胡立軍：從Gartner IT Symposium，看RPA “一半是海水一半是火焰”

2019年,藝賽旗和Gartner建立了咨詢合作,并在企業(yè)發(fā)展策略中汲取了Gartner的部分建議。今年Gartner在全球召開了多場IT Symposium,并在Symposium發(fā)布2020年前后相關(guān)預(yù)測。

近期,藝賽旗參加了亞太地區(qū)澳大利亞黃金海岸的Gartner IT Symposium/ Xpo 2019,在會中我們新獲悉了Gartner 關(guān)于2020年前后的市場預(yù)測,在這些預(yù)測中,我們對RPA產(chǎn)品又有了新的想法。

Gartner IT Symposium/Xpo 2019

一、2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢:

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1. 超自動化(Hyperautomation)

Gartner副總裁兼分析師David Cearley先生表示:“超自動化將幫助我們完成很多交付工作,它涵蓋:機器學(xué)習(xí)、自動化軟件和工具,它可以在工作自主進(jìn)行“分析、設(shè)計、監(jiān)控、評估”,并且David在這個部分一開始就提到了RPA技術(shù)。

2. 多重體驗(Multi experience)

通過數(shù)字化、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù),未來用戶的體驗將更加真實,并富于交互。

3. 專業(yè)知識的民主化(Democratization of Expertise)

用戶未來,在不需要接受大量成本高昂培訓(xùn)的前提下,就能獲得業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(例如銷售流程、經(jīng)濟(jì)分析)。

4. 人體機能增強(Human Augmentation)

人體機能增強是通過在人類身體上植入或外置可穿戴設(shè)備等技術(shù)部件改變?nèi)祟惞逃械纳眢w機能,從而實現(xiàn)增強。

5. 透明度與可追溯性(Transparency and Traceability)

使用人工智能技術(shù),使得業(yè)務(wù)透明度與可追溯性增強,并滿足監(jiān)管要求。

6. 邊緣賦能(The Empowered Edge)

在制造、零售等特定行業(yè)中嵌入式物聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng),提供邊緣設(shè)備或者技術(shù),使得人們的使用更加方便快捷。

7. 分布式云(Distributed Cloud)

“分布式云”指的是將目前集中式的公有云服務(wù),分布到不同的物理位置,而原來的公有云提供商繼續(xù)負(fù)責(zé)分布式云的運營、治理、更新和迭代。

8. 自動化物件(Autonomous Things)

自動化物件是使用人工智能自動執(zhí)行那些被人類執(zhí)行的任務(wù)的物理設(shè)備。最典型的自動化物件有機器人、無人機、自動駕駛汽車/船及等各種設(shè)備。

9. 實用型區(qū)塊鏈(Practical Blockchain)

區(qū)塊鏈可以通過實現(xiàn)信任、提供跨業(yè)務(wù)生態(tài)透明度和實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)生態(tài)價值。例如常用的支付寶、微信可以在通用于其他平臺賬戶免注冊,在未來,區(qū)塊鏈技術(shù)將越來越強大。

10. 人工智能安全(AI Security)

人工智能與機器學(xué)習(xí)將被繼續(xù)用于提升各種應(yīng)用場景中人類決策的能力。并且這些技術(shù)越來越安全。

令我驚喜是, David 先生將超自動化列為第一個項目,并且超自動化趨勢是由RPA開始。

聯(lián)系我們從事的RPA業(yè)務(wù),也屬于“超自動化”的范疇,而RPA在“超自動化”中將扮演什么樣的角色?RPA將如何更好融入機器學(xué)習(xí)技術(shù)?

從去年開始,我們已和南京大學(xué)建立了合作,并聯(lián)合成立了實驗室,圍繞數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)進(jìn)行研究,而這些研究和合作已經(jīng)有了初步的成果。

而在最近和RPA落地客戶交流中,我也頗有體會,在最近和商城第三方開發(fā)者曹先生(國內(nèi)排名前列的證券公司RPA項目技術(shù)負(fù)責(zé)人)的訪談中,曹先生表示:“RPA不止于處理簡單工作,也可以處理復(fù)雜工作”,曹先生甚至已經(jīng)自主實現(xiàn)了三層以上的封裝,曹先生高興的表示,“只要是規(guī)律重復(fù)的,RPA可以處理更多復(fù)雜的作業(yè)”。RPA不限于處理簡單重復(fù)的工作,在未來也需要更多超自動化技術(shù),在超自動化道路上,RPA也將融入更多的技術(shù),RPA產(chǎn)品要緊跟超自動化的步伐。

二、2020年后的十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢:

Gartner IT Symposium/Xpo 2019現(xiàn)場公布

1、Augmentation——生產(chǎn)力增強技術(shù)

30%的IT組織將通過“自帶增強”(BYOE)的策略擴展到“自帶設(shè)備”(BYOD)策略,增強生產(chǎn)力。

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隨著可穿戴設(shè)備技術(shù)的發(fā)展,可穿戴設(shè)備正在提高大多數(shù)生產(chǎn)安全性,包括汽車、石油和天然氣、零售以及醫(yī)療等。雖然可穿戴設(shè)備是目前唯一的機能增強應(yīng)用,但這項技術(shù),將在未來將無疑地極大的生產(chǎn)力。

2、AI——人工智能將幫助殘障人士獲得更多就業(yè)機會

伴隨人工智能技術(shù)的發(fā)展,2023年參加工作的殘疾人士人數(shù)將增加三倍。

Gartner分析師Plummer先生認(rèn)為:“殘疾人士是一個尚未被挖掘的關(guān)鍵技能人才庫。人工智能(AI)、增強現(xiàn)實(AR)、虛擬現(xiàn)實(VR)和其它新興科技減少了殘疾人士參加工作的障礙。比如部分餐廳開始使用人工智能機器人技術(shù)使癱瘓的員工能夠遠(yuǎn)程控制機器人服務(wù)員。主動雇用殘疾人士的企業(yè)機構(gòu)不但能夠獲得殘疾人群的信任,而且還能增加89%的員工維系率、72%的員工生產(chǎn)效率及29%的盈利能力。”

3、Health——“網(wǎng)購疾病”

2024年,將有數(shù)百萬人因為濫用網(wǎng)絡(luò)購物而承受財務(wù)壓力.

到2022年,消費者在電子商務(wù)平臺上的支出,將繼續(xù)以每年10%以上的速度增長。隨著網(wǎng)絡(luò)零售商越來越多地使用人工智能和個性化技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。網(wǎng)購將會越來越多,這將給數(shù)百萬人帶來財務(wù)壓力,由此產(chǎn)生的債務(wù)和破產(chǎn)將會增加,這也會產(chǎn)生健康問題,已經(jīng)引發(fā)了世界衛(wèi)生組織的注意。

Plummer先生認(rèn)為:“促使人們出現(xiàn)成癮行為的科技副作用不止出現(xiàn)在消費者身上。并且網(wǎng)購和其它數(shù)字化會對實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生巨大沖擊。此外,倡導(dǎo)負(fù)責(zé)任網(wǎng)絡(luò)零售行為的法規(guī)可能會迫使政府像賭場或煙草公司一樣對準(zhǔn)備網(wǎng)購的潛在客戶發(fā)出提醒。”

4、AI & Experience——C to B營銷

2024年,人工智能情感識別將影響您所看到的一半以上網(wǎng)絡(luò)廣告。

大數(shù)據(jù)時代下,現(xiàn)在信息客戶端的推薦的內(nèi)容和廣告,越來越精準(zhǔn)。人工情感智能(AEI)是人工智能發(fā)展的下一個前沿,尤其是對于希望通過探測人的情感來影響其購買決策的公司。根據(jù)Gartner的統(tǒng)計數(shù)據(jù),28%的營銷人員將人工智能與機器學(xué)習(xí)(ML)列為將會驅(qū)動未來營銷影響力的前三大科技,87%的營銷企業(yè)機構(gòu)目前正在努力實現(xiàn)一定程度的個性化。計算機視覺作為關(guān)鍵的情感識別技術(shù)之一,能夠使人工智能識別和理解物理環(huán)境,并且已被Gartner列為未來三至五年最重要的科技之一。

5、Mobile Banking——手機銀行

2025年,即使沒有銀行賬戶,擁有智能手機中50%的人群也可通過移動設(shè)備進(jìn)行資金流轉(zhuǎn).

各大在線市場和社交媒體平臺,將在明年年底之前開始支持加密貨幣支付。到2025年,全球至少有一半不使用銀行賬戶的公民,將使用全球數(shù)字化平臺進(jìn)行加密貨幣進(jìn)行資金流轉(zhuǎn)。

6、Al/ML Design——人工智能相關(guān)的監(jiān)督協(xié)會組建

到2023年,G7國家(美國、英國、德國、法國、日本、意大利、加拿大)中至少有四個國家將建立自治的人工智能與機器學(xué)習(xí)監(jiān)督協(xié)會。

Plummer先生認(rèn)為:“要監(jiān)管像人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)算法這樣復(fù)雜的產(chǎn)品并非易事。人們越來越關(guān)注主要的社會功能發(fā)生大規(guī)模算法失敗時所產(chǎn)生的后果。比如近幾個月,自動駕駛汽車和飛行器上的人工智能相關(guān)故障已致使多人喪生并引起了廣泛的關(guān)注。公眾要求防止因算法故障而造成嚴(yán)重的后果,因而,人工智能相關(guān)的監(jiān)督協(xié)會的組建尤為迫切。

7、Application——自由設(shè)計自己的工作

2023年,40%的專業(yè)工作者,將如同編排他們的音樂一樣,編排他們的工作應(yīng)用體驗。

Plummer先生認(rèn)為:“以前,應(yīng)用決定了我們的工作。而如今,企業(yè)機構(gòu)圍繞員工設(shè)計應(yīng)用體驗。比如移動和云技術(shù)讓許多工作者不再需要進(jìn)入辦公室,而是支持一個可以在任何地點工作的環(huán)境,因此比傳統(tǒng)的應(yīng)用業(yè)務(wù)模式更好。人們可以像自定義自己的媒體體驗一樣,來定義自己的工作體驗”

8、Block Chain——區(qū)塊鏈技術(shù)將更好的杜絕“造謠”

2023年,近30%的全球新聞和視頻內(nèi)容將通過區(qū)塊鏈驗證其真實性。

近年來,假新聞因社交媒體發(fā)達(dá)迅速增加,此類新聞所吸引的觀眾人數(shù)超過了真新聞,并且操控人們的信息真實獲取。到2021年,至少有10家大型新聞機構(gòu)將使用區(qū)塊鏈追蹤并證實它們向讀者和用戶發(fā)布的內(nèi)容是否屬實。同樣,政府、科技巨頭和其它實體正在通過行業(yè)組織和擬定法規(guī)進(jìn)行反擊。

9、Digital&Double——數(shù)字轉(zhuǎn)型將讓您花費兩倍

到2021年,大型傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上花費的時間和成本將是預(yù)期的兩倍。

由于技術(shù)更新?lián)Q代和簡化運營所產(chǎn)生的意外成本,通過數(shù)字化優(yōu)化策略可能不會實現(xiàn)預(yù)期的收入。Plummer先生認(rèn)為:“在大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)機構(gòu)中,數(shù)字化目標(biāo)與現(xiàn)實之間的差距很大。我們預(yù)測從現(xiàn)在起到2021年,首席信息官分配到IT更新?lián)Q代的預(yù)算每年要增長7%才能勉強彌補這一缺口。”

10、Digital Society——數(shù)字化將讓我們“無所遁形”

到2023年,全球40%發(fā)人將受到“行為數(shù)字化”形式的追蹤。

企業(yè)機構(gòu)正在開始通過面部識別、位置追蹤和大數(shù)據(jù)監(jiān)視個人的行為。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的數(shù)字化,將檢測你每時每刻的行蹤。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型既充滿挑戰(zhàn),也充滿機遇。問題是如何確定正確的道路,以應(yīng)對挑戰(zhàn),從高效處理運營,到尋找具有正確技術(shù)進(jìn)行賦能?

Gartner以政府?dāng)?shù)字化的實例,為我們解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的遞進(jìn)發(fā)展之路

三、政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型給我們哪些啟示?

政府可以說是新技術(shù)應(yīng)用的“超級風(fēng)向標(biāo)”,因此Gartner對政府等公共服務(wù)部門的新技術(shù)的應(yīng)用分析也最為具體。

1、聊天機器人(Chatbots)

今年Gartner數(shù)字政府科技技術(shù)成熟度曲線最頂部的是聊天機器人。這項技術(shù)將對公民與政府的互動產(chǎn)生顯著的影響。

聊天機器人是人工智能在企業(yè)中的第一大也是最早應(yīng)用。它被用于客戶服務(wù)、人力資源、IT幫助臺、自助式服務(wù)、計劃安排、企業(yè)軟件前端以及員工生產(chǎn)效率和咨詢服務(wù)。

2、政府?dāng)?shù)字孿生(Digitaltwins of government)

Digital Twin數(shù)字孿生:是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù),集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程(百度百科)。

Gartner高級研究總監(jiān)Bill Finnerty表示:“在短期,政府應(yīng)確定數(shù)字孿生的具體概念驗證。在中期,政府將使用數(shù)字孿生實現(xiàn)指揮與控制操作的自動化,減少所需的事件響應(yīng)人員。數(shù)字孿生將逐漸被用于測試與政策和立法相關(guān)的情景。到那時,這項技術(shù)才能帶來真正的變革。”

3、區(qū)塊鏈(Blockchain)

區(qū)塊鏈可通過提供透明、權(quán)威的政府交易記錄及減少政府部門與私人企業(yè)生態(tài)之間的摩擦實現(xiàn)政府服務(wù)轉(zhuǎn)型。它可以改變許多政府功能,例如身份驗證、選舉、公共記錄、采購及對供應(yīng)鏈風(fēng)險的管理監(jiān)督。

Gartner 2019年首席信息官調(diào)查顯示,7%的政府機構(gòu)已部署了區(qū)塊鏈或分布式賬本技術(shù)或者計劃在12個月內(nèi)部署。該調(diào)查還顯示,43%的政府受訪者表示他們對區(qū)塊鏈不感興趣,比2018年的35%有所增加。

4、數(shù)據(jù)市場(Datamarketplace)

數(shù)據(jù)市場是一個出于商業(yè)和社會利益而交換數(shù)據(jù)的交互式平臺。該平臺為政府和私人用戶創(chuàng)建有價值的數(shù)據(jù)流并實現(xiàn)政府、行業(yè)和公民之間的數(shù)據(jù)協(xié)作。

5、智能工作空間(Smartworkspace)

智能工作空間能夠發(fā)揮物理對象日益數(shù)字化的優(yōu)勢。這涉及到使用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)提供新的工作方式、調(diào)度資源、協(xié)調(diào)設(shè)施服務(wù)、分享信息并開展協(xié)作。

智能工作空間有諸多優(yōu)點,比如提高員工的生產(chǎn)效率、改善員工對工作空間的觀念、由于員工能夠更好地利用智能工作空間服務(wù)客戶而改進(jìn)客戶體驗等。

在數(shù)字化政府轉(zhuǎn)型中,我們也看到了流程自動化RPA的身影,并且我們也在政府中做了RPA實際落地。

在對外公共服務(wù)部門的社會保障部門中存在這樣一項業(yè)務(wù):因生老病死,社會保障要對響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,現(xiàn)在這項繁瑣的工作可以交給RPA機器人。RPA自動檢測源數(shù)據(jù)變化,自動執(zhí)行數(shù)據(jù)的增刪改。從Gartner對政府的分析看, RPA對于政務(wù)部門將擁有廣闊的市場。

四、RPA未來“一半是海水一半是火焰”

1、機遇:“一半是海水”——用RPA并不全是為了ROI,更多是數(shù)字化轉(zhuǎn)型硬性需求

在之前Gartner 咨詢合作中,Gartner給我們的報告中指出,現(xiàn)代企業(yè)購買RPA及其他AI服務(wù)的時候,最重要的目標(biāo)是提升客戶體驗而不是單純的ROI。

Gartner咨詢報告節(jié)選(改善客戶體驗需求占到66%)

現(xiàn)代企業(yè)使用AI技術(shù)的落地也是非常緩慢的,他們也是在不斷的摸索中才逐漸采納AI。

Gartner咨詢報告節(jié)選(AI在企業(yè)完全應(yīng)用需要三到四年)

結(jié)合本次Gartner所提到的第七點和第九點(Application——自由設(shè)計自己的工作& Digit&Double——數(shù)字轉(zhuǎn)型將讓您花費兩倍),筆者看來,RPA等先進(jìn)的技術(shù)逐漸是硬性需求,這一點給我們很大信心,而眾多CTO也意識到用RPA獲益最多是提升客戶體驗,為此客戶是愿意增加投入的。

2、挑戰(zhàn):“一半是火焰”—— RPA能力要 “越來越復(fù)雜”,產(chǎn)品應(yīng)用越來越方便。

通過我們的市場調(diào)研,通過和Gartner的合作,讓我們的意識到,RPA產(chǎn)品要做更多的產(chǎn)品投入和市場需求投入。

在產(chǎn)品創(chuàng)新上:RPA甚至不限于處理簡單的工作,我們要讓RPA識別更透徹,更更精,并更快的落地到項目中去,并且要加快開辟我們的“機器學(xué)習(xí)的試驗場”,不然我們的RPA產(chǎn)品將無法跟上“超自動化”的步伐。

在市場需求上:雖然RPA目前解決的是流程自動化上的工作,但涉及的行業(yè)確實千差萬別。在近期市場訪談中我們發(fā)現(xiàn),各個行業(yè)對RPA的需求也是不用的。用戶對RPA的期待也如Gartner中提到的第七點一樣,他們就是“拖拖拽拽”間就設(shè)計好他們的工作。

現(xiàn)代社會,很多企業(yè)因為市場及技術(shù)判斷失誤,導(dǎo)致走下坡路的案例比比皆是。我們要市場咨詢和預(yù)測的作用。“聯(lián)、云、數(shù)、智、物、移”這些市場趨勢,我們再發(fā)展的時候都要尋找自己的“試驗場”,RPA確實是一個風(fēng)口,但做不好也會被摒棄。

胡立軍南京大學(xué)MBA,微軟MCT認(rèn)證講師,曾任職大學(xué)計算機講師,國內(nèi)較早網(wǎng)絡(luò)及云安全從業(yè)者,藝賽旗創(chuàng)始高管之一,現(xiàn)任上海藝賽旗軟件股份有限公司高級副總裁,主要負(fù)責(zé)藝賽旗人工智能軟件產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊及市場管理工作。胡先生曾申請多項發(fā)明專利,并以學(xué)術(shù)帶頭人身份多次申請并成功獲得政府科研項目—— 包括上海市創(chuàng)新項目,上海市專精特新項目,長寧區(qū)科技小巨人項目,南京市創(chuàng)業(yè)新港項目、張江專項發(fā)展資金支持項目等。

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