從數字產業化到數據價值化，數字經濟發展為RPA帶來哪些機會?

RPA與數字經濟有啥關系?談談數字經濟時代的RPA行業發展機會

從數字產業化到數據價值化，數字經濟發展為RPA帶來哪些機會?

一文看懂RPA與數字經濟的關系，數字經濟高速發展RPA迎來契機

文/王吉偉

1995年，加拿大商業策略大師唐·塔普斯科特出版了一本名為《數字經濟》的書，詳細論述了互聯網對經濟社會的影響。第二年，隨著張朝陽恩師尼古拉斯·尼葛洛龐帝所著《數字化生存》一書的熱銷，數字經濟的理念迅速流行開來。

1995年，也是中國的互聯網商業元年。自這一年開始，中國互聯網正式步入高速發展的快車道，中國的數字經濟也插上了騰飛的翅膀，二十多年來一路高歌猛進，在整體經濟中的占比也越來越大。至2020年，我國數字經濟規模達到39.2萬億元，較去年增加3.3萬億元，占GDP比重為38.6%。

放眼全球，數字經濟也正在以不可思議的速度高速增長。2020年，全球數字經濟規模達到32.6萬億美元，同比增長3.0%，占GDP比重為43.7%。在發達國家，數字經濟的GDP占比已經達到54.3%。其中，2020年美國數字規模達到13.6萬億美元，保持了世界第一的優勢。

數字經濟，基于數字和計算技術，基本涵蓋了由網絡和其他數字通信技術支持的所有商業、經濟、社會、文化等活動?？梢哉f，凡是直接或間接利用數據來引導資源發揮作用，推動生產力發展的經濟形態都可以納入數字經濟范疇。

在技術層面，數字經濟囊括了大家所知道的大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能(AI)、5G通信等所有相關技術。在應用層面，平臺模式、生態模式、共享經濟、宅經濟、網紅經濟、智能制造等都是其典型代表。

既然人工智能技術屬于數字經濟的范疇，作為人工智能的應用子集，RPA是不是也在這個范疇呢?RPA與數字經濟又有什么聯系?今天，王吉偉頻道就跟大家聊聊數字經濟與RPA，順便幫大家捋一捋數字經濟為RPA帶來的發展機會。

從數字經濟說起

互聯網、云計算、大數據、金融科技等新型數字技術被用于以數字方式收集、存儲、分析和共享信息，改變社會互動。隨著數字技術推動創新并推動就業機會和經濟增長，經濟數字化創造了效益和效率。數字經濟也滲透到社會的方方面面，影響著人們的互動方式，并帶來廣泛的社會變革。

對于數字經濟的定義，不同組織有不同的看法。

一種觀點認為，數字經濟是指以數字化信息和知識為關鍵生產要素的廣泛經濟活動。

德勤這樣解讀，數字經濟是人、企業、設備、數據和流程之間數十億日常在線連接所產生的經濟活動。

*則將其解釋為基于數字計算技術的經濟，源于人、企業、設備、數據和流程之間的數十億日常在線連接，基于個人、組織和機器之間的相互聯系。

可以看到，數字經濟多被定義為專注于數字技術的經濟，基于數字和計算技術，且基本涵蓋了由網絡和其他數字通信技術支持的商業、經濟、社會、文化等所有活動。

從社會生產力與生產關系而言，王吉偉頻道更認同信通院《中國數字經濟發展白皮書》對數字經濟的定義：

數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量，以現代信息網絡為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合，不斷提高經濟社會的數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟發展與治理模式的新型經濟形態。

在這個定義中，數字經濟具體包括四部分，分別是數字產業化、產業數字化、數字化治理以及數據價值化。

想要了解RPA與數字經濟的關系，需要拆解RPA在數字經濟四個部分中的具體應用，以及如何影響這些單元。下文，王吉偉頻道將會給出具體解析。

RPA與數字產業化

數字產業化就是通信產業，具體包括電子信息制造業、電信業、軟件和信息技術服務業、互聯網行業等。

數字產業化是數字經濟的基礎，中國互聯網二十多年來的高速發展進程，便是數字化技術不斷產業化的結果。電子信息制造業生產制造了大量的服務器端與智能終端產品，企業與個人用戶借助安裝在智能終端上的軟件，通過電信業提供的互聯網，享受互聯網經濟帶來的高效辦公與便捷生活。

電子信息制造業、電信業、軟件業以及互聯網等行業，都離不開自動化運營。從數字產業化所涉及的各個行業而言，支撐整個互聯網以及物聯網的都是最底層基礎實施IDC，也就是數據中心。需要處理的數據量越大，需要的算力越強，數據中心也越建越大。尤其是隨著人工智能的廣泛應用，更大的算力需求催生了更多超級IDC。

同時，也因為需求的多樣性，現在的物聯網架構已經發展成為云(霧)、網、端、邊，架構越來越復雜與多元，自然是為了獲取更強的算力。而信息架構越復雜，服務器以及各種應用軟件也就越多，運營也就越麻煩，對自動化的需求也就越大。

IDC領域的自動化技術一直在迭代，但現在更多組織在IT運維的自動化方案選擇上，也逐步開始傾向于RPA。至于原因，首先是投入更低，其次在于實現起來更加簡單。

在IT運維領域，RPA可以在服務器和應用程序監控、日常維護和監控、自動化測試、備份和恢復、IT技術支持、文件夾監控、批處理等多個業務場景中大量應用。

通過標準化IT流程減少人為錯誤，自動化工作流減少員工操作，幫助集成來自不同供應商的不同產品以有效管理IT問題，并通過快速響應，將解決時間縮短50%-90%，服務質量提高70%以上。

現在，RPA在制造業開始被重視，一些廠商正在測試引入RPA后的能效比。電子信息制造業在生產工藝方面的要求更加精細與嚴苛，對于精準自動化的需求更多，也更高。鑒于RPA投入小、見效快、低耦合等諸多特點，一些制造型企業已開始引入RPA替代或優化原有自動化方案。

電信業也是一個高度依賴自動化的行業，中國移動已經推出了自有RPA平臺，要將RPA技術輸出到更多的分公司與業務場景。除了在IT運維正在大量引入RPA，在客戶端的服務訂單管理、了解客戶、客服系統整合等場景，也通過RPA來改善用戶體驗。

至于軟件行業，RPA正在成為新的自動化測試解決方案，同時也有一些RPA產品本身就脫胎于軟件測試。重要的是，業務流程自動化正在成為下個階段軟件的必須，今后將會有大量基于RPA或者集成RPA的軟件出現。各種企業管理軟件都在集成RPA應用，同時RPA也正在成為新的企業級應用軟件。

RPA在互聯網的應用，現在已經有太多的場景。商家們正在用RPA改進與優化各種原本的人力操作流程，在電商領域已經用廠商將RPA用于營銷推廣、商品管理、訂單管理、數據監控、財務管理等場景，也有一些內容團隊用RPA來自動上傳文檔與視頻，甚至RPA已經成為某些運營團隊裂變增量的新寵。

此外，RPA正在上云，互聯網會助力更多廠商市場規?？焖僭鲩L，RPA與互聯網結合會創作更大的商業價值。

總而言之，RPA早已參與進入數字產業化，并在今后助力數字產業化更快速的發展。

RPA與產業數字化

產業數字化是指在新一代數字科技支撐和引領下，以數據為關鍵要素，以價值釋放為核心，以數據賦能為主線，對產業鏈上下游的全要素數字化升級、轉型和再造的過程。即，傳統產業應用數字技術所帶來的產出增加和效率提升部分，包括但不限于工業互聯網、兩化融合、智能制造、車聯網、平臺經濟等融合型新產業新模式新業態。

產業數字化的重點，在于數字技術與傳統產業的深度融合。產業數字化的最終目的，是希望所有產業能夠通過云計算、大數據、人工智能等數字技術進行數字化升級、轉型與再造，實現增效降本，增強企業產能與市場競爭力，并降低各種資源消耗。

對于數字化升級與轉型，大家看得已經比較多。一些行動早的企業，很早就實施了數字化戰略，并取得了不錯的成績，形成自有的數字化轉型方法論。

簡單地講，數字化轉型就是找到恰當的解決方案，制定合適的轉型戰略，最后認真地貫徹執行。但就是這簡單的三步，中間涉及了投入、實施、組織架構、人力資源等各種因素，很多企業都沒能取得更好的成效，甚至以失敗告終。這也是為何近幾年RPA會被納入數字化轉型的一個重要原因。

對于數字化轉型而言，應用RPA可以算是另辟蹊徑。采用RPA的方案，無需再次大筆的投入資金引入套裝軟件與設備，無需等待太長的部署周期，還能讓原本已經閑置的企業管理軟件再次運轉。

尤其是外掛式的特性可以用于任何的軟件，傳統自動化無法打通的數據孤島也能因RPA而再次打通。這些特點可以避免企業更多的預算投入，實施后的效果往往是倍數級增加，自然會贏得企業的青睞。

產業數字化除了數字化升級與轉型，還提到了數字化再造。所謂數字化再造，就是企業用數字化技術進行重組再造。企業再造是一種關于創造流程結構的方法論與實施邏輯，要求對業務流程要從根本上再思考，從而使企業實績有顯著的長進。

企業再造的核心是業務流程再造，支撐流程再造的最佳IT應用工具則為BPM(業務流程管理軟件)。而涉及BPM必然會涉及到BPA(業務流程自動化)，畢竟自動化運營也是業務流程管理的一部分?，F在，但凡提到BPA，大家都能在第一時間想到RPA。

雖然RPA不是傳統業務流程自動化的終結，但它讓剛開始進行數字化轉型與流程再造的企業，能夠以更低的投入實現更好的降本增效，也讓一些老牌企業斥巨資引入的傳統自動化軟件煥發了新生。并且，RPA也讓CIO、CTO們在考慮業務自動化時會優先想到RPA，并由此催生了“自動化優先”的管理思維。

現在大家也能看到，產業數字化所涉及的工業互聯網、智能制造、車聯網、平臺經濟等諸多領域，都有RPA的應用案例。因此，RPA可以看作是產業數字化的深度參與者。

RPA與數字化治理

數字化治理是以數據為關鍵要素、以數字化技術為核心驅動力、以信息基礎為重要支撐，通過挖掘數字潛在價值，實現智能化、科學化、精細化、高效化的數字治理模式。它包括但不限于多元治理，以“數字技術+治理”為典型特征的技管結合，以及數字化公共服務等。

簡單地講就是運用數字化手段進行社會治理，將云計算、大數據、人工智能等先進信息技術應用于各種治理工作的業務流程，進而讓各個組織與部門的管理工作大幅提升。近年來頻頻提及的數字政府、智慧城市、數據孿生等，都在這個范疇。

政務部門著力推動的一網通辦，正是信息孤島打通、業務流程精簡合并后的直接結果。各種先進技術與設備應用于新冠疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面，也是數字化治理的綜合體現。

數字化治理的終極圖景，是全面實現數字化社會治理，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨組織、跨業務的數據互聯互通，最終實現政府服務和政府治理體系的數字化。數字經濟驅動的治理方式變革，有助于實現政府和社會綜合治理的制度完備、治理完善、規范有序,提高政府治理和公共服務管理效率。

相關部門與各級政府都在大力推進數字化治理，但大量組織的數字化轉型剛剛起步，長期遺留的各種錯配問題并未消除，社會治理水平整體滯后。這種情況下，當前數字化治理的主要任務仍是搭建基礎構建、打通信息孤島，實現高聯通和數字化。

在政務體系內，很多聲音都認為以信息技術為支撐簡化行政流程，可以形成高效率、系統性和整體性的政府服務。同時，數字化治理對安全可控的要求更高，從自主可控技術研發、應用與平臺化部署，到網絡安全、系統安全、數據安全等都需要做到切實可靠。

數字化治理正呈現出一體化、集約化、網絡化、智能化、自動化的趨勢，要實現這些必然離不開人工智能。要應用人工智能技術實現這個目的，集諸多優點于一身的RPA也是最佳選擇。

這些，都為國產RPA帶來了更多的市場機會。尤其是信創相關政策的公布，直接讓央企、國企在RPA的選擇上鎖定了國產RPA。一些國產RPA產品已經開始支持信創系統，像金智維就打造了出了全面支持國產化系統架構的RPA信創版本，實現了國產操作系統和國產數據庫的安全化、可控化與自主系統化。

政務領域，是RPA應用的重要領域之一。去年疫情期間，幾乎每個RPA廠商都與相關組織合作開發出了相關的RPA機器人。在一網通辦、一網統管、一網協同的諸多業務場景中，RPA也是被頻繁使用的?？?。

目前的國產RPA，幾乎每家廠商都有政務領域的應用案例。比如來也科技UiBot，從政務大廳的業務查詢、一窗通辦，到法院、檢察院、公安機關的卷宗檔案文件掃描識別歸檔、二次查詢以及外呼溝通，再到交通、港口、碼頭、船務的數據管理、內外溝通，多個業務場景都能看到它的身影。

只要政務領域需要持續簡化業務流程，只要數字化治理一直需要轉型、迭代與優化，RPA就會有更多的用武之地。

RPA與數據價值化

數據價值化是指以數據資源化為起點，經歷數據資產化、數據資本化階段，實現數據價值化的經濟過程。數據資源化是使無序、混亂的數據成為有序、有使用價值的數據資源。數據資產化，是數據通過市場流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益的過程。數據資本化，主要包括兩種方式,數據信貸融資與數據證券化。

我國的數據價值化，正沿著資源化、資產化、資本化三個階段全力推進。

隨著數字化技術影響更多的行業，接入物聯網的設備越來越多，全球數據的井噴式發展為數據價值化奠定了基礎。IDC《數據時代2025》顯示，2025年全球產生的數據將從2018年的33ZB增長到175ZB，相當于每天產生491EB的數據。

全球已初步形成較為完整的數據資源供應鏈，數據采集、數據標注、時序數據庫管理、數據存儲、商業智能處理、數據挖掘和分析、數據交換等技術領域迅速成長發展。

數據價值化形成體系，對于企業尤其是中小企業經營有著巨大的影響。以后的高質量數據是可以用來融資與貸款的，并且精確數據可以助力企業更好的進行戰略與經營決策。

數據價值化的重點在于如何更好的使用數據，前提則是如何獲取精準、有效的高價值數據。數據資源化階段就是做這個事的，通過數據采集、挖掘、清洗、標注、分析等，形成可采、可見、標準、互通、可信的高質量數據資源。

從數據生產與流通角度而言，中國企業的數字化進程之所以緩慢，基本受制于兩點：

一是管理系統種類繁雜，異構架構多，導致不同組織、部門的數據孤島非常嚴重，數據流通難度大，無法快速形成高質量數據；

二是數字化程度不夠高，無法將生產中的業務流程轉化成數據，或者只有銷售、設計等部分業務流程實現了數字化，但這些局部數據并不能指導企業運營，更不用說形成高價值數據。

想要解決這些問題，就需要投資引入更先進、更完整的解決方案，但面對動輒數百上千萬元的投資以及十數個月的實施周期，有錢的大企業，往往因戰略決策等因素導致在時間上等不起而不用，沒錢的中小企業幾年的營收可能都達不到這些數字，更不會考慮這些方案。不管是何原因，最終結果是這些企業沒有高質量數據可用。

這種情況下，RPA就解決的了大問題。在各種企業管理軟件之間的數據堵塞業務流程部分，加上幾個RPA機器人，就能在異構系統之間搬運數據，并且融合AI技術的RPA極大地提高了數據準確度。重點在于，RPA的投入成本更少，實施周期短，無論是大型企業還是中小型企業，都能快速應用，能夠起到立竿見影的效果。

理論上，只要你的企業存在業務流程冗余、臃腫的情況，不管有多少，都可以應用RPA實現業務流程自動化，進而打破不同系統、部門、組織之間的數據孤島，使得數據更好的在業務運營中流轉，助力整個企業乃至整個打造生成高質量數據源。

后記：數字經濟與RPA聯系的更多解讀

以上，王吉偉頻道站在生產力與生產關系角度，分別從數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化等數字經濟的四大構成上，闡述了RPA與數字經濟的關系。

事實上，我們還可以從更多角度總結RPA與數字經濟的關聯。

比如人工智能與RPA。當代RPA實際上都是融合AI技術的IPA，RPA已經從3.0時代進入4.0時代，沒有AI的RPA是不完整的。作為AI落地的載體，涉及到RPA的經濟產值都可以算作數字經濟的一部分。IDC預計到2023年，全球RPA軟件市場規模將達到39億美元，中國RPA市場規模也將達到10.2億美元，2018-2023年復合增長率為64%。

事實上，未來如果算上關聯價值鏈與生態效益，RPA的市場規模就要大得多，即便在萬億數字經濟體量中的占比也很可觀。

再如數字化轉型與RPA。數字化轉型的主體主要是傳統企業，這些企業要進行轉型升級必然會采用合適的解決方案與工具載體。方案很多，工具也不少，但現在的中小企業都愿意先看看包含RPA的解決方案，至于原因前面我講過，總結起來就是花錢少見效快。RPA已經成為強大的數字化轉型推進器，當然算是數字經濟的一部分。

而從功能上，RPA最擅長就是把非標數據轉化成標準化數據。比如將紙質發票信息轉化成數字信息，這樣的應用場景正在越來越多的企業財務部門上演。甚至，它還可以將聽到的信息轉化為數字信息存儲，極大的提高了人機交互體驗。從這個角度，RPA是個不折不扣的數字轉化工具，自然要歸屬到數字經濟領域。

事實上，RPA在更多場景中的應用，也正在吸引更多組織的投資。甫瀚和ESI ThoughtLab聯合推出的全球RPA調查報告顯示，在RPA軟件的開發與應用上，全球公司平均每年將為此花費高于500萬美元。其中超過30%的公司，每年在RPA上的投資甚至高達1000萬至2000萬美元。

投資RPA技術，自然是看準了它的投資回報率。更多的投資，自然能刺激RPA更多的數字產值。

還有資本市場的投資，可以助力RPA廠商在短時間內上市，進而有能力造就更大的市場規模，幫助更多的企業實現數字化轉型，進而創造更多的數字經濟產值。

當更多的組織接受“自動化優先”管理思維后，他們會將更多的投資與應用RPA。這也就意味著RPA將會成為標配型的企業級數字管理應用，也必將為數字經濟的發展貢獻更多力量。

【王吉偉頻道，關注TMT與IoT，專注數字化轉型、業務流程自動化與RPA?！?/p>