前 言
目前RPA在亚洲市场主要集中在印度、新加坡等国家，但考虑到综合体量，预计之后国内市场的贡献率将会急速增长。2019年起，随着RPA概念在中国的全面引入，RPA市场在国内呈现井喷式增长态势。目前已广泛应用于财务、金融、制造业、通讯业等多项领域，正在成为企业数字化转型的首要入口。预计2020年，中国或将成为RPA亚洲第一市场。
当前阶段，由于国内RPA厂商数量还相对较少，在如此的市场体量下，RPA国内市场空间巨大，前景亦相当可观。
面对RPA国内市场这块“蛋糕”，无论是RPA厂商还是供应商均已按捺不住。实际上，一些国外RPA厂商正在通过不同的方式向国内市场渗透。
面对潜力巨大的RPA国内市场，本土企业也不甘示弱；伴随当前中国的人工智能浪潮，国内RPA厂商也正在强势崛起。
依托人工智能、先进的互联网技术和深厚的RPA项目合作经验，新一批RPA本土厂商UiBot，i-Search-RPA，云扩科技，金智维，达观数据，阿里云等公司异军突起。特别是其针对公司和个人提供工作流程自动化解决方案，自主研发的国产RPA工具iBot，一经问世，在不到两个月的时间内，注册数便已突破万人，足见其受欢迎程度.
全球RPA市场是个非常庞大活跃的市场，自16年后随着AI技术在图像识别、语音识别、语义理解等方面有了突飞猛进的进展，RPA+AI技术相结合后，RPA行业热度空前，使沉寂多年的RPA行业重新受到世人瞩目，吸引了各大风险投资机构的目光。阿里巴巴早期投资人、软银集团创始人兼CEO孙正义都说：“世界经济将在RPA和AI的帮助下，迎来第二次经济大飞跃。”
第1章 绪论
1.1研究背景及目的
随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的发展，机器人流程自动化(Robotic Process Automation 简称RPA)技术应用日趋成熟。RPA是一种软件自动化工具，它能自动执行常规任务，取代了企业员工机械的、低价值的、高重复、大批量的日常事务操作，能够提高企业的自动化和数字化水平。RPA的全球需求量激增，业务对象涵盖金融、政务、保险、客服、财务、制造业及其他传统人力资源企业，在不同的工作模式中对 RPA 都有着不同的需求，因而各个企业都在积极开展相关尝试并推进RPA 部署。
在企业日常运营中，有许多工作往往是依赖大量的 人力在电脑桌面与各个系统之间的重复作业。RPA虚拟员工则将这些重复且枯燥的电脑桌面作业进行流程自动化实现逻辑。RPA不需要特殊的硬件设备，能在任何windows系统环境中做出优良的表现，甚至能在电脑后台虚拟化的执行任务，这就是流程机器人(RPA)可以做的工作：将重复性的、有规律的任务，以流程机器人(RPA)取代人力的投入,以达到快速、高效完成目的。
本文主要目的是研究RPA目前在国内的发展形势，以及未来发展趋势。整个国内生态圈的建设。
第2章 RPA相关理论
2.1 RPA产品概念
机器人流程自动化(Robotic Process Automation 简称RPA)。RPA是一种软件自动化工具，它能自动执行常规任务，取代了机械的、低价值的、高重复、大批量的日常事务操作，能够提高企业的自动化和数字化水平。狭义的RPA机器人指模拟人类完成界面操作。广义的RPA机器人指模拟人类在电脑上工作，除了人机界面操作，还有人脑数据处理和逻辑判断处理。
2.2 RPA应用的领域
2.2.1 RPA所适用的行业
RPA 的全球需求量激增，业务对象涵盖金融、政务、保险、客服、财务、制造业，IT业及其他传统人力资源企业，在不同的工作模式中对 RPA 都有着不同的需求，因而各个企业都在积极开展相关尝试并推进RPA部署。
[RPA在各行业的适用率]
2.2.2 RPA在各行业的覆盖率
[RPA在各行业的覆盖率]
2.2.3 RPA产业图谱
2.3 RPA所适用的场景
RPA助益多个职能领域，虽然RPA在不同的职能领域和不同行业有不同的应用，但是技术操作的本质是相同的，可归纳为以下两种模式：
（1）对人类操作的模拟：基于手工的操作任务处理。RPA能够在电脑上记录员工的操作，然后将这些操作处理成计算机可以理解的对象，计算机即可在一定的规则下执行这些操作。例如登录企业内部应用、操作基本的文件、处理日常邮件、操作鼠标、操作键盘、填制表格、读取数据等。
基于手工的操作任务处理，按照业务类型主要分为两类：第一类为数据输入等简单固定流程业务，由于RPA是按照固定的脚本去执行命令，因此无法通过自我认知学习去执行复杂、变化性强的业务；第二类为非结构化的数据收集和分析业务，随着办公需求的扩大，RPA也要处理诸多非结构化数据，例如文本、邮件、网页、声音、影像等。
（2）对人类判断的模拟：基于规则的判断任务处理。基于规则的判断任务处理主要是指判断、计算、OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）及处理、爬虫数据处理、分析预测等人类判断模拟。RPA可以通过OCR技术将图片信息转化成文字信息，利用爬虫处理抓取万维网的脚本和程序，从而间接性地完成人类判断模拟动作。
2.4 RPA的发展历程
RPA机器人终将从最早的基于规则的机器人，到最终具有智能感知能力的机器人。有专家给RPA机器人给出了三个阶段的定义。
2.3.1基于规则导向的机器人
遵照给定规则和指令完成动作，能根据结构化数据做出逻辑判断。能够胜任逻辑简单规则性强的、重复频率高的、操作耗时的工作。
2.3.2半认知机器人
可以识别非结构化数据，理解一定复杂度较简单的语义。如：可以从合同文本中提取出交付周期、合同金额、付款方式等有意义的信息。但是还是需要大量的规则和指令控制机器人执行动作。
2.3.3完全智能感知机器人
可以自主学习并模拟人类的操作，具备机器视觉OCR(Optical Character Recognition)和自然语言处理能力既NLP (Natural Language Processing)。
第3章 RPA市场政策调查
北美继续主导RPA软件市场，2018年占51％，其次是西欧，而日本排名第三。亚洲市场发展势头良好，2018年采用率增长124％。2019年6月，全球领先的管理咨询公司麦肯锡，发布了一份名为《数字时代：人工智能将改变企业命运》的大数据报告。该报告显示，世界500强企业中超过70%的企业都在使用RPA，在这些企业中有很多我们熟知的公司包括：通用汽车、宝洁公司、花旗集团、安联保险、日本人寿保险公司等等。在这些企业中80%的公司业务全部实现工作流程自动化。
从国内资本市场看2019年6月份，弘玑Cyclone宣布获DCM、源码资本千万美元A轮融资；云扩科技宣布获金沙江创投、明势资本千万美元A轮融资；来也科技与RPA公司奥森科技合并成“新来也”，并宣布获凯辉创新基金、双湖资本和光速中国的3500万美元B+轮投资；8月份云扩科技宣布再获得红杉资本中国基金数千万元A+轮融资。如果说国内现状的话，用一句话我觉得是在混沌中蓬勃发展。
3.1国内外市场形式分析
深入调查发现，各个行业对RPA/IPA的应用率也各不相同，制造业、媒体与出版、能源成为应用RPA最多的行业：制造业87%、媒体与出版88%、能源86%、银行与金融85%、科技行业81%、专业服务73%、医疗保健与制药62%、零售业60%、旅游与酒店48%、运输业42%、公共部门25%。
Futurum Research业务负责人Daniel Newman表示，从《2019年RPA与IPA现状》调查报告可以清楚看到，RPA和IPA拥有巨大的商机和市场。管理者们看到了自动化解决方案为企业带来的价值，并正在积极采用RPA将其纳入企业的发展战略中来。RPA已经被证明，可以将企业80%的业务实现业务流程自动化，并提高工作率节省员工时间。
据麦肯锡数据显示，到2025年全球RPA市场规模将达到1000亿美元，并且每年以64%的发展速度，成为人工智能领域中发展最快的技术。最近，IFR（国际机器人联盟）调查了世界范围内的RPA机器人应用密度，地区包括：欧洲、美洲、亚洲等。调查结果发现，韩国每10000名工人中就有710个机器人，成为世界应用机器人密度最高的国家，而中国的机器人应用密度只有97成为密度最低的国家。
3.1.1 国外市场形式
上图为国际市场上的RPA分部图，目前国外市场三巨头：有Blue Prism、Automation Anywhere、UiPath分别占据了金融，医疗，制造业、传媒等行业。
1、Blue Prism
成立于2001年，是一家英国跨国软件公司，是国外比较成熟的RPA项目开发企业，开创并制造企业流程自动化软件，替代低回报、高风险、手动数据输入和处理的人工工作。RPA 作为 Blue Prism的应用技术，为企业提供业务流程的数字化劳动力，并以与现有用户相同的方式与企业系统进行交互，界面比较友好。
2、Automation Anywhere（简称AA）
成立于 2003，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市，是一家 RPA 软件开发商，该公司产品 Automation Anywhere Enterprise 将传统的 RPA 与自然语言处理和读取非结构化数据等认知元素相结合，这些机器人可以端对端完成业务流程，满足了企业用机器人组成的数字化劳动力替代人工的需求。
3、UiPath
是一家成立于2005年的全球软件公司，致力于开发机器人流程自动化（RPA）平台，旨在将RPA作为数字化劳动力运作——通过用户界面，软件机器人模拟通常由人类执行的任务，直接影响盈利能力和准确性。目前是势头强劲的初创公司。
3.1.2 国内市场形式
上图为国内厂商，目前RPA在国内是投资的一个小风口，越来越多的创业者和投资者在开发RPA行业。主要的几个玩家的简单堆叠罗列如下。
1. 阿里云RPA
阿里云RPA诞生于2011年，历经8年的内部验证，覆盖了阿里巴巴大部分BU，实现了电商客服、新零售等新兴行业的渗透，并且已经完成在保险、金融、医疗保健等领域的场景深耕，联合合作伙伴具备深度定制化能力和稳定交付能力，积累了丰富的行业可行性解决方案。目前阿里云RPA能集成并运行在更高的软件层级，这就决定了它不会侵入、影响已有的软件系统。在帮助企业提升效能的过程中，保持企业已有的IT系统功能平稳、运行可靠。
2. 艺赛旗RPA
艺赛旗成立于2011年，总部位于上海。于2016年8月成功登陆新三板。艺赛旗是中国首家提供RPA产品的专业厂商。iS-RPA机器人是艺赛旗独立研发，并拥有自主知识产权的RPA产品，iS-RPA以纯粹自动化的形式，快速高效地帮助企业完成各种流程化工作，在显著降低成本的同时，更是带来工作效率的质级提升。
3. UiBot
UiBot（有爱机器人）是福州奥森网络科技有限公司研制开发的一款面向多类需求、为业务全流程提供智能机器人服务的软件及平台。UiBot机器人流程自动化解决方案可以解决企业的自动化难题，高效完成重复性高但却有固定业务逻辑的工作，极大地减少人为从事某些固定规则、大批量、重复性、枯燥繁琐的工作需求；优化整个企业基础流程作业，减少成本，提高效率，确保零失误。为企业及个人构建数字化劳动力提供强大技术支撑。
4. 云扩科技
成立于2017年7月14日，总部位于上海，与苏州和东京设有分公司。云扩科技是一家全球领先的智能RPA科技企业，以自研的天匠智能RPA平台为核心，致力于为金融、能源、电信、制造等行业提供智能的流程自动化解决方案，通过RPA赋能企业，提高其运营效率，提升人力价值，加快数字化变革。
3.2国内市场和区域市场政策支持和限制。
3.2.1国内市场和区域市场政策支持
近些年来国家不断加大对国内科技企业的支持，而中美贸易摩擦等等事件的发生更是让政策口坚定地支持人工智能产业的发展。自2016年，人工智能进入国家战略地位，相关支持的政策络绎不绝。
近些年来的“芯片事件”、中美贸易摩擦等等事件的发生，让国家不断加大对国内科技企业的支持，国家更是坚定地支持人工智能产业的发展。人工智能自2016年起进入国家战略地位，相关支持的政策络绎不绝。
根据2017年国务院印发的我国第一个人工智能规划——《新一代人工智能发展规划》，中国宣布力争在2030年把中国建设成为全球领先的人工智能创新中心的目标，并制定了国家人工智能战略，计划投入数百亿美元进行人工智能研发。“专家和人工智能业界普遍认为，人工智能的发展正进入新阶段，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和智能操作等特征。与所有颠覆性技术一样，新一代人工智能具有高度的不确定性，因此需要统筹谋划、科学引导。”——《我国第一个人工智能规划问世》，新华社,2017年7月
虽然无法获悉中国在人工智能领域投资的具体数据，但从这些关于人工智能的新闻中，我们可以感受到，中国的人工智能投资相当大；国内人工智能企业对于做好产品的信心和决心也非常强烈。
党的十九大报告提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。当前，在数字化变革的时代背景下，企业需要从庞大、混杂的数据中高效筛选出有效数据并利用数据去创造价值。财务是企业天然的大数据中心，是企业数字化变革的有利切入点，而在传统财务工作模式中，数据获取难度较大、数据处理效率较低，难以匹配企业经营发展、管理决策过程中的数据需求。财务机器人是企业顺应数字化变革、更好地发挥财务大数据中心作用的有效工具，通过在财务工作中应用RPA（机器人流程自动化）技术，可保障企业业务发展和管理决策中的数据需求，为财务变革与转型奠定数据基础。根据《经济学人》的估计，未来20年会计与审计人员被机器人取代的可能性为94%，仅次于电话营销人员[1] 。同时，财务机器人模拟人类操作和基于明确规则的判断，能够将财务人员从简单重复的低附加值工作中解放出来，使得财务人员能够转型从事更具创造性、更有价值的工作，从而为财务变革与转型提供组织基础，为企业发展提供有效支撑。
3.3企业内部推广的壁垒、企业痛点和收益
3.3.1企业内部推广的壁垒
第一，一般大型的企业内部均由研发部，研发部人员或多或少会对RPA产品存有一定的抵触心理，因为在研发人员看来研发就能完成的事情。不一定需要花大价钱引入产品，但实际上产品的优势还是非常明确的，模块化，标准化，智能化，集成度非常高，部署非常快。
第二、企业内部职员的抵触，企业要成长，非常依赖人力且重复性单一性的的岗位就需要被替换掉，一部分人员欢迎RPA进入，替换自己，可以去其他岗位深造，发挥员工创造力。一部分人员会比较抵触和忌讳，认为RPA或多或少的影响到自己的职位问题。
第三、RPA所能进入的企业，一般都是企事业单位，这些单位出于各种原因都会安排一些冗余的岗位，机器人的切入会大量的减少此类岗位，阻挡一部分关系户的岗位安排工作，势必会动了中层领导的奶酪，引起一些抵触。但是大部分的企业中高层还是非常欢迎RPA的介入，认可其带来实质性的企业改革。
3.3.2企业痛点
工作效率低：工作效率低金融行业中针对流程类工作的“传统软件”更多是对于整个工作整体进行设计，例如数据库操作、报表操作、数据计算等，这些软件还是需要“人”去操作。人工仍然需要应对软件中大量的事务性流程工作，工作效率其实并不高。
人力成本高：“人口红利”正在不断消失,进入现代以来，各种智能化、自动化技术的进步对各行业产生的巨大影响。但在金融行业中，仍有许多重复、简单、繁琐的事务性流程工作需要大量的人工来完成，人工成本高。
合规需求强：传统人工操作，无法达到完整真实的操作还原，应银保监会要求，目前柜面及电话客服等业务沟通中，包括客户风险等级评估、客户预约、客户信息登记、风险提示、购买、审查审计等，在业务办理过程中，合规需求特别高。
3.3.3企业收益
企业想要解放人力资源，将精力集中放在创意和战略上？我们发现，41% 的领先公司在 2020 年会将人工智能用于从建议关键字和简化日程安排到提示潜在敲诈等方方面面。另一方面，47% 的主流企业表示，他们没有在 AI/ML 方面投资的计划。支持自动化的企业具有明显的发展优势。如果企业引入新的系统和方案，那么简化数据分析可能是一个不错的起点。此外，企业还可以探索使用自动化进行营销优化、产品推荐、动态定价以及留住客户。个性化网站旅程，并将人工智能和机器学习应用于改善客户体验当中
现在很多 企业大都采用多种 IT 系统协同办公，诚然可以提升效能；但是一旦需要跨系统，甚至跨部门的协同时，很多系统的不兼容，则会导致很多重复性的工作，无形之中增加了人力成本与时间成本，其实很多重复性高的工作都可以交给RPA来实现。
企业采用 RPA 后，通过事先人工设定的操作流程步骤与流程，RPA 就像一位机器人员工，能自动操作整个业务流程，不但速度快，而且几乎不出错、不知疲倦。
相比较于传统 IT 系统，RPA 的主要价值在于自动化流程操作。不会入侵与影响现有的 IT 系统，单独的存在与外部，在更高的软件层级实现功能提升或流程再造，开发容易、交付快速，并且不会影响已有系统的可靠性。
企业采用 RPA 后，业务部门可以利用其自动化与无休止的优势，节省以往的交付与交流所花费的时间与成本，从而满足客户不断变化的需求与服务。
未来，企业对于基础“搬运”工作和数据治理等高重复性、标准化的人才需求将逐步减少，业务人员将把精力更多的投入于业务分析和管理等高价值创造的工作领域中！
第4章 RPA产品的成本和收益分析
对于此次IFR 发布的RPA调查报告，AutomationAnywhere副总裁James Dening表示，据Goldsmiths数据显示，RPA使企业的整体效率提升了28%以上，78%的员工认为RPA可以使他们的工作变的更轻松，所以，RPA正在成为改变世界经济的重要工具。RPA可以使企业的工作更加人性化，可以将企业员工从繁琐枯燥的业务中解脱出来，从而将宝贵的时间和精力用在更有价值的工作中去。
4.1估计成本
以为Uipath在XX机构实施的案例为例，以其官方给出的报价为例：一个流程绘制3w人民币,机器人部署为5万人民币，若一个企业内部的实施100个流程，其配套所需要的机器人是20个，那么总计成本是400w,目前这个成本是有偏高的趋势。但实际上目前还有部分国内厂家在价格竞争，有的甚至讲流程实施压缩到1万人民币的范畴,但是国内RPA商家想要进入企业内部，就不得进行相关的改造，或者产品技术共享。
4.2估计收益
这也从侧面体现出RPA发展的曲折，蛰伏许久终见曙光，以至于现在RPA火热的有些过分。如果类比其他行业软件的市销率来看，RPA企业普遍估值比较高。但是对于早期投资来说，挖掘出优秀的企业家和正确的方向是最关键的，这个阶段过分关注估值会错过很多优秀的企业。按照早期VC投资企业的评估标准，优秀的RPA企业会带来50、100倍以上回报。
与传统的增效方式不同，RPA能最大限度地平衡效率与成本，且投资回报周期较短。为了提升效率，企业通常会选择采取增加人工或采用传统的模式开发软件。增加人工会带来人力成本增加和培训负担，而传统模式的系统升级周期长，往往业务模式已经发生改变，系统还没有开发上线。RPA的出现为企业提供了第三种选择，并且优势明显：它既不像增加人工那样效率不高且易出错，也不像传统模式开发软件那样需要投入较大成本，它能够最大限度地平衡效率与收益。并且，RPA交付落地周期短，最快2周、最慢6周到2个月可交付使用。
第5章 综合评价与建议
随着RPA流程大量的行业运用，会逐渐产生一些微小的偏差并累计下来成为隐患，就算一个流程的失败率和造成影响的概率只有千分之一，但是一千个流程运行下来，出现累计偏差的概率会变得非常大。
对此，在未来的每一个时刻，在RPA流程当中某一次致命的损失，有可能会导致整个行业对于那些在稳定性以及异常处理能力不健全的RPA产品敬而远之，RPA行业会进入一个相对低谷，这是一个必然会发生的事件。
要规避潜在的灾难级损失，可从两方面着手，其一是尽可能的想尽办法去尽量降低这些缺点，以及这个缺点可能导致的影响，虽然缺点是RPA本身不可避免，但是RPA可能造成的影响可以尽量去规避；其二，在业务场景上展现出足够大的价值，高价值会改变用户的判断，优点和缺点让用户去做自我权衡。也只有如此，RPA才能越来越多用在一些重要的场合，而不是在一些边边角角的边缘领域使用。
目前看来可能影响RPA发展的因素，国内外市场IT市场和人力成本的差异，发达国家市场如欧美，人力成本贵是RPA火热的直接原因；其次，发达国家市场IT系统建立的比较早，有很多历史遗留系统，这些系统已经年老失修，再去做集成成本非常高。
中国市场相对易获得的人力是与国外市场在外部环境上的不同，相较于国外，中国市场在软件付费习惯层面也面临考验，因此，在传统的RPA没有什么技术壁垒的情况下，RPA厂商最终可能难免打价格战，客观影响RPA行业形成一个比较健康的商业模式，这是行业已经发生的事情。
风口盛时，各种玩家蜂拥而进，RPA厂商完全有可能遇到来自于客户层面的降维打击，比如有实力的银行不乏自己搭建团队去做RPA，越来越多的银行成立金融科技子公司，探索的一大重点就是 RPA，传统 RPA 公司如果不转型，最大的竞争对手可能是银行自身的技术团队。但是小众型的RPA厂商完全可以以此为突破口，向相关的企业输送RPA技术，培养企业内部技术团队孵化，属于自己企业的RPA产品，并以次为衍生·，定制化的开发符合自己企业的RPA产品，让RPA更好的服务于自身企业。此方法也不失为小众型RPA厂商的一种生存的手段。
结 论
虽然一些厂商多年前就开始专注RPA，虽然很多企业几年前就已经使用RPA，虽然现在国内炙手可热的通用型RPA项目两年前就已上线，但2019年才是真正的RPA元年。
随着市场规模的增大，用户需求会刺激更多的RPA项目诞生。当前而言，通用型RPA厂商，云计算厂商、大型企业、AI厂商、企管厂商及垂直型RPA厂商，构成了主流RPA市场。这些企业，代表了大部分同类企业在RPA领域的策略方向。
当前RPA市场的火热，绝非偶然。资本能持续笃定RPA，很大一部分源自企业的“刚需”，既企业内部需要节约人力成本，释放出部分人力推动企业迅速攀登和发展，即便是随着技术和市场环境的变化，这样的需求可能也会以其他形式被满足。当前，全球各国企业普遍面临着人力成本不断上涨的难题。越来越贵的人工，迫使企业找寻更为完善的解决方案。而RPA虚拟员工的概念，一下成为了企业的新希望——把企业里原来需要人力在电脑端完成的大批量、高频率、固定化的流程，用虚拟员工替代，人类员工因此得以解放。而任务完成的速度和准确性也随着“软件机器人”的上岗而大大增强。
目前云计算厂商做RPA有着天然的优势，因其研发团队实例雄厚，基础技术储备良好。随着阿里云RPA、京东云RPA的出现，RPA业务已然成为云计算厂商的标配。大型企业会自研RPA，或者由RPA厂商提供技术共同开发RPA，然而还有更多的云厂商，在解决企业内需之后还会以产品形式输出给客户以获取营利。
RPA+AI这对“世纪组合”将会把智能自动化推向一个新的顶端，达观数据等企业已经走在前列。今后一段时间内，企业将会面临着从数字化转型向数字化重塑转变。这一过程中，RPA将起到至关重要的作用。特别是伴随AI的不断发展与落地，未来整个行业必定会出现更多的AI系统。如果RPA厂家想要在未来争得一杯羹，就一定要在AI领域迅速有所布局，才不会被当前浪潮所淘汰。
随着市场规模的增大，用户需求会刺激更多的RPA项目诞生。当前而言，通用型RPA厂商，云计算厂商、大型企业、AI厂商、企管厂商及垂直型RPA厂商，构成了主流RPA市场。这些企业，代表了大部分同类企业在RPA领域的策略方向，但是目前RPA市场处于从蓝海向红海过渡阶段，相对于技术实力雄厚的厂商，那些起步比较晚，技术实力相对较弱的厂商目前生存就非常非危险，目前急需要做的就是整合优势资源，借力用力，找准市场定位迅速推广和占领市场。
因此，相对于通用型RPA产品，其实新兴的厂家更应该趋向于垂直型RPA，既就是针对的对某一领域深耕，比如金融，银行，基金信托，医疗，物流，自动化运维，IT测试等，在专业领域的长期基类和打磨，能迅速的在该行业铺展实施，迅速为客户产生巨大经济效益，减少不稳定性带来的灾难和顾虑，这就是垂直RPA带来的优势。
但是做垂直RPA，一般有两个诉求：一是客户业务流程管理所需，RPA正在成为主流解决方案；二是之前这个领域并没有RPA产品，一些企业服厂商看到了这个市场的机会，为避开与通用RPA的竞争特意选择小而美，达到小步快跑做成某领域领头羊的目的。
还有一部分RPA厂商为了尽快普及，进行了开源，但是融获的资本实属有限，市场定位也比较模糊笼统，根据GitHub提供的数据来看，目前还处于一个发展迟滞状态，但是吸引不少的RPA开发者，参与其中，也是为市场培养了不少的技术人才，未来能否普及进入平民大众视野，我们拭目以待。
RPA普及势必会造就RPA培训行业的兴起，一部分是RPA研发的培训，一部分是RPA流程绘制实施的培训，这势必也为RPA在国内发展普及营造良好的生态环境。
因此认为，在行业需求飙升、厂商发现机会以及更活跃的资本之下，国内RPA市场会有更高速的发展。受到目前疫情影响，整个国际经济形势下行造成的企业裁员潮延续，以及广大企业出于增效降本需求对RPA的大量应用。2020年以后将会有更多的RPA项目和产品持续涌现，整个生态和产业链也会更加的完整。
参考文献
[1] UiPath.行业用应用分析案例.官网实时新闻
[2] UiBot行业用应用分析案例.官网实时新闻。
[3] i-Search-RPA.产品白皮书.行业用应用分析案例；
[4] 云扩科技.产品白皮书.行业用应用分析案例；
[5] 新纽科技.RPA产品白皮书.行业用应用分析案例;
[6] 36氪.《从Gartner全球首份RPA魔力象限，看全球RPA行业发展与国产RPA市场机会》。
[7]《财务与会计》专题推介｜智能财务的探索与实践。
[8]《RPA行业国内外的发展前景如何？》知乎专题。
[9] RPA市场调研报告 | RGP中国发布2019年度RPA产品在中国的市场调研情况 RGP 中国，36氪经授权发布