在過去數月里，AI+RPA 這對組合收到的，并非都是贊美。

　　“AI 是不夠成熟的，但 RPA 已經很成熟了——為什么非要把一樣不穩定的事物貼到你那個穩定的產品里去呢？”藝賽旗聯合創始人兼高級副總裁胡立軍在接受雷鋒網 AI 金融評論專訪時說道。

　　有了 AI 光環加持的 RPA，確實受到了更多新玩家和資本的青睞。不過在胡立軍看來，AI 并非萬金油，用戶確實需要 AI 的技術能力，但軟件服務商也應當更專注 RPA 產品的成色和自我迭代。

　　“可投標的太少，投資人太多，跟風說明行業缺少一個準確的認知，這是需要通過時間或者經過一些教訓才能沉淀下來的。”他強調。

　　在 RPA 行業扎根多年的藝賽旗，上個月剛推出了 iS-RPA 10.0 版本和應用機器人商城。雷鋒網 AI 金融評論也借此機會與胡立軍聊了聊，他眼中的 RPA 有著哪些機遇與陷阱，以及藝賽旗的重要布局。

　　其實 RPA 并不那么需要 AI

　　藝賽旗聯合創始人兼高級副總裁胡立軍

　　做 RPA，AI 有多少分量？

　　站在一個傳統玩家的角度來看，今年的 RPA 熱潮意味著什么？胡立軍坦言，這只是行業起伏的一部分，無須特殊對待；當下的熱度更多的是有 AI 的催化因素在，但他認為并沒有必要在 RPA 領域特地標榜 AI 的存在。

　　“RPA 已經很成熟了，而且是一個能夠做得很聚焦的產品，為什么非要把一樣不穩定的事物‘貼’到穩定的產品里去呢？不管是投資者，還是新進入者，可能都是想通過 AI 去獲得一些關注，但也說明一些問題：之前的 AI 是不是沒有做好？AI 落地出現了問題，就轉投 RPA？”他這樣表達了自己的疑慮。

　　不過，他同時也指出，AI 的進步和算法的革新會有助于 RPA 實現更多流程上的目標，增強其解決能力，但二者并非一種強依附的關系。“AI 發展得越快，RPA 會和 AI 一起走得更遠——但如果沒有 AI 的發展，它也一樣會向前走。 ”

　　聚焦到藝賽旗，這一資深 RPA 玩家在 AI 領域又有哪些布局和思考？胡立軍強調，“像藝賽旗產品上也有 AI 技術的支撐，但不會強調自己是一家 AI 企業。用戶更關心產品怎么幫他們解決掉痛點。”

　　雷鋒網 AI 金融評論了解到，藝賽旗已在機器學習領域有所投入，試圖將 RPA 中的識別動作問題研究得更透徹。

　　“識別動作是 RPA 的基礎。”胡立軍告訴雷鋒網 AI 金融評論，“RPA 既然要解決人和計算機打交道時的流程難點，歸根結底要讓機器識別應用，小到‘認識’一個按鈕，一個輸入框。這對人來說很簡單，但機器人要怎樣判斷精確？用什么方法識別？”

　　在藝賽旗看來，如果連用戶操作流程里的界面都識別不準確，之后流程簡化等一系列問題也就無從談起。以藝賽旗此前的一項技術專利為例，以用戶行為識別技術為基礎，將采集的用戶行為關鍵節點數據進行組裝，同時與錄制的圖形進行關聯，從而精準記錄用戶操作行為，這項技術為藝賽旗 RPA 奠定了基礎。

　　“越基礎的東西，越是可以拉開距離。基礎功能往往才是提升產品優勢的關鍵。”胡立軍這樣總結。

　　應用商城 + 機器人工廠，生態上的內外兼修

　　在業界將注意力放在 AI+RPA 上的時候，藝賽旗正在逐步完善自己的技術生態，打造競爭壁壘。今年 9 月，應用機器人商城作為 iS-RPA 10.0 版本的一部分，正式推出市場，成為這場生態布局里一次極具戰略意義的落子。

　　胡立軍給商城的定義是類似于“RPA 領域的 APP Store”，借由商城這一渠道建立伙伴企業和藝賽旗產品之間的緊密關系。

　　商城將財務、稅務、人事、電商、運維、物流等數十個機器人場景獨立出來，試圖為開發者提供豐富且高適配度的自動化業務場景應用。據雷鋒網 AI 金融評論了解， C 端開發者在完成商城所需的 RPA 學習認證之后，就可以根據自己所學，專注于自動化流程的設計，獨立開發出機器人，并發布于商城中，獲得開發收益。

　　與此同時，藝賽旗也鼓勵更多的第三方開發者和技術供應商加入，讓 AI 技術進一步滲透到藝賽旗的 RPA 生態中來。供應商將自身 NLP、OCR 等多項相關技術打包輸出，相當于形成一種 RPA 的供應鏈條，以實現資源嫁接的最優化。

　　“應用機器人商城就是作為生態的一個落地載體，也是我們向前推進的一個增長點。”胡立軍表示，如果先做整個的生態模式再下放到具體的業務單元或是某個行業，未必能適配；而藝賽旗的路子是將持續布局生態，在此過程中發現了這些落地的方向：

　　如果說應用機器人商城的推出更聚焦外部的交流合作，那么機器人工廠則是藝賽旗在業務內部實現更高維度的創新。

　　這一需求首先來自于與藝賽旗合作的各類大型機構。由于 RPA 產品不像傳統軟件那樣可以提前敲定所需的功能模塊，流程機器人的生成受到需求的不確定性影響，大型企業對 RPA 的要求可能每天都有變動——企業需要的不僅僅是數個分別優化不同流程的機器人，更迫切需要一種類似于研發中心的功能，來響應對 RPA 的加工型需求，對業務流程進行集中梳理。

　　藝賽旗的機器人工廠則指向更為明確，定位在售后服務環節里為用戶“實現對機器人的彈性管理和配置”。

　　“機器人工廠，是圍繞企業去單獨設計組織架構的，相當于一個二級部門。企業可以預估自己需要的機器人規模，但當出現業務單元的新增需求時，由工廠對需求進行評估，并統一調用機器人。”胡立軍這樣闡明了機器人工廠的使用邏輯。

　　以財務領域 RPA 為例，財務機器人只是 RPA 產品中的某個功能點，而大公司的財務部門可以組建財務共享中心，將與財務有關的業務單元都納入管理范圍。藝賽旗在出售 RPA 產品的同時，也會為企業搭建這樣一個相關的機器人集散地，提供從咨詢到實施再到落地的全流程服務。

　　胡立軍強調，機器人工廠并非一套單純的技術解決方案，而是傾向于咨詢形式的整體化解決方案；在應用機器人商城上線之后，二者也形成了藝賽旗戰略布局上的互補。他向雷鋒網 AI 金融評論透露稱，已有部分大型企業和開發園區希望在自己內部完成藝賽旗這套工廠 + 商城的部署。

　　“為什么企業現在會去選擇建立 SaaS 或是大數據處理中心？目的都是希望能把資源集中起來，在現有的 IT 架構里進行管理權限的集中和資源的再分配。”胡立軍總結道。

　　RPA 這塊蛋糕到底有多大？

　　而對于國內 RPA 的未來發展，胡立軍也認為行業仍具有極大的上升空間。

　　“其實 RPA 在全球都還沒有實現大規模應用，歐美和日本的普及率大約在 20-30% 左右，中國就更少。但中國的市場規模理論上應該比歐美更大，即便是在這么多廠商近幾年的集中開發推廣之下，現在的中國市場至少還有 95% 尚未被覆蓋。”他表示，這樣龐大的市場份額不會在短短幾年內就被消化殆盡，而會是一段較長的行業紅利。

　　RPA 茁壯成長的勢頭，從 Gartner 給出的數據也可見一斑：RPA 是全球軟件中增長最快的軟件，同比增長超過 63%，目前市場仍處于發展階段。但 2018 年全球的 RPA 總收入也只是接近 8.5 億美元；預計 2019 年這一數字將達到 13 億。

　　此外，數字化轉型的持續推進也將為 RPA 帶來增量市場。胡立軍稱，目前國內 IT 基礎設施仍有未普及的領域，當行業完成“傳統 IT 架構——數字化”的成功轉型時，原先并不在 RPA 服務范圍內的行業，也就有望成為下一處新的市場。

　　但即便是有著可觀的營收增速，也并不意味著在 RPA 領域存活下來是一件輕而易舉的事情。在胡立軍看來，這片藍海很難在兩三年之內就誕生一個實力強勁的獨角獸，新玩家入局就要做好在行業長期扎根的準備。

　　值得一提的是，RPA 企業目前的收費方案里，除了按年限付費的訂閱模式，其實還保留著一部分直單銷售，即直接將軟件作為產品單次賣出。胡立軍直言，中國不少客戶仍未能適應以服務費為主的形式，RPA 行業或許能夠在商業模式和盈利方式上實現創新。