【艾瑞专访】自2015年RPA工具被国内金融机构所接受，随后2年，大批RPA厂商开始成立，金融科技厂商、AI厂商也是在这个阶段开始转型进军RPA。随着应用场景的不断丰富和市场教育提升，RPA行业成为近年来增长最快的行业之一，备受市场和资本关注。

作为RPA行业代表厂商，艾瑞有幸采访了新纽科技高层，针对RPA在金融行业中的应用以及如何建立集中式RPA模式给出独到见解。

1）问：RPA行业处于早期发展阶段，近两年行业整体增速较快，备受国内外资本市场关注度，请问公司高层如何看待在企业数字化转型过程中RPA产品扮演的角色和为行业带来的价值？

答：我们从应用场景最多的金融行业切入，企业数字化转型主要包括以下几个不同角度的内容：

一种是大量、高重复的线上工作，这仍然是数字化转型要解决的传统劳动部分。如银行中牵扯到客户数据、关键账户往来、用影像系统做电子化处理等，需要很多人力在线上完成操作，虽然运用现代化工具，但是模式是传统的，给企业带来的投入和成本也是巨大的，RPA在数字化转型过程中首先就是能很好地解决这个问题。

第二种是系统间数据的共享和流程创建，RPA可以解决如何实现快速迭代又减少接口改造的矛盾，这是RPA在金融领域比较明显的应用场景。以银行为例，近年来数字化转型过程中大方向是以客户为中心的流程再造，这种流程会打破原来以业务为导向的竖形式的IT划分，客户服务流程需要从各个系统进行串接，如果用传统的IT技术去做接口改造量很大，上线业务难度高，成本也高，时间也长。现在大家都想构建中台，而中台对银行而言是个庞大的课题，因为要处理的系统动辄几百个、上千个，要构建中台是个很漫长的过程。在这其中RPA也能很好的解决这个问题，

2）问：新纽科技业务集中在金融和医疗两个行业，金融对产品的合规性和稳健性要求较高，RPA如何解决这个问题？

答：RPA对合规性和敏感数据的访问和保护有先天的优势。RPA是基于原来人工操作的方式，如果原来靠人工实现的过程如果是合理的，那么RPA本身就是合理合法的。我们对于在机器人操作流程设计过程中，会基于它所在的业务场景、监管单位和客户操作规范进行设计。例如新纽科技在中信银行已经实现400多个流程的应用，每个流程下几十个机器人，现在在中信银行运行着成千上万个机器人。这400多个流程在设计的时候，每个流程都会参照外汇交易场景进行数据填报，申报过程中参照业务规范是怎么做的进行设计。业务规范最开始是针对人制定的，并不针对系统，那么机器人也同样要执行这种规范，例如通过系统开放的权限读取到数据，再和另一个系统的数据进行检查。这些权限都不是单独开放给RPA系统的，而是开给操作柜员的，只是从原来的人工柜员变成了电子柜员，所以任何权限和操作流程都没有因为RPA的流程而修改原来的规范和要求。

3）问：RPA在金融领域渗透率相对于其他行业来说是最高的，金融机构建立集中式RPA模式的具体形式是什么样的？

答：现在市面上桌面型RPA应用场景比较多，属于开箱即用的模式，分为很多小型号机器人。例如邮件处理的机器人，客户提供需求点，我们提供机器人，然后通过付费购买的模式，安装在本地。新纽科技为客户构建中台引擎，客户购买平台后为其提供即用辅导，可以快速实现机器人的制作。未来不是卖一类需求的机器人，而是提供工具的生产线，客户在我们提供的配套服务下可以自己生产机器人，满足各部门的需求。例如会计部门提了一个需求，可以专门为该部门生产一个机器人，之后分行有新的需求，就再定制一个机器人，这样客户就具备了自己开发的能力。

另外，对于机器人的运转是集中监控的。现在银行对算力是集中管理，因此未来算力也是要集中管控的，如果算力过于分散，这个场景本身在未来是行不通的。银行现在大多有云桌面，未来再用桌面运作，需要打通的通道越来越多且复杂。所以在依托银行的云环境下，RPA未来能做的事会越来越多，代表着对算力资源需求越来越大，如果不做集中管控的话，风险较大，尤其是对客户数据的筛查，外部数据的检索。例如机构客户的外部数据提供商很多，但是数据都不是同源数据，所以有可能出现要确定数据需要取各机构平台数据公共集，再选取可信度最高的作为客户数据，这时候很多桌面型信息会因为爬虫动作太多导致对方网站运行出问题，所以对科技部门，包括将来可能出现的RPA数字化员工集中管理部门定理规范，只有集中化管理才能做到定了规范大家一起执行。因此集中管理好处是RPA算力可控，风险可控，合规性好。

最后是客户信息。RPA场景应用越深入就会触及银行最核心的客户数据和账户信息，只有这些数据跑在一个黑盒子里才是安全的。例如工商银行的所有人都不知道客户是谁，只有一个编号，但是业务还是持续推进。这是现在金融行业大家都在做的事，RPA集中式管理的好处体现在集中授权体系管理。

4）问：以前爬虫技术数据源比较多、接口数量比较多的话，是不利于未来算力结构化的发展，那么是否会有新技术运用到RPA里解决这方面问题？未来产品大致的发展方向是什么样的？会不会往SaaS方向走？

答：金融行业RPA是服务于金融机构。但是现在对于RPA的应用还是局限于内部，先为自己减员增效，解决自身流程再造中的问题。之后就会基于RPA做外部辅导，让RPA走出去。比如平安就在它的云平台上运用机器人对外结算服务做支撑。对于未来市场，我们认为首先在为客户提供解决方案不局限于解决客户需求，还要解决客户的客户的需求，例如银行更多地为企业提供结算服务，企业的数字化中台对接到银行的中台就可以了，也就是金融云。银行继续深入建设，关键是依靠自身稳定的清算结算账户系统和体系，传统的体系中是大量的人在做这方面工作，现在能同时为10家企业同时提供中台结算服务。未来拓展客户，如何为200家、300家企业同时服务，这就需要RPA机器人去解决大量会计岗、审核岗要做的事。这就是我们立足于业务方向的主要原因。

技术方面，RPA是AI领域解决最后一公里的技术。例如银行构建知识图谱、做深度学习，做完后的模型应该做什么用。现在常用的是依靠大数据平台形成模型后给不同的分析型系统调用，这样没法直接体现它的价值，因为这取决于系统应用水平如何。但是RPA能真正做到价值输出。以前RPA只能做到简单的线性对比，但是有了深度学习模型和机器人结合起来，机器人能做的事就复杂了起来。有了学习逻辑后就不单能替代人能做的事，还能做人做不了的事，例如银行的贷前审核，以及现在银行将消费金融下沉到不同子公司或外包给其他合作商时的风控就会变得很简单，甚至做到7x24。

5）问：新纽也有做一些医疗行业的RPA，从产品或应用的解决方案上不同行业应用特征上有什么差异？

答：医疗和金融相比没有很庞大的人力中台环节，在医院里患者见到医生流程已经走了一大半，不像银行有很大的中后台运转机制。所以医院需要和医疗专业技能结合很紧密的AI技能，所以初期RPA应用场景就没有金融那么多，只能解决一些数据融合的问题。

与金融行业不同，很多医疗软件不开放数据接口，所以医院要做一些数据整合分析、安全预警等类似的接口，这类接口一般不开放，有的要付费开放，且费用很高。但数据库是开放的，表很复杂，人力很难分析，所以我们现在做的医院场景就是用机器人在医院已开放的数据库里读取一些数据。还有对病例的解析和处理，是一种文字化且高度非结构化的东西，以前依靠人工处理，现在搭载NLP技术用机器人对病例合规性和内容正确性进行处理。病例的处理相对复杂，需要前后比对和检查结果进行比对，这种场景在医院内会越来越常见，比如远程看片，都要借助专业的医疗模型进行运转。现在还没有在医疗行业找到劳动密集型场景进行替代，例如无人药房，介于工业3.0或4.0的技术，但不属于软件的范畴，属于硬件机器人。

6）问：公司即将要IPO上市，对于行业未来增长性和公司成长性上都有要求，公司未来有什么规划或战略来满足市场期待或投资人对公司的认可？

答：新纽科技是港交所RPA第一股，香港公开发行部分超额446.5倍，所以整个市场对这个概念的兴趣比较高，认购率较高，所以如何把RPA本身的价值做大是要集中考虑的问题。

在进入市场前有个担忧就是大家都把RPA当做传统软件生意在做，我希望更多地是去重复销售。对金融行业下一阶段我们对于RPA应用客户还在思考和研究，如何把它规模化。RPA的价值增长点在于增加价值和降低成本，这种赋值与倍增的能力是很强的，基于软件的特性，省略制造的过程。这也是我们定义在企业级的原因，希望给每个企业打造规模化数字生产力。现在科技架构中并发处理能力和海量数据存储能力都已经很惊人，从数据中心的日能源消耗中都能看出来，算力非常惊人。但其实我们在很多业务操作上还在重复一个数据在不同系统间搬来搬去的工作，在处理数据还是传统的模式，为了一个传统的模式建造了大量的系统，并投入大量预算进行系统间连接和流程智能化。希望RPA未来发展能真正解决这些问题，把一种应用模式进行转变，随着人参与越来越少，流程越来越顺畅，落地的环节越来越少，这个系统的处理能力就会变得越来越强。

一个RPA的价值不能只用销售合同的数字来体现，它对未来企业的增值空间很大，将来围绕RPA的不单是技术平台，业务架构师、业务咨询师、业务咨询服务可能是RPA伴生出来的重要领域。如何用RPA实现流程再造，而不是单纯替代人，才能给企业带来真正的价值。