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Gartner:首份机器人流程自动化(RPA)魔力象限

Gartner:首份机器人流程自动化(RPA)魔力象限

作者:Derek Miers、Marc Kerremans、Saikat Ray和 Cathy Tornbohm

随着企业组织想方设法提高运营效率,并将遗留系统与新的企业应用软件和数字化业务集成,机器人流程自动化(RPA)继续扩大其应用范围。我们在本文中研究这些市场力量和提供此类软件的领先企业供应商。

市场定义/描述

机器人流程自动化(RPA)是一种数字化赋能技术,主要充分利用用户界面(UI)和表面级特征这对组合来创建自动处理常规性、可预测的数据转录工作的脚本。

RPA工具可将应用软件连接起来,消除输入错误,加快流程,并降低成本。RPA市场仍然比较小,2018年总收入略低于8.5亿美元。然而,RPA是Gartner正式跟踪分析的增长速度最快的软件领域,2018年同比增长超过63%。

RPA实际上绕过传统的IT买家,径直吸引商业用户,侧重于减少资源、易于提高脚本环境的效率和可访问性。这些年来,公司企业不惜血本购买昂贵的拼凑而成的应用软件和系统。鉴于当前商业环境迅猛发展的形势,企业高管发现越来越难以理解为什么他们需要等IT部门来整合现有的技术解决方案。最终结果是,普及流程自动化和数据集成方面有着巨大的需求。企业高管竞相支持直接归属其职能部门的新的RPA计划。

随之而来的购买热潮推动几家最大供应商的估值水涨船高,促使新玩家涌入市场。这种市场增长与较传统但密切相关的工作流程和更广泛的流程自动化工具形成了鲜明对比,比如智能业务流程管理套件(iBPMS)。这些产品面临的挑战始终是,成功集成第三方应用软件需要高水平的技能。虽然iBPMS仍是一个大得多的市场,但它很难引起更广泛企业的关注。

技术轨迹从几十年前的屏幕抓取技术发展而来;然而,RPA在2010年左右成为了一个营销术语。与传统的屏幕抓取不同,RPA工具通常面对的是在UI层面驱动现代应用软件的元数据。RPA不断发展成熟,帮助企业组织完成以下任务:

  • 将数据移入或移出第三方应用软件系统。常常被称为“无人值守”的RPA,这里的重点是直通式任务自动化。脚本旨在复制处理那些系统或文档的人员的操作,那些系统或文档通常没有高效的API。每次迭代需要一两秒钟来处理离散的数据元素,而不是批任务模式下一起处理许多数据项。在相关点,RPA工具以那些外部系统和数据所需的登录信息代替工作项(item of work)。同一种方法还可以支持大规模数据迁移,使用精心创建的脚本从一组数据源和系统中来提取信息、用于新的目标系统。借助一些工具,可以使用API将这些集成直接嵌入到第三方应用软件中。
  • 增强员工的能力。RPA工具被称为“有人值守”的自动化,可以从系统和相关文档中提取信息,对其进行规整,准备供员工在需要时使用。比如说与客户或外部利益相关者进行交互时,员工常常需要来自许多系统的数据。员工通常访问多个系统,还可能需要与其他同事进行联系,而每个同事也有系统要与之交互。这可能需要很长时间,并显著影响客户体验。最终,这种功能使客户能够通过聊天机器人与系统直接进行交互。

就这种范围内而言,RPA工具有众多机会可以为苦苦利用拼凑而成的现有系统的企业提供重大价值。究其核心而言,它们帮助企业组织挖掘与以往的技术投入有关的数据和价值。

机器人流程自动化软件魔力象限:

RPA方面几个主要的误区、挑战和动向

当然,如果企业组织想从RPA获得最大的价值,就要克服形形色色的挑战和常见误解。企业组织要认识到:

  • 集成功能不是“机器人”或“数字化/智能劳动力”。RPA需要开发集成脚本,以便信息进出其他系统。这些脚本易于创建;然而,它们并不等同于人员,人员可以根据需要来解释和调整。客户切莫将员工的成本和一组集成脚本的成本混为一谈。声称可以减少员工数量的情况很少发生,因为员工通常改而专注于更多的增值工作。
  • RPA无法轻松使长时间运行的进程实现自动化。“长时间运行”这个术语是指更广泛的工作项或客户案例。更准确地说,RPA缩略词中的“流程”是离散的“任务”自动化。RPA工具支持的大多数自动化最多持续几秒钟。此外,这些产品的流程支持方面仅限于简单化的工作流程。对于长时间运行的进程而言,你需要iBPMS。实际上,许多产品与iBPMS环境相结合,以支持更长时间运行的业务流程。
  • RPA工具只是集成和DigitalOps自动化工具箱的一个部分而已。RPA工具不是与iBPMS产品相竞争,而是补充这些目标更广泛的流程自动化工具。这个工具箱的其他部分包括:用于快速识别现有流程的流程挖掘,用于更强大、基于API的集成的集成平台即服务(iPaaS)平台,低代码应用软件开发平台,以及出现在光学字符识别(OCR)中的内容提取功能。
  • RPA自动化带来了长期的技术债务,而不是化解这个债务。RPA客户还没有意识到就揽下了技术债务。企业组织实际上使自己受制于过去的用户界面。一些工具拥有缓解此问题的机制,允许自动化工具处理目标应用软件中的简单更改。如果企业组织想要预测第三方系统更改带来的影响,就必须手动跟踪每个自动化工具在每个第三方应用软件中涉及的系统、屏幕和字段。大多数产品在支持这个关键需求方面做得很差。

下一个挑战就是需要分清AI、机器学习以及所谓的认知功能方面的现实和炒作,为此需要了解RPA市场的起源及当前的发展动向。机器学习在一个关键领域帮助RPA取得重大进展,那就是计算机视觉,比如用于识别提交按钮。其次,机器学习已帮助在几个相关的“周边”领域迎来突破,这几个领域与RPA的核心密切相关。这些包括:

  • 识别文本的OCR和解读手写体的智能字符识别(ICR)。
  • 增强型内容分析,使用机器学习来识别客户发票等文档上的字段位置。
  • 自然语言处理(NLP)和自然语言生成(NLG),可以帮助支持聊天机器人集成和虚拟个人助理(VPA)。
  • 自动化业务流程/任务发现,帮助企业组织识别可由RPA或iBPMS实现自动化的流程和任务模式。

RPA供应商已开发了各自的机器学习方法,常常基于开源库,或者它们充分利用从大型供应商(比如亚马逊、谷歌、IBM和微软)获得的功能,这有赖于它们的业务重心和以往发展。然而,尽管一些RPA供应商夸下海口,但在RPA本身的核心使用机器学习的机会非常有限。当然,自动化工具(比如来自RPA或iBPMS供应商的工具)可以提供一个框架,你可以在框架内运用机器学习算法来处理业务流程问题,但这不是RPA本身中的AI。

鉴于市场快速增长,我们已看到领先供应商获得了大量投资。截至本文撰稿时,领导者象限中的三家供应商的市值总额略高于110亿美元。我们还预计会看到进一步的收购,许多大型供应商会收购RPA小玩家。鉴于供应商领域的这种波动性,买家不要轻易签订长期的销售合同。与主要的企业应用软件系统相比,RPA软件的实际切换成本比较低。

该魔力象限专注于RPA产品的提供商,而不是利用向另一家供应商购买许可而来的RPA功能的服务提供商。虽然供应商可能提供基于云的服务,但入围的供应商其解决方案必须可以部署在企业本地。

完整版报告链接:https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1C6RAWAQ&ct=190709&st=sb&__hssc=51558390.1.1562800613090&__hstc=51558390.e1b6d7131c505f764129392ca75fdca2.1562800613089.1562800613089.1562800613089.1&__hsfp=582042449&hsCtaTracking=572c271f-5068-4cf5-9477-224c02302282%7C070dc8b8-effd-4a54-b3df-1f0f68fd5f4d

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