2018年11月，UiPath首次在中國舉辦"UiPath Together"年度大會，宣布全面進軍中國市場。
2019年9月，Blue Prism正式成立上海總部，進軍中國市場。
2019年10月，Automation Anywhere宣布擴展中國市場業務版圖。
UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere是RPA行業領先的三大頭部供應商，自2018年以來相繼進入中國市場，助力RPA技術在中國的發展。其中最早進入中國市場的Automation Anywhere已在北京、上海、深圳、香港和台灣設立辦公室，為當地來自不同行業領域的客戶提供RPA相關服務。
品鈦研究院（ID : PINTECAcademy）從RPA進入中國市場後，在金融領域的應用作為出發點來探討，作為當今一項蓬勃發展的新興技術，RPA將為中國金融行業的發展帶來怎樣技術型的顛覆？面對未來發展有哪些亟待解決的挑戰？它能否成為金融科技發展的下一個風口？
1、什麼是RPA?
RPA（Robotic Process Automation）即機器人流程自動化的簡稱，是應用在商業邏輯和規則控制下的自動化系統精簡及優化流程，我們可以把它看作一個軟體機器人，用來高效處理重複性的、基於規則的任務。這個機器人可以迅速、準確、不厭其煩地完成重複性的、例行程序的工作，從而使人類可以專註於需要與客戶交互和需要情緒智力、推理、判斷的其它工作。
RPA自2001年起就在國外興起，目前在國外的發展已相對成熟。2015年RPA被引入到中國，2017年國外供應商開始將RPA應用到中國金融機構的一些場景內，2018 年陸續正式進入中國市場，2019年正逐漸開始成為創投領域的新風口。
美國福里斯特研究公司（ForresterResearch）的報告指出，RPA市場將從2016年的2.5億美元增長至2021年的29億美元。一些企業主已經開始意識到RPA在升級流程和降低成本上的潛能，那麼RPA到底能為企業做什麼？帶來哪些好處？
現在企業里員工的絕大部份工作都是通過電腦來完成的，很多工作具有高重複性，而且很容易出錯，RPA軟體機器人最擅長的便是模擬人的方式去操作那些重複的、繁瑣的、易錯的流程。我們以一個數據核算整理的應用場景為例（圖1）， 可以看到RPA使用者只需最開始將工作指令通過郵件發送給機器人，機器人便能自動地在電腦里工作，將執行的工作結果以報告形式直觀呈現給使用者。在這個過程中，充分體現了RPA軟體機器人抓取信息、讀取信息、檢索信息、處理信息內容、核驗數據、自動化管理工作流程的能力。
可見，RPA的主要優勢體現在：
1. 效率高：RPA可以自動不間斷地、準確而高效地處理大量重複性、有規則的工作；
2. 成本低：RPA的整體運維成本比人工成本低的多，通常比人工成本便宜50%;
3. 速度快：RPA能大大提高流程的處理速度，縮短時間。RPA機器人1分鐘的工作量相當於一個人約15分鐘的工作，並且能7X24小時不間斷工作，為企業提供全天候的處理能力；
4. 質量好：RPA能極大程度減少人為錯誤。通常員工每100個步驟中就會有10個錯誤產生，RPA機器人可以幫助員工提高操作的準確性，將出錯概率減少接近甚至達到0.
2 、RPA掀起金融行業技術性變革風潮
據據Gartner最新發布的《2020年十大戰略技術趨勢》報告顯示，RPA將成為超級自動化技術發展的開端，到2022年底，85%的大型和超大型組織都將部署某種形態的RPA.RPA的適用非常廣泛，可以精簡和優化多個行業的商業流程，以金融行業為例，RPA可以適用於從銀行貸款審批到證券交易清算，再到保險申請索賠等金融場景內的多個環節。
中國RPA行業諮詢平台RPA Plus關於RPA在國內行業應用的市場調查顯示，目前RPA應用最為廣泛的三大行業都來自金融領域，分別為銀行、證券和保險。
以銀行為例，一個銀行抵押貸款審批處的職員，每天需要收集申請貸款的客戶的信息，並將收集到的信息按照一定的標準分類、歸檔，進行信用檢查和背景檢查，全方位了解客戶的還款能力，作出信貸審批決策。鑒於每一位客戶的信息量是紛繁多樣的，通常在傳統的信貸業務實踐中，銀行完成抵押貸款的審批需要15-30個工作日，對於急需要用錢的客戶來說，這是一個漫長的過程。同時如果有來自客戶或銀行方面的輕微操作失誤，便有可能導致流程的減慢甚至延遲。
想像一下，如果有一個系統，可以依照事先部署好的規則來自動讀取信息、確定重要信息、抓取重要信息、按要求附上所需要信息，並將所有信息自動歸檔、整理成報告上傳。 藉助這個系統，銀行員工只需要每天花1分鐘的時間在電腦前動動手指，將工作指令發送給RPA軟體機器人，機器人按照接收到的指令，在電腦里自動完成上述所有的操作，並將工作結果以直觀的報告形式展現給RPA軟體使用者。
如果是全自動的機器人，甚至不需要發送指令，機器人可以按照預先設定好的時間表自動運行。如此一來，銀行員工可以大大減少前期信息收集、分類所花費的時間，提高信用檢查和信貸決策效率，同時將更多的時間用於和客戶的溝通與交流，快速響應客戶的需求，減少客戶流失的風險，真正做到技術為金融服務。
除抵押貸款審批外，RPA還可以應用於像信用卡處理、客戶服務、應付賬款自動化處理、賬戶關閉流程、合規處理、欺詐檢測、反洗錢等多個場景。但由於銀行內每個場景下覆蓋的部門眾多，有時一個場景需要跨部門協同工作，如何部署RPA系統更好地服務於銀行？根據品鈦RPA團隊服務金融機構的實戰經驗，分析得出在實操層面應著重考慮以下三點：
1. 需建立一個卓越中心（Center of Excellence "CoE"）來統籌和運營金融機構的自動化舉措，為金融機構部署及管理RPA提供總體統籌治理，溝通與協作，賦能與支持。在技術公司中，CoE（圖2）通常指一個部門彙集來自不同領域的高技能人員，提供共享的設施、資源，為新的軟體工具、技術或相關業務提供領導力、最佳實踐、研究、支持及培訓。在RPA實踐中，這個部門既可以和機構內的IT部門緊密合作，共同研發軟體機器人，也可以和業務部門進行有效對接，第一時間了解產品在使用中出現的流程、性能等問題，並及時得到反饋，做出調整。同時，還可以通過人力資源部門為員工組織RPA的相關操作培訓。
2. 在RPA系統部署過程中，應做到模塊化部署。魯棒性差是被外界認為的現在大多數RPA系統中存在的主要弱點，即如果在RPA應用程序中做了修改，便需要重新配置機器人，導致運維成本增加。一個成熟、高效的RPA平台需要從一開始在部署中，將每個功能之間分成不同的小的模塊，模塊與模塊之間較為獨立，但不影響整體功能的發揮。這樣，即使程序中出現錯誤，只需要修復其中出現錯誤程序的模塊，而不需要重新配置，從而減少對整個系統運作的影響。
3. 需建立IT和業務團隊之間有效的內部溝通機制，提高RPA系統的運作效率。部署RPA系統的雖是IT團隊，但每天實際操作和系統緊密接觸的是業務團隊。IT和業務人員在對待一套系統時的理解和認知是不一樣的，比如，當業務人員在網頁上下載一個數據時，網頁上會出現什麼圖像，什麼彈窗，業務人員對此敏感度不高，往往不會特別留意，而這些對IT人員部署系統是非常重要的。建立IT和業務團隊之前溝通機制，不僅能提高協同工作的效率，還能發揮出RPA在金融機構應用中的最大價值。
3 、"RPA+AI"引領未來RPA發展方向
如果說RPA是模仿人類行為的機器人，那麼AI即是機器模擬人類的超智能產物。
人工智慧技術賦予了"機器人"思考和學習的能力。與AI的結合讓RPA穿上一層智能化的外衣，使"機器人"逐漸進化成為超越人類的超智能化機器人。
例如在應付賬款自動化處理場景中，應付賬款處理是一個重複性高、出錯率高的工作，供應商向您發送發票，您需要提取發票中的關鍵信息，並創建應付賬款明細會計賬單。在這種情況下，如果發票是電子發票，使用RPA機器人便可以自動檢索電子郵件，將郵件附件中的發票下載到已定義的文件夾中，並在會計軟體中創建應付款明細賬目，通過驗證後自動將付款打入供應商的賬戶。
然而，現在發票並未完全結構化和標準化，不同的供應商使用不同的發票模版和格式，除了電子發票外，目前大部分發票以紙質為主，由於RPA機器人的每個活動都需要根據流程來編寫，當遇到發票的數據機構、形式不一致時，RPA機器人不一定能精確的從不同類型的發票上提取關鍵信息，這時便需要人工智慧技術，如光學字元識別（OCR）將所有不同類型的發票數字化，並從中提取關鍵文字信息，信息通過驗證後，再將其交給RPA機器人執行後續過程。
現在，成熟的RPA軟體已可以利用OCR技術針對中文語言環境下進行字元識別。在紙質發票丟失的情況下，利用OCR技術還可以識別通過掃描或者手機拍照的方式上傳的含有文字信息的圖像，無需再進行單字切分，就可以直接將圖像中的文字自動轉化為可編輯的文本信息，大大提高了RPA機器人的工作效率，幫助金融機構實現應付賬款票據處理的自動化。
可以預見，未來除OCR外，像語音識別、人臉識別、自然語言處理、計算機視覺、大數據分析等一系列人工智慧技術將在RPA領域廣泛應用，提高機器人的工作效率，最大程度上減少人工干預，將RPA技術上升到像人類一樣學習、像人類一樣思考、像人類一樣感知的階段。
4、 挑戰與發展並行
目前，RPA在中國的發展剛剛起步，一些金融機構已經開始嘗試RPA系統的個貸領域與日常業務的小規模應用。據公開信息顯示，浦發銀行信用卡中心使用RPA系統完成交易用途線下排查和偽冒數據合併等操作，並開始將RPA系統運用在汽車分期客戶信息自動化系統中；興業銀行在銀行內部部署了300多個RPA機器人，實現30多個業務流程的自動化。
然而，每一家機構的系統設計、流程運作和規範具有差異化，這將增加RPA系統部署難度。同時，鑒於RPA系統非侵入性的特點，即不需要改變機構內部原有的IT基礎架構，以外掛或"插件化"的形式部署在機構現有的系統上。當一家機構自身的流程運作並不標準和規範時，這時便需要RPA供應商做定製化的部署，去解決系統運作流程上不標準的步驟。
而RPA非侵入性的特點增加了RPA定製化部署的難度。據專業人士分析，在這種情況下往往會藉助外部硬編碼，即將彙編語言直接嵌入到內部RPA程序中，來輔助解決因金融機構內部系統流程不標準而出現的問題，或者通過搭橋的形式，在外部建立一個微程序與內部已部署的RPA系統連接，來解決如數字化傳輸、界面不兼容等問題。這對RPA供應商的技術能力有很高的要求。
其次，現在RPA大多是基於某一個金融機構的某個特定應用場景來部署，未來隨著應用場景的增加，以及覆蓋的產品越來越廣泛，如何構建基於產品的多流程、跨地域、多單位的集團部署架構是未來RPA技術創新的重要關注點。以及面對不同場景，系統流程的標準化和規範化的程度也不盡相同，對同一機構不同應用場景下RPA的部署如何做到標準化和定製化部署間的平衡也是未來在RPA的應用推廣中需要考慮的問題。
最後，任何一項新興技術的發展都伴隨著一定的風險，和人工智慧技術結合的RPA正朝著更廣更深的方向發展，未來將覆蓋更多的場景。例如當下中國爆發新冠疫情，金融機構可以通過部署RPA機器人來模仿櫃檯真實的營業員來處理客戶某些特定的金融業務，在無人到場的狀態下也可以完成部分工作。同時還可以應用於遠程辦公場景，幫助企業處理多人遠程協作工作場景下的一些常見事物，如日程安排、數據整理、數據分發、郵件分發、通信安排等。
但是，在RPA技術蓬勃發展的同時又會帶來哪些新的風險？是否能符合內外部的監管要求？
這些都是RPA開發商、供應商、使用者在未來RPA技術研發、推廣與應用中值得思考的問題。
