RPA是机器人流程自动化工具同时也是一款软件，它可以按照我们预先录入的流程和规则进行自动化的工作，我们可以在电脑的界面中形成可视化的操作，可以进行跨系统的工作也可以24小时不间断的工作，我们可以看到RPA的很多的优势，我们下面来具体的看看RPA到底有哪些的优势呢？带着我们的疑问一起去看看吧！

　　一、RPA 软件技术有哪些优势呢？

　　RPA机器人流程自动化是一款电脑上使用的软件可以在我们的电脑上进行部署，如果企业想要使用RPA只需要我们购买软件后可以按照在我们的网站上，在艺赛旗的官网上也可以下载免费的版本进行体验

　　在大型的企业中我们每天都需要处理很多的数据和每日公司的资金来往的情况，不管是在金融行业还是在银行的工作中都是有大量的数据产生，我们在其他的行业中比如零售行业我们每日需要处理店铺的数据和用户订单的处理，还需要做好货物的进出库的管理，如果使用RPA可以帮助我们加快工作，让我们提高工作效率，员工现在能够更多专注于以客户为中心的活动。

　　我们在银行和服务行业中很多的场景使用了RPA，我们在传统的观念中我们的工作都是人工的方式在处理那么我们现在面对大量的工作，我们可以交给机器人去完成，可以加快我们各个程序的审核速度，处理好用户的业务流程让客户的等待时间更加的少，大大的让用户每天节约很多的时间，让员工有更多的时间去处理有难道的事情从而在 RPA 软件的帮助下提高客户的转化率。

　　在人力成本不断上升的今天，越来越多的企业感到在人力方面的投入的压力，我们都想节约人力的成本，我们可以让RPA冲当虚拟员工让我们企业的工作不耽误也同时可以减少工作时间，提高工作的效率，而且机器人可以24小时值守在一个月一年中节约很多的时间。

　　以上就是关于RPA优势的解答，我们可以看到在很多的领域中使用了RPA给我们的工作带来很大的裨益让我们的工作更加的高效快捷，RPA现在的发展越来越智能可以模拟很多人工作的操作，如果你也想了解RPA欢迎去我们的官网进行咨询。

RPA软件的几个不同方面都有许多功能。这些方面包括机器人最终将执行的工作流程和流程的创建，机器人本身以及这些机器人的管理和部署。在RPA工具的这三个领域中，有许多共同的功能。 

许多RPA解决方案都允许用户使用拖放式可视化编辑器直观地构建工作流。无需编写代码即可让机器人执行。这使没有高技术背景的管理员受益。相反，他们可以创建类似于流程图的可视化效果，概述最终将由机器人执行的流程中的每个步骤。 

RPA工具帮助简化流程构建的另一种方法是允许用户记录自己执行的手动任务。RPA机器人可以模仿用户执行的确切操作，并执行通常由人类员工执行的可重复的乏味任务。 

预先构建的模板 
为了使RPA开发人员和管理员更容易，许多工具提供了预先构建的工作流模板，以便用户可以快速有效地构建供机器人执行操作的流程。这些模板是拖放和工作流记录环境的一部分，以确保用户的简便性。 

计算机视觉和自然语言处理 
大多数RPA供应商在其工具中都嵌入了人工智能和机器学习功能。这些深度学习功能可能包括计算机视觉或自然语言处理。这确保了机器人能够理解其在工作流记录期间看到的文字和图标，并且可以准确地执行流程。 

与业务应用程序的集成 
公司经常实施RPA工具以在其他类型的业务应用程序（包括CRM，ERP系统和会计软件等）中执行任务。集成和与这些系统协同工作的能力是RPA软件的重要功能。 

能够提前调度bot部署是RPA软件的一项关键功能。用户可以根据事件的时间来确定何时需要执行某个流程，或者人为的动作可以触发机器人进行该流程。 

机器人性能分析 
不仅机器人的部署和调度很重要，而且能够跟踪机器人的性能也是RPA软件的关键方面。许多RPA解决方案都提供分析和仪表板，以确保机器人正确有效地进行流程。

作为企业数字化的重要利器，近几年 RPA 在国内的热度一直居高不下，特别是自 2021 年 4 月份，美国 AI 机器处理自动化技术研发商、企业级 RPA 软件巨头 UiPath 成功登陆纽交所之后，国内更是掀起了一场关于 RPA 的融资热潮。

实际上，作为国内赛道的一个重要领域，RPA 赛道并不是个新领域。而其能够在国内重新兴起，也自有其演进的规律。

RPA 赛道的前世今生

自从人类社会信息化起步后，公司企业就开始尝试利用计算机处理业务，但多个系统之间存在的孤岛现象，使得人力劳动力在工作中不得不在多个系统之间重复输入。而 RPA 的出现，则让人力劳动力逐渐得以从繁杂的、重复性的工作中解放出来，从而可以分出更多精力来处理有价值的工作。

传统 RPA 技术最早可追溯至 1994 年发布的 Excel 5.0 中 Macroinstruction（宏指令）功能，随着库和编程技术的成熟，逐渐形成了现代 RPA 三件套的低代码软件开发工具包，即流程设计器、控制中心、机器人。由于其拥有模拟人类在计算机等数字化设备中的操作，这使其在替代简单、重复、低效的工作流程方面展现出强大的应用优势。随着产业数字化的持续推进，RPA 在数字化过程中扮演的角色日益重要。

一方面，过去几年在全球范围内如火如荼进行的产业数字化转型，促使利用数字化手段降本增效成为了绝大部分企业的共识和核心诉求。据德勤发布的 RPA 研究报告显示，如果计算一家收入在 200 亿美元且拥有 5 万名员工的财富 1000 强公司，其中 20% 的工作流程可以用 RPA 自动化操作完成，那么每年就可以带来超过 3000 万美元的利润。

可以预见，随着产业数字化的不断深化，RPA 以更高效的方式取代低效率的劳动付出，已经是发展的必然趋势。与此同时，随着国内 " 劳动力红利 " 减退，国内企业 " 降本增效 " 的诉求日益迫切，推动自动化技术应用以部分取代 " 重复人工 " 提升效益控制成本，逐渐成为了一种潮流。

据相关行业数据统计显示，目前国内一些大型企业部署的 RPA 应用数量已经高达上百个，其已经可以将人工错误率降至 0.1%，操作效率则相当于人工的 5～15 倍。这种显著的替代优势，让 RPA 成为数字化时代无可争辩的 " 最佳数字雇员 "。

另一方面，在企业端强劲的数字化需求和海外资本市场高估值验证之下，RPA 赛道获得了资本的青睐和加持。据统计，2021 年全年国内有 15 家厂商共获得 19 起融资，总额破了 34 亿，总体估值也逼近 230 亿，预计 2024 年该市场将达到 81.8 亿元。到 2025 年，全球 RPA 市场规模将达到 225 亿美元。另外，RPA 易部署和高 ROI 的软件特性，也成为企业进行数字化转型时的重要考量。

总之，在巨大的行业红利和外部利好之下，RPA 赛道先后涌入了大量的玩家。而从整个行业的现有格局来看，RPA 行业局势已经十分分明。

正如前文所述，RPA 是个有着一定历史的赛道，而在其发展的早期，最传统的 RPA 主要实现结构化数据的自动化，只能完成单个要素的自动化，远远没有做到 " 端对端 " 和全流程的自动化。随着 AI 的快速发展，"AI+RPA" 形成的技术合力将 RPA 推进到了智能 RPA 的新阶段。

在此阶段，RPA 技术接入语音识别、图片识别、自然语言理解、ICR 等 AI 能力，逐渐可以处理业务更为复杂、流程更为冗长的业务，并实现了从数据识别、录入、统计到分析的全流程自动化能力，而这正是众多创新性 RPA 厂商崛起的重要背景。

目前来看，无论是国内还是国外，以达观数据、云扩科技等为代表的专业 RPA 厂商已经逐渐形成了品牌梯队，其无论是在融资、用户、技术、产品等方面均拥有着巨大的优势。

融资方面来看，创新型 RPA 厂商无论是估值水平还是融资金额都表现亮眼。以国外知名创新型 RPA 代表厂商 UiPath 为例，其早在 2020 年之前就先后获得了多轮融资，在当年 7 月的最新融资完成之后估值更是达到了 102 亿美元，随后不久即登录纳斯达克，并在上市前几个交易日便创造了 359 亿美元的市值新高。回看国内市场，公开数据显示的 2020 年全年融资规模就有 22 起，融资金额也达到了 16 亿元，一些头部知名的创新型 RPA 厂商如来也科技、影刀 RPA 等厂商均先后获得了上亿美元的融资，估值更是一路水涨船高。

产品方面，创新型 RPA 厂商的优势更为明显。目前 RPA 领域的创新型厂商提供的主流产品主要有两类：一是桌面型 RPA，另一种是服务器 RPA。其中，包括云扩科技、九科信息、来也科技、弘玑 Cyclone 等相关的企业，都能提供这两方面的 RPA 产品。此外，其应用领域覆盖财务、人力资源、销售、运维等不同领域，技术涵盖了网页自动化、PDF 自动化、邮件自动化等领域，覆盖人群和市场定位相对清晰，在 RPA 市场拥有较高渗透率。

另外，创新型 RPA 的逐步轻量化、工具化、寻求被集成等特性，使其更容易被第三方系统适配，也更容易融入大型 IT 基础设施，其产品调整难度小，实施周期短，更容易让用户享受到行业发展的红利。

不过，创新型 RPA 厂商之间存在诸多共同之处，但它们在具体的市场定位方面仍存在差别。目前根据 RPA 厂商自我定位的不同，可以将其划分为两种类型：一类是做工具；另一类则是做平台。前者的代表是 UiPath，它会为用户提供产品学习资料，并亲自帮助用户来打造流程和部署实施；后者的代表是 Blueprism，它倾向于为大型客户提供统一的机器人操作平台，帮助团队实施，形成行业级应用平台。但无论是哪种类型的厂商，创新型 RPA 厂商的总体发展势头都比较迅猛。

作为软件市场的重要技术提供方，亲眼见证了 RPA 赛道快速迭代与兴起的一众 " 跨界巨头们 "，不再甘心只做壁上观，纷纷开始下场亲自夺食。

目前参与这场 " 跨界 " 的巨头，主要有两类：一类是以用友、金蝶、微软、SAP 为代表的传统软件厂商，其 RPA 方案更多是被镶嵌在整体解决方案之中；另一类是以阿里云、华为云、亚马逊云等为代表的新兴云厂商，其 RPA 方案更多是基于业务管理的流程与优化自然衍生。近年来随着 RPA 技术的发展和应用场景的扩大，这些跨界而来的巨头们纷纷加快了进入 RPA 市场的步伐。

就软件厂商而言，用友、金蝶、浪潮等主要软件厂商，均将其旗下的软件产品与其 RPA 产品相结合，为其他企业提供数据化服务、成效显著。以用友 YonB财务云为例，其通过部署 RPA 应用，使其在审单、开票、报税、记账、报表等环节都实现了自动化，其还根据客户需求为其定制了专属 RPA 财务机器人集群，如法人新增机器人、供应商申请机器人等，也是其面向行业推出的业务尝试，这种特点在金蝶、浪潮的 RPA 智能机器人上，也体现的淋漓尽致。

云服务赛道中，国内的云厂商如云、阿里云、云与华为云，在做 RPA 方面也是各有不同。如阿里内部的 RPA 产品经过了 8 年的内部验证，如今已被广泛应用于诸多行业领域，这种自用兼他用的特点在其他云厂商身上也有体现。如华为云就致力于借助 RPA 打造企业级 RPA 平台，同时兼顾对内打造智能组织；云则致力于借助投资来发挥其连接器作用，使 RPA 服务于用户；百度则充分发挥其强 AI 的优势将其 AI 与 RPA 整合，广泛应用于政务、金融等诸多领域。

总的来看，不论是用友、金蝶还是阿里云、华为云，这些能够参与 RPA 赛道竞争的跨界巨头，都有一个相似之处：那就是拥有丰富的业务实践和 B 端服务经验，这些隐含优势正是那些新兴厂商所没有的。

除了这些之外，已经长成一方巨擘的云服务商和软件巨头们，都有自己进军 RPA 领域的 " 终南捷径 "。一是相比于自研的中小厂商而言，大厂可以借助投资并购来实现快速发展减少试错成本；二是依靠云服务带来的巨大数据资源，可以加速其 AI 能力的提升，使其 RPA 技术更上一层楼；三是产业链完善、合作伙伴众多，能够集中力量办大事，容易形成较强的生态合力（打造平台、整合细分行业伙伴等），广阔的利于其 RPA 的业务推广。

正是借助这些核心 " 资源 "，跨界巨头在 RPA 赛道的呼声，丝毫不亚于风头正劲的创新型厂商。

不过，从行业来看，当前国内的 RPA 赛道仍处于窗口期，其在发展中也仍存在一些与行业不相适应和匹配的地方，亟待得到解决和完善。

其一，由于国内的 RPA 赛道还不十分成熟，因而国内厂商在产品与模式上，仍存在 " 照搬 " 国外和 " 扎堆 " 竞争的现象。作为一个 " 舶来品 "，国内 RPA 热潮的兴起，与国外 RPA 厂商 UiPath 的成功上市就有很大关系，尤其是其以较高估值、高增速迅速出圈之后，外界对其模式的可验证性更加确信，加之 RPA 本身的高 ROI，使很多国内公司都将 UiPath

但需要注意的是，UiPath 之所以能够发展如此之快，一方面依赖于多年磨练积累的足够客户和经验模型；另一方面离不开美国垂直人工智能公司在长期市场环境下的不断积累。如在 UiPath 之外，包括 Datarobot、Groq 等诸多人工智能公司，都主打垂直生态，并成为了相关领域的领军者。反观国内市场的很多行业，不仅行业信息化水平薄弱而且数字化经验积累有限，因而当前国内仍是通用性软件 " 赋能千行百业 " 的状况，这种差异性决定了我们很难照搬国外模式迅速获得发展。

此外，当前国内垂直领域的 RPA 企业，仍主要围绕电商、金融等需求明确、流程清晰明了、自动化程度高的领域进行竞争，而对那些并不那么 " 标准化 " 的场景和领域则鲜有人 " 啃骨头 "，这就使得国内 RPA 产品同质化的问题比较严重，其中很多产品仍没有摆脱国外产品的影子。

其二，RPA 效能的实现过度依赖于其自身，其与场景的拓展与融合还存在现实差距。具体来说，现在很多大型企业都存在信息孤岛问题，尤其是跨部门之间的系统、周期都是分而制之，主要靠人力协同。这种情况下，RPA 若想要发挥作用，就需要在不改变原有生态的情况下将各自分离的系统给串联起来。

而 RPA 整体效能的发挥，不仅有赖于技术的融合应用，还需要保证用户的流程自动化更加稳定和彻底，着力解决自动化架构、端到端解决方案、全生命周期模式等问题，现实的一切都说明了任何单一的技术手段，都不能从根本上改变行业，唯有适配行业的技术才有希望彻底改变行业。

总之，不论是因为粗放发展带来的 " 扎堆 " 或是 " 照搬 "，亦或是场景拓展上的现实不足，都在提醒国内的 RPA 厂商们，未来需要将更多注意力放在将 RPA 技术与行业、市场的结合上。唯有如此，整个国内的 RPA 行业才有望迎来自己的春天。

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