RPA是将可定义、重复性高、有规则的操作自动化的软件工具，是企业应用软件市场增速最快的领域。融入人工智能技术后，RPA将是人工智能最容易规模应用的业务场景，预计2024年市场规模可达50亿美元。

李德毅院士在2016年的中国人工智能大会上做的《交互认知：从图灵测试的漏洞谈开去》主题报告中提出一个观点：人类通过交互、记忆和计算获得认知，在过去的50年里，我们太多的关注了计算智能，而忽视了交互智能和记忆智能。在这次分享中，李院士判断：交互智能将会是人工智能最早取得突破的领域。3年过去了，人工智能的应用越来越丰富。正如李院士的判断，交互相关的语音识别、交互机器人、图形图像识别、自动驾驶汽车等领域的人工智能应用已经被广泛接受。

交互相关的应用是人工智能普及的切入点！人机交互相关的人工智能应用是现在最值得关注的领域。

RPA是人与系统的接口，是人工智能应用的切入点

RPA是Robotic Process Automation的缩写，是一种自动化软件工具。在用户深入理解企业已有应用基础上，通过模拟用户操作，RPA将可定义、重复性高、基于规则的常规操作自动化。例如，银行的客户服务、保险的客户服务、健康体检报告服务、财务处理等领域，日常的操作包括：（1）从多个数据源提取数据；（2）下载各类报告、校对并存储；（3）检查待处理事项，启动其他工作流；（4）根据单号在多个系统中寻找发票。

这些操作繁琐、重复性高、有规则，可以通过软件工具来替代人工操作。

RPA是替代操作员操作应用软件系统的软件工具。在数字化时代，创新是企业具备差异化竞争优势的核心驱动力，为保持竞争优势，企业需要在产品、渠道、商业模式三方面创新以建立差异化竞争优势。

商业变革加速，商业流程变化快；基于商业流程建立的IT系统，包括ERP以及基于ERP的定制功能、业务流程管理软件的更新受制于IT项目的实施周期而不能快速迭代。商业流程的快速变化与IT系统的更新周期之间的不匹配，促使在应用软件系统和操作员之间就增加一层应用。而RPA就是操作员与软件系统之间的应用，操作员通过RPA调用企业应用软件，通过RPA设置流程，提高流程、提升效率。

RPA处于操作员与应用系统交互接口的位置，属于人工智能应用率先落地的领域。Computereconomics认为RPA是智能企业最容易开始方案。（“RPA is the simplest way to get started with AI.”）。

在Gartner2018年发布的人工智能技术成熟度曲线中，RPA处于期望膨胀期。这说明RPA将会被更多企业关注。

根据Gartner的数据，2018年RPA的收入达到8.46亿美元，增幅为63.1%，是企业软件市场中增长最快的。预计2019年RPA软件收入将会达到13亿美元，在2024年RPA市场规模将会达到50亿美元。RPA将会成为增长最快、市场规模足够大的市场。

嵌入智能的RPA是数字经济时代新一代经营模型的关键能力

RPA是企业业务操作员与系统的人机交互接口，嵌入智能技术的RPA将会在未来的应用中处于关键地位。麦肯锡在2017年发布的报告《数字经济时代的新一代经营模型》（Next-Generation Operating model forthe digital word），介绍了数字经济时代的新一代经营模型的5种路径或能力，包括：重构精益流程（Lean Process Redesign）、数字化(Digitization)、商业流程外包(businessprocess outsourcing)、智能流程自动化(Intelligent process automation)和高级分析(advanced analytics)。

其中，智能流程自动化 IPA(Intelligent Process Automation)是RPA与人工智能技术融合后形成的工具。麦肯锡在另外一份报告《智能流程自动化（IPA）将成为数字时代的核心运营管理模式》详细介绍了IPA，将流程自动化从RPA(Robotic Process Automation)提升到了IPA（Intelligent ProcessAutomation）。传统的RPA通过模仿员工的操作行为，自动执行重复性、有规律性工作，不具备决策的能力。而根据麦肯锡的定义，IPA是下一代的流程增强工具，在RPA基础上结合机器学习的技术，随着深度学习和认知技术的快速发展，IPA将逐步具备决策的能力，从而超出现有的基于规则的自动化，从根本上提高效率、提高人工绩效、减小操作风险，从而改善响应时间和客户体验。

IPA应该具备5种核心技术：

1. 机器人流程自动化RPA。

2. 智能工作流（smart workflow）。一种流程管理的软件工具，集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程状态。

3. 机器学习/先进分析。通过“监督”或者“无监督”学习来识别结构化数据中模式的算法。

4. 自然语言生成（NLG, Natural-Language Generation）。在人类和系统之间创建无缝交互的引擎，遵循规则将从数据中观察到地信息转换成文字，结构化的性能数据可以通过管道传输到自然语言引擎中，并自动编写成内部和外部的管理报告。

5. 认知智能体（Cognitive Agents）。结合机器学习和自然语言生成的技术，可以作为一个完全虚拟的劳动力，并有能力完成工作、交流，可以通过电话或者交谈来帮助员工和客户。

IPA的5种核心技术中，机器学习/先进分析、自然语言生成是人工智能技术；认知智能体提升人机交互体验。二者都是将人工智能技术用于增强RPA的功能。

SAP的IPA将Leonardo的智能技术融入Contextor

2018年11月份SAP收购了RPA软件公司Contextor SAS。SAP收购时，Contextor已部署1000000多个机器人，帮助推动业务流程自动化。SAP收购Contextor后，将把Contextor融入Leonardo平台，形成用于企业创建机器学习和基于自动化的应用程序和软件平台。后续，SAP还会将内建应用软件自动化流程，简化SAP与非SAP应用程序和环境之间的交互，提升用户体验。

SAP的IPA具备有以下2个特点：

1. 融入智能技术。

• 人工智能技术帮助机器人与人之间实现自然语言交互，通过聊天机器人作为人机接口，通过自然语言的交流，图像的OCR识别提升交流效率。

• 智能技术可以实现多个工作流自动协同工作，提升流程处理能力，提升效率。

• 机器人具有自学习功能，从流程的异常处理、系统的动态调整学习经验，优化流程，从而增加机器人的鲁棒性（Robust）。

2. 与SAP应用适用性好。Contextor与Leonardo平台融合，内嵌对SAP应用软件调用脚本，支持SAP应用的自动化流程；支持SAP软件与非SAP应用软件的集成，跨系统、工具、部署的套装软件集成能力强；支持第三方工具；支持API调用，适用性好。

应用SAP的IPA能够提高业务价值：（1）优化业务流程，让机器完成低价值、重复性的任务，解放人力资源去完成更具价值的任务；（2）加速流程处理，从而提升服务质量；（3）提高数据兼容性，从而提升数据分析能力；（4）降低人为错误。

IPA在SAP智慧企业框架中具有关键作用。SAP认为智慧企业将把员工从重复性的工作中解脱，从而将更多的精力投入到高价值的工作中。而复性的工作将由工具自动完成，自动流程工作比重将越来越高，IPA在这个转变过程中的作用非常关键。

小结

RPA是企业应用软件市场中增速最快的领域。在融入人工智能技术后，RPA将会是人工智能最容易规模应用的业务场景，助力SAP倡导的智慧企业的实现。

来源：微信号xuyongshuo-work

作者：许永硕

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