g在年月发布了rpa幻方图，除了l象限厂家外，其他厂家多有微词，一个核心问题就是，rpa市场发展迅猛，产品迭代更新非常快，而g幻方图评测的版本明显滞后，无法反映产品真实形态，可能误导潜在客户。数字化劳动力
故而在年月，g推出了《rpa关键能力报告》，完全从技术角度评测市场主流rpa产品，作为其rpa幻方图的补充。
g挑选了个关键性技术，分为核心（必须具备）、关键（支持rpa开发和部署）、切向（rpa相关技术），从ui集成、大规模数据迁移和强化知识员工三个方向进行评测，项技术在个方向上的权重有所不同，见下表
ui集成（iui）
这个方向主要关注rpa的无人值守场景，评估的是在应用程序之间以一种相对特定的方式简单移动数据的能力。
rpa本来就是以自动化来提高工作效率，人工干预虽然扩大了rpa的场景，但无疑降低了效率。且过多的人工干预意味着这个业务流程并不是rpa的优选场景，客户更应该做的是先优化流程。
从得分看，u一枝独秀，以下从a a（aa）到wf（wf），几乎相差无几，包括在幻方图上位列第四象限的k、s（st）表现都不错。
大规模数据迁移（l-s d m）
这个方向关注通过集成几个协作组件集来在应用程序之间整体移动数据的能力，所需的特性与构建api 所需的特性类似有效地重用离散化的rpa自动化来完成最后一里的集成。
为什么g强调大规模（l-s）？
坦白点说，薪资没达到逆天水平、业务量又不大的企业用rpa收益很差，rpa真正的客户是业务数量有一定规模的企业，只有规模化才更有可能标准化，rpa才更有用武之地。
同时，想在企业立住脚，rpa不但要考虑与定制开发的差异化竞争，同时也要考虑融入到企业的it体系中，不能总以外挂的形态生存。
从得分看，b p（bp）、u是一档，k等家算二挡，但一二档相差不太明显。
强化知识员工（a k w）
这个方向主要关注有人值守场景，利用rpa相关产品提高rpa收集信息的效率和能力，节省知识员工的时间，从而增强他们完成工作的能力。
其中，ai能力在这个方向权重比较高，通过各种ocrmlnlp等技术，提高知识员工收集信息的能力，比如通过ocr技术自动提取发票信息，通过nlp技术提取合同要素等，但ai目前的能力达不到完全准确，因此需要有人值守来干预确认。而未来，则希望通过ai将更多的有人值守场景转化为ai值守，从而进一步提高效率。
此外，目前rpa项目普遍存在的维护成本高昂的问题，也寄希望于ai。
从得分看，wf和k是一档，aa等家是第二档，两者相差也不太大。
总分
三项总得分见下
对比一下幻方图
u实至名归，位列第一；但l象限的bp、aa名次下滑，aa仅位列。
第四象限的k、st实现逆袭，k位列第，st位列第。
说来也不奇怪，这份报告是纯技术向的，摒弃了商务、市场等因素，结果与幻方图迥异也正常。
以k为例，这是家有年历史的老牌it公司，在企业数据采集领域享有盛名，迄今仍是这个领域的全球第一（idc 数据），企业客户超过家。年就收购了k（k rpa前身）进军rpa市场，年在三菱东京银行（mufj）的rpa项目是当时全球金融行业最大的项目，年在国内某头部it公司的项目估计到现在也是国内最大的rpa项目之一。
技术上绝对没的说，某金融企业曾对部分国外rpa产品做过评测，k与u在技术层面旗鼓相当，其大规模并发运行和管理能力、内嵌浏览器、支持跨平台部署等企业特性甚至超过了u。
问题是，k有着老牌公司的通病，对新兴市场的反应总是慢半拍。g总结其弱项时指出，与客户沟通不畅导致用户体验较差（k更重视企业市场，对小客户支持比起u差得不是一点半点），缺乏对合作伙伴的培训和指引导致对最终客户的支持不佳（再次点赞u教育学院），加上不知啥原因g幻方图评测的是k在年前发布的老版本，它处在第四象限就一点也不奇怪了。
但对规模企业而言，上述弱项其实都不是问题，商业、市场对买家而言本就是锦上添花的东西，只要厂家靠谱，最终还是要回归到产品本质技术上来，我想这也是g推出这个纯技术评测报告的缘由吧。
题外话
k是永久授权许可，而市场上绝大多数国外产品采用的是年费模式。
永久l起步价格小贵，而年费模式每年的价格低，入门更容易，这也是初期u、aa等产品纵横市场的大杀器。不过，rpa发展到眼下，客户已经开始考虑toc了，用上两三年，k的价格就有优势了。
此外，企业决定大规模使用rpa产品时，也要考虑一下风险问题，包括供应商的生存能力，也包括政策变化导致服务中断的风险。后一种通常被忽视了，但贸易战中菊厂是有切肤之痛的，上了eccn名单，如果分类号不是ear，大概率任何服务都不能买了，年付费软件到期就不能用了，在其上的所有投入基本打了水漂，但永久l则不受限制，厂家可以不卖维保服务，但至少软件本体是能继续使用的，某种意义上，也算是保护了客户的投资吧。
特别声明
文章来源赞华软件
原文链接:bqladjgka
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