǒng)而不是上來就從底層開始定制化開發(fā)系統(tǒng)造輪子的方式，來滿足業(yè)務訴求。時至今日，依然還有大量的客戶和技術服務公司，在采用堆人頭重復造輪子的方式解決業(yè)務數(shù)字化的問題，所以超級自動化還有比較長的路要走。”精鯤科技COO張欣解釋道。

　　“假設超級自動化進入智能階段，一個標志是企業(yè)內(nèi)部的任一業(yè)務流程(不是全部業(yè)務流程，只是一個簡單的業(yè)務流程)能自運行、自修復、自改進，能在自己的邏輯里不需要人工干預，就能去維持業(yè)務流程的完全自動化。”精鯤科技CTO葛丁佳補充道。

　　熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰與上述觀點類似，其認為：“現(xiàn)在超級自動化行業(yè)從可組裝邁向智能化，因為AI在超級自動化中的定位發(fā)生了本質(zhì)性的變化。在2018左右， AI在流程中是一個組件，是輔助定位，是各位工程師在構(gòu)建工具、搭建流程時的積木。而今年隨著GPT模型的推出，AI在整個超級自動化中逐漸變成一個操作系統(tǒng)級別的定位，可以讓AI來決定如何組裝流程，可以自由的選擇用哪些工具來組裝工作流。”

　　不過，保守派則認為目前還在可組裝的階段。

　　冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇認為，目前連可組裝的階段都未完全實現(xiàn)，尤其是非原生的數(shù)字企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)，當他們推進超級自動化的過程當中，整個IT系統(tǒng)建設有很大的歷史包袱，里面包括單體架構(gòu)、SOA架構(gòu)、微服務架構(gòu)、可組裝的架構(gòu)等。當企業(yè)里有各種架構(gòu)的軟件時，要想做到可組裝就要讓不同架構(gòu)的產(chǎn)品能夠?qū)ν馓峁�標準化的接�? API)，并且做整個API生命周期的管理，達到這個基礎才能做到可組裝，未來才能做組裝式的創(chuàng)新，但達到這種程度的企業(yè)目前并不多。

　　“目前各大央國企在超級自動化方面的發(fā)展路徑有不同的方向，進度也不太一樣，大部分的企業(yè)屬于可組裝或者未完全走完的階段，少部分已經(jīng)向智能化轉(zhuǎn)型。為什么第一階段還沒有完全通過?因為當前各個央企內(nèi)有不同的組織和部門，對超級自動化的使用完全不一樣。例如財務領域普遍已經(jīng)過了第一階段向智能化階段邁進，而非財務領域仍在做第一階段的事情。”九科信息VP傅愷說道。

　　第二，甲方客戶端的超級自動化正處于任務自動化和流程自動化中間階段。

　　想要實現(xiàn)超級自動化并非一蹴而就，需要經(jīng)歷由淺入深的三個階段：一是任務自動化，這是走向自動化的第⼀步，解決單“點”的問題——解決⼈的操作自動化問題，如自動跑批程序和自動化運維工具等，可以通過這些工具將各種預構(gòu)建的任務自動化執(zhí)行; 二是流程自動化，通過控制平臺、數(shù)據(jù)平臺、AI技能平臺等，解決企業(yè)“線”的問題。三是超級自動化，在完成“點”到“線”的業(yè)務流程自動化后，企業(yè)將走向面向“面”的數(shù)字化業(yè)務運營階段，實現(xiàn)敏捷且?guī)觳块T的業(yè)務開發(fā)與重構(gòu)。

　　第一新聲采訪的5位受訪人觀點基本一致，認為目前甲方客戶推進超級自動化是處于第一個階段邁向第二個階段的狀態(tài)。

　　“任務自動化的‘點’解決落地之后，甲方客戶可以看到明顯的改善效果，它是非 侵入 式的解決方式。通常可以把企業(yè)當做一個黑箱，廠商可以從這個黑箱上找到幾個基帶改造的任務，只要點對點的針對性解決問題就可以了，這個階段很容易實現(xiàn)。但涉及到流程自動化，就不能把企業(yè)當成一個黑箱，要有專家把箱子打開，看里面齒輪之間是怎么構(gòu)造的，例如部門之間如何做決策，業(yè)務如何流轉(zhuǎn)。此時，乙方必須有業(yè)務專家和客戶做業(yè)務流程的交流，甲方必須是開放式的心態(tài)，業(yè)務部門高度配合。但往往此時會遇到阻礙，因為在業(yè)務流程自動化的過程中會涉及多方部門的利益，需要甲方內(nèi)部有一種長期穩(wěn)定、自上而下的數(shù)字化推動力。”熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰說道。

　　數(shù)環(huán)通COO方棋認為，甲方客戶目前在超級自動化的階段要根據(jù)業(yè)務發(fā)展的規(guī)模、速度綜合評斷。“將超級自動化更細的分為5個階段，第一個階段是單一任務的自動化，第二個階段是基于多個工作流組合的自動化，第三個階段是跨系統(tǒng)和跨應用的工作流和流程的自動化，第四個階段是結(jié)合AI能力實現(xiàn)決策的自動化，第五個階段是全面實現(xiàn)超級自動化。小企業(yè)早期的業(yè)務量、工作流相對簡單，所以目前大部分處于第二個階段;中頭部的客戶更需要實現(xiàn)第四階段。國內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)發(fā)展很多年了，中大型企業(yè)內(nèi)部的信息化建設已經(jīng)相對成熟，只不過之前有非常多的自動化的系統(tǒng)都形成了孤島，目前需要把這些孤島全部整合起來，變成一個完整端到端的自動化。”方棋說道。

　　02 ‍ 技術：3個技術逐漸成熟，小頭部開始領跑

　　超級自動化是一種涉及多種技術的合集，那么各細分技術領域誰最成熟呢?

　　根據(jù)第一新聲采訪和整理發(fā)現(xiàn)，超級自動化合集里比較成熟度的技術應用主要有三個：一是RPA+iPaaS。

　　從某種意義上說，超級自動化的本質(zhì)是一種軟件形態(tài)的機器人，RPA+iPaaS是機器人的執(zhí)行系統(tǒng)——手，可以幫助機器人完成執(zhí)行動作，例如可以指示軟件機器人完成激活按鍵、單擊、數(shù)據(jù)遷移等動作

　　2015年，英國開始在國家稅務領域進行RPA試點項目。隨著試點項目的成功， RPA被進一步擴大推廣到了政府機構(gòu)各個領域。伴隨著國外RPA強勁的發(fā)展勢頭，這一年，一些在華外資企業(yè)開始將海外 RPA產(chǎn)品引入國內(nèi)，也是在這一年，RPA賽道迎來資本熱潮，2020年達到高峰期，全年融資事件22起。

　　目前國內(nèi)RPA市場，按照公司基因可以分為5類：一是純RPA公司，如影刀RPA、Cyclone弘璣、云擴科技、九科信息、慧流科技，二是有豐富to B經(jīng)驗的軟件行業(yè)老玩家，如藝賽旗。三是大公司孵化，阿里云、平安科技、興業(yè)數(shù)金、用友網(wǎng)絡、金蝶國際等相繼推出RPA產(chǎn)品。四是其他行業(yè)切入RPA，如英諾森、達觀數(shù)據(jù)、來也科技、阿博茨科技。五是國外RPA廠商，Uipath、AutomationAnywhere、Blue Prism等。

　　精鯤科技COO張欣表示：“超級自動化一直都在，其中RPA是分支領域里使用最成熟、普及度最高的一個技術領域，現(xiàn)在市場上對這個概念已經(jīng)完全不陌生，甚至現(xiàn)在國內(nèi)把RPA等同于超級自動化。”

　　“現(xiàn)在有很多的廠商開始做低代碼、iPaaS，雖然與國外相比還有一點差距，但也算是相對成熟。”九科信息VP傅愷說道。

　　“坦率的講，不管是RPA、iPaaS，還是BPM、AI，其實現(xiàn)在還沒有辦法去完整的組成超級自動化，可能還需要不斷的技術突破和社會發(fā)展。未來可能更多的是 AIGC 加某一個技術，它可能會成為接下來超級自動化非常重要的一個里程碑。我個人覺得它一定是發(fā)展最快的，因為今天大家最終追求的一定是實現(xiàn)超級自動化，甚至是全面自動化。”數(shù)環(huán)通COO方棋說道。

　　二是低代碼/無代碼，目前該技術已經(jīng)從概念進入了普遍實踐和落地階段，目前已經(jīng)賦能企業(yè)人力、財務、研發(fā)、CEO等不同角色提升日常辦公效率。

　　例如PPIO研發(fā)總監(jiān)李星星近日在輕流無代碼探索者大會上，從管理者視角分享了科技企業(yè)三大核心無代碼數(shù)字化應用場景：供應商管理和供應商對賬結(jié)算系統(tǒng)、設備巡檢處理系統(tǒng)、產(chǎn)研項目管理系統(tǒng)，借助輕流節(jié)省企業(yè)大量開發(fā)資源。

　　從2018年開始，低代碼/無代碼逐漸在國內(nèi)市場上有了更多的聲音，到2021年低/無代碼發(fā)展迅速，領頭羊企業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)。目前，國內(nèi)低代碼玩家包括三類，一是新興低代碼服務商，例如輕流、伙伴云等。二是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的低代碼開發(fā)平臺，例如華為的AppCube、阿里的宜搭、騰訊云的LowCode等。三是傳統(tǒng)軟件巨頭入局低代碼開發(fā)平臺。

　　熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰認為：“低代碼開發(fā)有一定的門檻，這個技術已經(jīng)發(fā)展多年，之前很多企業(yè)在方面做了一定程度的投入，廠商形成了技術壁壘。低代碼開發(fā)表面上看到的拖拉拽功能很容易開發(fā)，如果要做成一個低代碼的數(shù)據(jù)處理工具，底層要看是不是能支持流式處理、批處理的開發(fā)，能否支持湖倉一體化建設。例如熵簡科技聚焦的金融資管行業(yè)，在處理流失數(shù)據(jù)、接入行情的實時數(shù)據(jù)時，能否利用低代碼收集到數(shù)據(jù)，進行實時數(shù)據(jù)的分析，是考驗平臺能力的關鍵。”

　　三是業(yè)務流程管理(BPM)，這是一種融合了現(xiàn)代管理思想和技術的重量級企業(yè)管理工具。BPM有三個特點：以流程為中心，能夠集成OA、ERP、CRM等系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，打破企業(yè)信息孤島;更加靈活，是為了適應流程變動而生的系統(tǒng)平臺，企業(yè)可以通過API接口，利用低代碼等模式對其進行定制化開發(fā);更適用于中大型企業(yè)，常見于制造業(yè)、零售業(yè)、物流運輸?shù)戎匾暳鞒绦畔⒒�的行業(yè)之中，這類企業(yè)具備成熟的信息架構(gòu)和專業(yè)的IT開發(fā)部門。

　　“BPM在國內(nèi)的應用成熟度最高，該產(chǎn)品的底層技術難度低，只需要對企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務流程有更高層次的認知和抽象理解，就可以開發(fā)出來。”熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰說道。

　　另外，受訪者認為目前超級自動化里最不成熟的是任務挖掘。

　　九科信息VP傅愷表示：“在任務挖掘技術進行產(chǎn)品化的過程中，目前業(yè)內(nèi)還未發(fā)現(xiàn)有特別穩(wěn)定且成熟的商業(yè)模式，該領域還需要更多時間挖掘合適的定位和商業(yè)價值，現(xiàn)在是輔助的地位。”

　　03 ‍ 路徑：各路玩家開始晉級，平臺型產(chǎn)品or工具型產(chǎn)品?

　　隨著各個細分領域的技術逐漸應用與成熟，各路垂直領域的玩家在基本完成相關技術及產(chǎn)品布局后，在成為超自動化廠商的晉級之路上有了不同選擇。

　　第一新聲發(fā)現(xiàn)，超級自動化與整個軟件行業(yè)的發(fā)展類似，廠商會存在兩條路徑，一是從某個產(chǎn)品切入后慢慢擴大邊界，公司走向平臺型產(chǎn)品。

　　“國內(nèi)更適合做平臺型的公司，所以九科信息是第一條路徑。這與我們的目標客戶相關，基于當前的形勢，國內(nèi)的大型央國企在數(shù)字化方面的明顯有著更穩(wěn)定的投入，他們通常會要求我們提供一個完整的解決方案。如果九科信息只專注于某個方向，當企業(yè)的數(shù)字化建設處于不同階段時候，就會采用不同的廠商，我們就會處于相對被動的狀態(tài)。所以九科信息通過自主研發(fā)多個方向產(chǎn)品和合作生態(tài)的方式，為央國企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供整體的方案。”九科信息VP傅愷介紹道。

　　基于云原生架構(gòu)，九科信息于行業(yè)內(nèi)率先推出融合了第四代智能型RPA平臺bit-Worker、流程挖掘平臺bit-Miner、低代碼開發(fā)平臺bit-Builder三大產(chǎn)品的企業(yè)級超級自動化平臺，并運用AI和大數(shù)據(jù)技術，滿足大型央、國企客戶在應用智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的各種挑戰(zhàn)。

　　二是始終深耕1個方向，公司聚焦做工具型產(chǎn)品，不擴大邊界，而是和上下游伙伴協(xié)同合作。

　　熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰表示：“我們走第二條路。選擇走哪條路徑取決于兩個方面，一方面是取決于企業(yè)家的愿景，另一方面是取決于資本市場的整體情況。假如資本市場是一個持續(xù)火熱狀態(tài)，它能夠在相當一段時間(3~5年)都對盈利不迫切關注，而是更看重企業(yè)的市場規(guī)模、影響力、市場競爭格局，那么第一條路徑可以嘗試，否則企業(yè)還是先解決一個垂直的問題，形成正向的財務回報，有了自己的陣地之后，才有資格去開疆拓土，做更大的事兒。”

　　冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇認為，即便是巨頭也沒有辦法做到每個領域都很好，更多的廠商是專注于一個方向做到極致，所以目前公司是選擇第二條路徑。冪鏈科技作為國內(nèi)主流iPaaS平臺，支持在后臺業(yè)務正常運行時進行集成開發(fā)、測試，能夠提高整個運作效率，同時授權API監(jiān)管，實時監(jiān)控集成接口情況，提供流程異常報警。除了集成能力，冪鏈科技還可實現(xiàn)企業(yè)集成管理，幫助企業(yè)管理內(nèi)部API服務資源，實現(xiàn)對從測試到上線整個生命周期的管理，清晰地了解API調(diào)用記錄，并通過配置抓取數(shù)據(jù)做統(tǒng)一維護管理。未來把整個基礎設施搭建好后，將在應用方面與低代碼、RPA、BPM等廠商合作。

　　“我們現(xiàn)在專注于iPaaS方向，做跨系統(tǒng)的自動化數(shù)據(jù)管道。我認為超級自動化最終會以一個超級自動化的方案來實現(xiàn)，很難以一個產(chǎn)品形態(tài)出現(xiàn)。主要有兩個問題，一是從社會趨勢來看，我認為從國內(nèi)的情況來看，超級自動化不太容易出現(xiàn)一個多專業(yè)領域的巨頭，未來一定是高度協(xié)同的世界，各自專注于自身領域的多個領導者之間相互協(xié)同;二是產(chǎn)品技術問題，超級自動化涉及眾多技術，這就意味著這些技術融合起來的難度非常高，如果無法做到無縫結(jié)合，甲方的體驗和使用效率就會大打折扣，再提超級自動化就顯得牽強了。”數(shù)環(huán)通COO方棋說道。

　　有意思的是，精鯤科技的答案與上述企業(yè)均不相同，其COO張欣介紹：“前兩條路徑都是前人提供，有成功的前車借鑒。但中國B端市場和歐美最大的區(qū)別在于，國內(nèi)的決策者和使用者是兩個群體，首先決策人員并不完全來自于技術群體，其次決策人員要解決的問題不僅僅考慮技術，更加偏向于宏觀的業(yè)務決策。在此背景下，我們選擇走第三條路——深耕業(yè)務方向，并在這個基礎上去結(jié)合第一條和第二條，找準自己需要瞄準的行業(yè)群體和用戶訴求，盡量用平臺化、有廣度、更加標準化的產(chǎn)品來滿足行業(yè)用戶的訴求。”

　　“我們在項目實際推動過程中，通過‘點、線、面’的方式去解決。如果廠商只有解決‘點’的產(chǎn)品工具，只能被動的等客戶的IT部門來選擇，再去找業(yè)務部門共同開拓場景，這個過程會花費很多的時間和成本，且對于甲方客戶來講，業(yè)務的粘性很小。我們正在做‘面’——基于超級自動化的整合能力，為行業(yè)用戶提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體方案。”精鯤科技CTO葛丁佳補充道，“實際客戶根本不關心服務商底層用的是哪些技術能力，看的是產(chǎn)品能解決什么業(yè)務問題。”

　　當然，無論選擇哪條路徑，在推進超級自動化的過程中，都會面臨諸多挑戰(zhàn)，主要分為以下幾個方面。

　　精鯤科技COO張欣認為，核心挑戰(zhàn)是目前超級自動化供給側(cè)還停留在個體賦能、基層賦能的階段，未上升到對全局、對組織產(chǎn)生根本性影響的階段。

　　“從甲方和乙方角度來看核心挑戰(zhàn)是一樣的，即中國市場嚴重缺乏懂技術的業(yè)務人員，尤其是國內(nèi)的甲方客戶里更稀缺。這給乙方既帶來機會也是挑戰(zhàn)，挑戰(zhàn)是乙方在做超級自動化落地的過程中會做得很重。如果甲方內(nèi)部有一批人能夠用好乙方的產(chǎn)品，乙方廠商只需要把產(chǎn)品迭代到極致，只需要經(jīng)營好社區(qū)，在上面形成一定的方案，就可以做好規(guī)�；�。但現(xiàn)實卻實乙方廠商必須有一個比較重的實施團隊或者合作伙伴，才可以做到客戶成功，這個過程對于資金的消耗，對人員的占用很高。”熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰說道。

　　九科信息VP傅愷表示：“甲方最大的挑戰(zhàn)是戰(zhàn)略層能否形成有效的自動化戰(zhàn)略?這個是決定了央國企能不能把自動化去深化實踐的一個重要先決條件。一旦缺乏頂層戰(zhàn)略設計，就會導致企業(yè)內(nèi)部無法形成有效的自動化治理體系，無法充分的動員和管理企業(yè)內(nèi)可以支撐自動化落地的各方人員力量、資源，無法去統(tǒng)籌企業(yè)內(nèi)全部的力量去做推廣和復制。”

　　數(shù)環(huán)通COO方棋認為：“對于甲方來說，核心挑戰(zhàn)就是采納自動化技術過程中出現(xiàn)自動化孤島現(xiàn)象。大部分的甲方已經(jīng)實現(xiàn)了第二個階段(多個工作流的自動化)，比如通過OA解決辦公自動化，通過CRM解決銷售流的自動化，但是當解決這些工作流的自動化之后，一個又一個工作流的自動化無法協(xié)同起來，就和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島問題一樣，那我們今天是需要把這些孤島全部整合起來，變成一個完整的端到端的自動化。對于乙方來講挑戰(zhàn)是一是產(chǎn)品技術上需要突破，例如產(chǎn)品的個穩(wěn)定性、應用性以及效率如何去提升。二是目前超級自動化受限于市場開放的程度以及各系統(tǒng)API的開放程度、標準化不夠。要等到社會的相關機制和規(guī)定逐步完善、成熟之后，乙方的產(chǎn)品會做得越來越好。”

　　04 ‍ 趨勢：數(shù)字化進入深水區(qū)，超級自動化的3個趨勢

　　目前，國內(nèi)的數(shù)字化發(fā)展已經(jīng)進入“深水區(qū)”，企業(yè)對跨業(yè)務、跨系統(tǒng)、跨平臺的服務需求呈現(xiàn)量級增長。為了滿足企業(yè)的復雜需求，各位受訪人分析，未來超級自動化會有三個趨勢：

　　一是超級自動化的各個子集里，未來市場增長最快的是AI技術，尤其是行業(yè)大模型。

　　僅僅是RPA領域，國內(nèi)外已有幾十家廠商引入了生成式AI;在低代碼/無代碼領域，生成式AI技術也成為了必需;在流程挖掘領域，超自動化廠商Pega推出了深度融合ChatGPT功能的全新流程挖掘產(chǎn)品Pega Process Mining;老牌的BPM、BPA等廠商，如servicenow、Mulesoft等快速引入了GPT。

　　精鯤科技COO張欣表示：“數(shù)據(jù)分析的能力和生成式AI能力的融入，極大的提升超級自動化解決問題的維度和豐富度，所以這兩個是我們最看好的領域。尤其是AIGC的出現(xiàn)，每個軟件的業(yè)務邏輯或都將升級一遍。”

　　“過去AI僅做為超級自動化流程中的一個組件，現(xiàn)在AI明顯變成了流程中的一個操作系統(tǒng)級別的存在，相當于‘大腦’。未來能夠發(fā)號施令的‘大腦’肯定比解決問題的小工具更重要。所以我認為AI技術是接下來超級自動化最關鍵、空間最大的領域。其中在 AI領域更看好的方向是所謂的領域大模型，在接下來的半年到一年之內(nèi)會成為一股比較確定性的機會。而通用大模型一年之內(nèi)會快速收斂。”熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰說道。

　　“過去超級自動化提的AI是(OCR、NLP)能力，未來更多是基于AIGC的能力，AIGC有文本理解、圖像識別等能力。目前我們已經(jīng)實現(xiàn)用戶與機器人對話，接下來的趨勢是用戶直接把想要自動化的工作流告訴機器人，機器人自動把工作流按照規(guī)則每天甚至每小時全自動化的處理掉，成為真正的企業(yè)助手角色。”數(shù)環(huán)通COO方棋說道。

　　不過，對于未來超級自動化里哪個細分領域市場增長更快，冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇和九科信息VP傅愷有不同想法。

　　“要去實現(xiàn)超級自動化，一定是多個軟件、多個系統(tǒng)、多個技術協(xié)同去完成的一件事，沒有辦法完成接口標準化，所以我認為iPaaS是這個領域里必不可少的基礎設施。很多大型企業(yè)在集成管理方面還是空白，未來的市場增速會很快。”冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇說道。

　　九科信息VP傅愷則認為是流程挖掘，主要是流程挖掘有了一些技術儲備，而且本身發(fā)展速度也不慢。

　　二是，未來超級自動化的應用主戰(zhàn)場將會從⼀線中⼼城市到二三線城市，從大型企業(yè)到中小型企業(yè)，從標桿業(yè)務場景到其他業(yè)務領域。

　　冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇表示，大多數(shù)事物都會經(jīng)歷這個發(fā)展趨勢，超級自動化想要做到全面的普及，可能是5~10年甚至更長時間。

　　九科信息VP傅愷認為這個趨勢早就已經(jīng)形成，有些中小企業(yè)對超級自動化里某些技術的使用深度可能比大企業(yè)更深，尤其是在電商領域，已經(jīng)由RPA替代了絕大部分人工，例如自動發(fā)貨、查庫存、自動去下單補貨等。

　　不過，熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰認為超級自動化在特定的場景是可以的，但絕大部分的場景是不可以的。什么是特定場景?比如OpenAI 這種非常自然的交互方式，是可以推給中小企業(yè)，這類企業(yè)的特點是預算有限，對于服務的價值和價格高度敏感，它必須明確的感受到超自動化在當期就能夠帶來降本增效或者業(yè)務效率的改善，而且產(chǎn)品不宜有過高的 使用門檻 。

　　精鯤科技COO張欣認為超級自動化不會從一線走向二線，從大型企業(yè)走向中小型企業(yè)。從國內(nèi)多年的產(chǎn)品銷售分布來看，北上廣深等城市無疑在軟件領域面占據(jù)了主導的銷售市場。在ToB市場，大型客戶和頭部客戶構(gòu)成了企業(yè)信息主要的業(yè)務來源，中小型企業(yè)雖然能夠接受超級自動化，但買單能力略差，這些都是經(jīng)濟指標和歷史數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來的客觀統(tǒng)計。

　　三是，超級自動化想要創(chuàng)造出更大的價值，各項技術要在不斷創(chuàng)新迭代中逐漸加深融合程度，未來各種技術棧之間將會融合、并購。

　　佐證的案例是，2023年Snowflake收購了一家生成式AI公司Neeva，Databricks收購了以AI為中心的數(shù)據(jù)治理平臺Okera。另外，在過去幾年里，Celonis收購iPaaS公司Integromat、Salesforce把旗下老牌iPaaS產(chǎn)品MuleSoft與收購來的RPA公司Servicetrace整合后重新推向市場。

　　“國際上一直存在并購，國內(nèi)未來一定會進行進行整合，但是不是以并購的方式發(fā)生還要拭目以待。一方面是國內(nèi)的初創(chuàng)型企業(yè)基本處在類似階段，很難出現(xiàn)一個超級巨頭跑出來去收購其他企業(yè)，還沒有到需要通過并購的方式來增加自己市場和營收的階段。”精鯤科技COO張欣說道。

　　“To B領域的并購不多，但是隨著技術的發(fā)展，商業(yè)的信息越來越通透的情況下，未來3~5年內(nèi)應該會發(fā)生比較多的融合并購。 ”冪鏈科技創(chuàng)始人涂志勇說道。

　　“未來做跨行業(yè)的并購整合是趨勢，吸收獨立產(chǎn)品線，吸收客戶。假設并購了一家企業(yè)，把它的技術棧吸收進自己的產(chǎn)品，那么重構(gòu)改造的工作量不亞于重新開發(fā)一個產(chǎn)品了。所以一家機構(gòu)如果想做全行業(yè)的超級自動化，更好的方式是聚焦一個行業(yè)做透，形成正向反饋后，采用兼并的方式強強聯(lián)合，形成一個標準化的跨行業(yè)服務方式。因為服務于金融行業(yè)和服務于消費行業(yè)的自動化解決方案在基礎組件上只有20%的差異，80%則是重復的。不過，并購的前提條件是公司盈利，各自都在專業(yè)領域做得很深，解決方案很成熟，客戶口碑也很好，這個時候進行并購才是一個良性的并購。”熵簡科技創(chuàng)始人費斌杰說道。

　　“我們的產(chǎn)品定位是工具性產(chǎn)品，專注于提供優(yōu)秀的iPaaS解決方案。為了使我們的iPaaS在市場上更具競爭力、產(chǎn)品優(yōu)勢和成熟度更高，我們可能會擴展部分RPA和aPaaS的能力。超級自動化并非單一技術的呈現(xiàn)，而是多技術的深度整合。這種深度整合可以通過并購來實現(xiàn)，也可以通過市場的生態(tài)合作和深度戰(zhàn)略合作來實現(xiàn)。”數(shù)環(huán)通COO方棋說道。

　　隨著各個技術概念的逐步落地和應用，隨著AI技術帶來的新機遇，未來在企業(yè)推進超級自動化的過程中，功底更扎實、技術創(chuàng)新能力更強的廠商將會贏得更多客戶的選擇和信任，全面實現(xiàn)超級自動化的時代或許即將到來!